既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取

曾经的我，也曾陷入同样的焦虑和迷茫情绪。这些情绪完全是由于自己在学习过程中，你所期望的高度和自己目前所处的高度的落差所导致的，都是正常的情绪。

但是我觉得我们也不要过于担忧，因为未来总是不可预测的，谁也不知道35岁以后的我们会做什么，我们不要过早的杞人忧天，也不要过早的限制自己，我们现在所选择的工作，未来不一定就得干到老。

所以，当前我们应该要先沉淀自己，打造自己在未来的核心竞争力，先攒到自己的第一桶金才是王道，有资本了，就有更多的选择和更大的可能。

1大数据发展前景

我根据我国发布的《第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，带大家看看以下一个指标。

在创新驱动这个类别中，数字核心产业增加值占GDP比重要从2020年的7.8%，到2025年要增加到10%。这个概念大家可能还不是很敏感，跟着小林继续看下面另一张图。

我国在大力发展的数字经济核心重点产业中，其中包括大数据领域，如下图所示。政府大力推动大数据领域技术发展创新，实现数字化转型，大数据在未来有较大的发展潜力！

2020年是我国5G的年，国家在大力建设 5G 的基础设施。2021年，5G手机可能会逐渐增长，将会是大数据爆发的1年。5G网络所产生的数据速率：每秒 10G 的数据量，这会使得各个公司的数据量爆发式增长。

此外，我国第一批大数据专业在2017年开设，2021年第一批大数据专业学生才毕业。因此，大数据领域人才紧缺，需要大量的数据研发、数据分析以及数据挖掘工程师。

2学习路线总论

未来想在互联网发展，应该怎么学？就大数据方向来说，我个人认为主要有三个方面：

第一，计算机基础知识是不可或缺的，如果你拥有扎实的基础知识，在遇到问题时可以快速认识到问题的本质，从而解决问题。我至今在不断在加强自己计算机基础知识的学习；

第二，大数据框架的技术原理，对于重点框架要重视企业级调优以及源码的学习。

第三，项目实战。学习了大量的技术需要结合项目场景去应用，才能加深你对技术的理解。

大数据是一个进可攻、退可守的方向。

进可以往人工智能方向发展，但是需要非常扎实的数学知识。

我非常赞同我导师曾经跟我说的一句话：“任何问题，最终都会归咎于数学问题”！因此较好的数学能力可以支撑你不断的挑战新的问题！

退可以往大数据应用开发方向发展，但是需要丰富的框架使用和调优经验。

2.1计算机基础

• 精通一门语言：Java，C，C++，Python，Go，Scala，等等。（大数据建议选择 Java、Scala或者Python）我自己学习的是Java语言，语言只是一门工具，无需太过纠结。
• 数据结构与算法：链表，队列，堆，二叉树，排序，查找，贪心，回溯等。
• 计算机网络与基础：OSI七层体系，常用的TCP/IP四层体系。
• 操作系统：进程与线程，乐观锁与悲观锁，缓存一致性，CPU时间片调度。
• 数学：高等数学，线性代数，概率论与数理统计。

推荐数学是考虑到一些小伙伴要进一步往 AI 方向发展，而数学是机器学习的基石。你只有拥有了这些底层基础，才能支撑你走得更远！

2.2大数据组件

整个大数据知识体系学习需要花较长的时间，大数据框架也比较多，下图是我自学大数据的技术栈。我是依据目标企业的招聘要求，选择以下技术栈学习，还有其它的框架，可以视情况而定，选择要不要学。

Java是基础工具，我个人是学完JavaSE，重点对集合、多线程以及JVM进行深入学习，JavaEE没有花时间学。如果你时间充裕，比如大二或者研一同学，可以深入学习JavaEE，再进行后续的学习也行。

目前企业生产基本使用的是 Linux 系统，掌握 Linux 基本原理是未来必备技能。

Hadoop 是分步式系统基础架构，主要解决海量数据的存储和海量数据分析计算问题，包含HDFS，MapReduce，Yarn 三个组件。其它框架在此不作介绍了。

针对一个技术框架如何学习，可以参照我下面这个视频！我总结了框架学习要按照阶段去学，循序渐近，而不是一蹴而就，急功近利会导致你技术学的不够深入不说，更重要的是浪费了你的时间。

2.3项目实践

大部分非科班同学都会遇到的痛点，在学校没有实际的项目。但是找工作的时候，简历上至少需要23个项目，并且要有12个亮点项目。比如在某个项目中，你遇到什么困难，采用什么技术解决的？做了哪些优化？

关于项目这块，后面我有项目实战推荐！

3学习资料推荐

我自己作为一名非科班转型者，深知一份好的入门学习资料可以节约多少时间。因此，我对自己自学以来的历程，做了一下复盘，并且把我自己的学习路线以及自学的学习资料推荐给大家。

希望能够给转行的小伙伴们一点参考。主要包含了计算机基础知识、大数据框架学习、项目实战三个模块相关的入门视频和好的书籍推荐！

建议零基础同学先学习Java语言基础语法，一个月左右便可以把JavaSE学完，后续找面经查漏补缺！

之后搭建Linux虚拟机平台，为后续大数据框架学习作准备。

因为我的时间比较紧急，不仅要完成导师布置的任务，还要挤出时间学习。所以，我的计算机基础知识是穿插在大数据框架学习中间，面试前重点刷了一些常见的面试题。以下是我刷的Java面试题博客链接。

3.1基础

编程语言基础：Java基础是所有后续大数据学习的基石。我最开始是通过看书学习，看完后没有什么感觉，幸好之后找到了尚学堂高淇的300集，这个视频里把每一个知识点都讲的非常全面，也会有详细的案例。如果你是零基础，建议看视频入门，代码一定要自己敲一遍，切忌眼高手低！

Java 推荐《Java编程思想》，有在线中文版

此外，还有Scala语言，因为后续要学到 Spark、Flink等框架，这些框架采用Scala编程极为灵活，所以需要学习Scala的编程规范。关于Scala学习，推荐尚硅谷老师的视频。

尚硅谷Scala语言入门：

https://www.bilibili.com/video/BV1Xh411S7bP?p=50

注意：在这个阶段，Scala 语言可以先不学，可以在学习 Spark 之前学习！

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数据结构与算法：强烈推荐左神的视频，他讲的内容基本上和企业面试相关，通俗易懂。我当时看的是一个在牛客网上讲视频：其中包括算法初级和进阶。在听这个视频前，最好去了解下基本的数据结构！可以从下面百度网盘中获取视频资料和课件！看完视频后，具备一定的基础了，可以把剑指offer刷完！

数据结构与算法视频链接：

https://bianchenghao.cn/s/14bGK2Wva2MbyviIKjkhNNQ

提取码：3ojw

如果网盘链接失效，请添加我微信：a，备注【左神算法】，我重新给你发一遍！

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计算机网络与基础：我当时看的是B站方老师讲解的视频，讲的比较全面透彻，而且时间也不是很长，总共42节，每节平均40分钟左右，一周左右便可以看完，针对非科班同学特别友好！要留大把时间给后面技术框架学习，听完视频，可以去搜一搜相关的面经，可以查漏补缺。

方老师计算机网络链接：

https://www.bilibili.com/video/BV1yE411G7Ma?p=23

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操作系统：操作系统知识比较多涉及到的内容也比较细，如果你的时间充裕，且不着急面试找工作的话，你可以去B站搜索哈工大李治军老师的课程，老师会用Linux内核代码得视角帮助你理解操作系统得原理。

操作系统链接：

https://www.bilibili.com/video/BV1d4411v7u7?from=search&seid=

如果你时间紧急，想直接应对面试，这里给你分享一份总结好的操作系统重点面试知识！

请添加我微信：a，备注【操作系统】，我给你发一份详细的操作系统面试知识！

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数学理论基础：大数据与人工智能结合，那么数学基础是不可或缺的。但是，数学是学不完的，也没有几个人像数学专业的同学或者博士那样精通数学，所以大家要认识到，入门 AI 只要掌握数学中的基础知识就好，主要包含：高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课程。这里为大家整理了三篇简易的数学入门文章：

高等数学：https://zhuanlan.zhihu.com/p/

线性代数：https://zhuanlan.zhihu.com/p/

概率论与数理统计：https://zhuanlan.zhihu.com/p/

推荐笔记：《机器学习的数学基础》和《斯坦福大学机器学习的数学基础》

链接：https://bianchenghao.cn/s/1mEPLOurp57IZL9GNOwx2sw

提取码：iihb

如链接失效，请加我微信：a，备注【数学基础】

3.2大数据框架

Linux：无论你做的是后端还是大数据，Linux已经成为企业筛选人才的一个标准。我极力推荐观看尚硅谷韩顺平老师的Linux入门视频教程，清华大学的学霸，课程逻辑清晰，讲解透彻。

国内入门Linux课程几乎选择该门课程。这也是我学习印象最深刻的一门课，看完后，只能一句卧槽，居然还能讲的的这么清晰！

尚硅谷韩顺平Linux链接：

https://www.bilibili.com/video/av

可以结合《Linux就该这么学》这本术一起学习，加深对 Linux 理解！

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Hadoop（重点）：Hadoop是大数据技术中最重要的框架之一，是学习大数据的第一课。

目前，Hadoop已经从1.x版本发展到现在的3.x版本。Hadoop一共包含3个组件：分别是最强的分步式文件系统HDFS，海量数据并行计算框架MapReduce，流行的资源管理系统Yarn。

任何框架的学习，先搭建好环境，线上跑一个测试案例，之后再深入其原理。

HDFS有伪分布式、完全分步式以及高可用架构模型，重点了解HA架构模型以及各个角色的职责。

HDFS的架构模型主要包括以下角色：Namenode（Active、Standyby），Datanode，JournalNode，DFSZKFailoverController（ZKFC），SecondNamenode。

虽SecondNamenode应用较少，但还是要了解其工作机制。

MapReduce的核心思想、详细工作流程，Shuffle机制也要重点掌握，面试会问。

Yarn资源管理系统不仅适用于MapReduce计算框架，同时也会被用于Spark计算框架，所以它的工作机制也非常重要。

我推荐大家学习尚硅谷的Hadoop教程，从原理到生产实践调优，再深入源码，非常透彻。

尚硅谷Hadoop链接：

https://www.bilibili.com/video/av

可以结合《Hadoop权威指南》第四版学习。

如果对 Hadoop 源码感兴趣，可以参考《Hadoop技术内幕》（董西成）和《Hadoop2.x HDFS源码剖析》这两本书。

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ZooKeeper：ZooKeeper是一个分步式协调管理组件，主要的典型应用场景是数据发布/订阅、分步式协调/通知、集群管理等。

你可以结合《从Paxos到ZooKeeper》这本书结合一起学，这本书不仅阐述了CAP理论，把ZooKeeper的核心原理讲的很透。小白可以从下面这个视频入门。

尚硅谷ZooKeeper链接：

https://space.bilibili.com//video?keyword=ZooKeeper

注：视频仅作为初学者入门，要深入学习还需要看书和研究官方文档。

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Hive：Hive 是一款开源数据仓库工具，它可以将结构型数据映射成一张表，但其底层使用的是MapReduce，提供类SQL查询，一般称之为HQL。

初学者入门Hive，可以从视频开始，重点需要了解内部表与外部表的区别，以及分区分桶等。

如果你要深入学习其内部原理及调优，可以去读一读《Hive编程指南》和Apache官方文档，对企业级的调优有详细的阐述。

尚硅谷Hive链接：

https://www.bilibili.com/video/BV1EZ4y1G7iL

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HBase：HBase是一个结构化数据的分步式存储系统，可扩展也支持海量数据存储的NoSQL数据库，是每一个大数据从业者应该要掌握的基本框架。重点要掌握其架构原理，各个角色职责，Compact流程和Region流程。下面是入门 HBase 的视频教程。

尚硅谷HBase链接：

https://www.bilibili.com/video/BV1Y4411B7jy

注：可以结合《HBase权威指南》和《HBase实战中文版》两本书，加深对 HBase 的理解。

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Redis（重点！）：Redis是一个开源的 key-value 存储系统，支持存储的 value 类型相对更多，并且支持各种不同方式的排序，为了保存效率，数据都是缓存在内存中。

该组件无论是后端还是大数据，都是必会的一个框架。我学习一个新技术，先是通过视频入门，之后再去看相关书籍和官方文档，深入理解技术细节。

Redis 推荐大家看尚硅谷周阳老师讲的，就是该课程有点老，很多新的特性可能无法了解。我贴出了两个Redis 课程入门学习链接：

尚硅谷周阳老师Redis链接：

https://www.bilibili.com/video/BV1oW411u75R

2021最新入门到精通Redis链接：

https://www.bilibili.com/video/BV1Rv41177Af?p=4

推荐书籍：《Redis设计与实现》和《Redis 深度历险：核心原理与应用实践》

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取

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推荐书籍：《Redis设计与实现》和《Redis 深度历险：核心原理与应用实践》

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今天的文章 2024最全大数据学习路线（建议收藏）_大数据先学数学还是先学编程分享到此就结束了，感谢您的阅读。