大数据开发学习路线

编程语言：
Python：数据分析、数据预处理
Java：Hadoop和许多大数据工具的基础
Scala：用于Apache Spark
数据库知识：
SQL和NoSQL数据库的基本概念
数据库系统如MySQL、MongoDB等
操作系统：
Linux基础命令和脚本编写
数据采集：
网络爬虫技术
数据库连接和抽取
数据处理：
数据清洗、转换、归一化
使用Pandas、NumPy等库进行数据分析
数据可视化：
使用Matplotlib、Seaborn、Tableau等进行数据可视化
大数据生态系统
Hadoop生态系统：
HDFS：分布式文件系统
MapReduce：分布式数据处理框架
YARN：资源管理
Hive：数据仓库工具
HBase：分布式列式数据库
Spark生态系统：
Spark Core：基础框架
Spark SQL：结构化数据处理
Spark Streaming：实时数据处理
MLlib：机器学习库
GraphX：图处理库
其他工具：
Kafka：实时数据流处理
ZooKeeper：分布式协调服务
Flink：流处理框架
Elasticsearch：搜索引擎和数据分析
数据仓库和BI
数据仓库概念：
星型模式、雪花模式
ETL（Extract, Transform, Load）过程
商业智能（BI）工具：
学习使用BI工具进行数据报告和分析
机器学习：
基础算法
使用Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等库
云计算：
了解AWS、Azure、Google Cloud Platform等云服务
使用云服务进行大数据处理
实践项目
参与实际项目，将所学知识应用于解决实际问题
构建自己的大数据项目，如推荐系统、日志分析等
学习资源
在线课程：Coursera、edX、Udacity等
书籍：《Hadoop权威指南》、《Spark快速大数据分析》等
社区：Stack Overflow、GitHub、Reddit等
软件技能
熟练使用IDEs（如IntelliJ IDEA、PyCharm、VSCode）
版本控制（Git）