大数据基础学习路线

大数据作为一门新兴的技术，本身具备一定的专业门槛，想要入行大数据，也需要经过专业系统的学习，掌握相关的技术才行。尤其是针对零基础想要转行大数据的学生，不经过大数据基础培训，在入门环节就很容易败北。今天海牛大数据就为大家介绍一下大数据基础学习路线

大数据基础学习第一阶段，首先需要对大数据建立起基本的概念，包括大数据理论、大数据应用、大数据场景，还有大数据相关技术包括云计算、物联网等相关的知识。

其次是对于大数据技术领域的初步认知，包括大数据主流的计算引擎、框架等，比如说Hadoop、Spark、Storm、Flink等，这些技术框架都是在后续的学习当中需要逐个去学习掌握的。

比方说Hadoop，作为大数据处理的第一代主流框架，以核心组件HDFS、MapReduce等为首形成的Hadoop生态，在大数据技术学习阶段，这是重中之重。

接下来是对于大数据处理的各个环节，要建立起更加清晰的认识，大数据存储、大数据计算、大数据分析、大数据应用等。

大数据存储涉及到分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库以及云端数据库等；大数据计算涉及到批处理、流计算等相关技术，以及代表性的计算框架，包括MapReduce、Spark 、Storm、Flink等；

大数据应用涉及到各个行业领域，建立对于不同行业领域大数据的认知，包括互联网、生物医学、物流、城市管理、金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源等，对于未来的就业也是有好处的。

大数据基础学习路线？总体来说，更多是需要建立起对于大数据领域的基础背景，这对于后续的更多的技术、框架的学习，也能起到一定的帮助作用。

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