背景引入
考虑到有对大数据开发感兴趣的同学，因为找资料方向上特别迷茫，不知道大数据具体需要学习什么组件。为了让大家少走弯路，我就把之前的学习笔记发一遍在自己博客，本文就是提供这个博客的链接。可以为大家学习大数据方面以及面试求职有一个很好的认知。
说明：
🌻本文是我的一个学习路线
🌻里面主要是包含大数据开发、后端面试（现在大数据是后端这边发展过来的）、AI、数据分析
🌻数据分析这块，我打算考一个这方面的证书，后面也会更新一部分数据分析的知识点
1 Java学习阶段
⁉️为什么学习大数据也要学Java？
1️⃣Hadoop生态圈底层都是使用Java开发的，如果涉及到源码的修改需要看懂Java
2️⃣Java的生态相比于其他语言（Python、R等）发展比较成熟
第一阶段基础知识
注意：基础知识其实和大学课上讲的Java知识点差不多，但是也有很多对于课堂内容的补充。
☀️Java零基础（一）之Java发展+注释+编译
☀️Java零基础（二）之变量+运算符
☀️Java零基础（三）之运算符+逻辑循环
☀️Java零基础（四）之逻辑循环常用案例
☀️Java零基础（五）之eclipse的安装+方法定义
☀️Java零基础（六）之一维数组
☀️Java零基础（七）之数组排序+二维数组
☀️Java零基础（八）之对象那些事
☀️Java零基础（九）之面向对象三大特性
☀️Java零基础 （十）之多态+抽象类
☀️Java零基础（十一）之static和fianl关键词
☀️Java零基础（十二）之接口+内部类
☀️Java零基础（十三）之内部类与常用类方法(十分重要)
☀️Java零基础（十五）之集合
☀️Java零基础（十六）之Collections工具类+Set
☀️Java零基础（十七）之Treeset知识点+Map
☀️Java零基础（十八）之异常+多线程的创建
☀️Java零基础（十九）之多线程初级
☀️Java零基础（二十）之生产消费者模型+多线程高级
☀️Java零基础（二十一）之多线程高级（二）+IO流初级
☀️Java零基础（二十二）之字节流
☀️Java零基础（二十三）之File+Properties+网络编程
☀️Java零基础（二十四）之网络编程聊天室+反射
☀️Java零基础（二十五）之单例设计模式+枚举+Java8新特性
☀️Java零基础（二十六）之Java8新特性Stream+新日期类型
第二阶段高阶（Springboot、MyBatis、Maven系列）
第三阶段JDBC（Mysql系列）
😊纯Mysql
☀️Mysql高频面试题（后端大数据面试必备）
☀️Mysql入门学习（一）之语法
☀️Mysql入门学习（二）之子查询+关联
☀️Mysql入门学习（三）之视图
😊JDBC开发，从DML->工具类->事务回滚机制->druid
☀️JDBC入门学习（一）之DML操作
☀️JDBC入门学习（二）之封装工具类
☀️JDBC入门学习（三）之事务回滚功能的实现
☀️JDBC入门学习（四）之Druid连接池的使用
第四阶段 JAVA高频面试题系列
2 Hadoop生态组件（全部要在Linux环境进行安装）
2.1 Linux入门
Linux指令包括shell脚本都是接触服务器最基础的部分。公司的服务器都是Linux系统，就是只有终端敲linux代码，而不是图形界面哦。图形界面实在太耗磁盘空间了。
⚡️Linux指令入门+Shell脚本入门
⚡️Shell脚本各种组件一键安装
2.2 Hadoop集群入门
大数据主流的中间件（Kafka，hbase等都是Hadoop生态圈，我们先使用Hadoop相当于一个磁盘，通过分布式文件存储系统保存文件，通过副本冗余保证数据的安全性。）
2.3 Zookeeper学习
2.4 Mapreduce知识点
2.5 Hive知识点
2.6 Hbase知识点
⚡️Hbase知识点
⚡️phoenix的安装与使用（Hbase的客户端）
2.7 Flume知识点
2.8 Presto搜索引擎的使用
2.9 Sqoop对于Hadoop生态圈数据与其他来源数据的导入导出操作
2.10DataX 不同数据库之间数据的导入导出操作
2.11 Azkaban调度工作流的使用
2.12 Kylin对于多维度OLAP分析的使用
2.13 Nginx服务器知识总结
2.14 Superset程序进程管理工具总结
2.15 Prometheus监控知识总结
2.16 Grafana作为监控可视化页面的使用总结
2.17Clickhouse知识总结
2.18 Kafka消息队列知识总结
2.19 Redis（Nosql）知识总结
2.20 ElasticSearch知识总结
2.21 Kettle知识总结
2.22 MangoDB知识总结
2.23 Druid知识总结
2.24 Doris知识总结
2.25 Maxwell知识总结
2.26 Canal知识总结
2.27DolphinScheduler调度工具（目前比Azkaban更主流）
3 数仓理论知识
4 Scala版本的Spark开发学习
4.1 Scala学习
4.2 SparkCore开发（开发很少使用,但是入门需要）
4.3 Sparksql开发（经常使用）
4.4 SparkStreaming开发（一代微批的实时流处理）
4.5 SparkStructuredStreaming 开发（二代微批实时流处理）
5 Flink实时开发系列
6 Python数据分析开发知识总结
7 BI工具使用系列(数据可视化报表工具）
7.1 帆软BI工具
7.2 PowerBI工具使用
7.3 Tableau工具使用
7.4 SmartBI工具使用
8 Git的使用
9 应届毕业生求职篇
9.1 算法与数据结构
9.2 23种设计模式
9.3 计算机网络
9.4 操作系统
9.5 计算机组成原理
10 机器学习
11 AI相关
今天的文章大数据学习路线总结分享到此就结束了，感谢您的阅读。
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