大数据技术思维导图

大数据技术学习进阶路线

随着大数据技术的不断发展,大数据的技术体系已经趋于成熟,由于大数据技术体系比较庞大,所以在学习大数据的时候首先应该根据自身的知识结构,找到一个适合的切入点。本节将介绍大数据技术学习需要经过的几个阶段,帮助想转大数据开发的同学,对大数据技术有个整体的把握。

第一阶段Java语言基础:由于大数据开发,大多是基于Java语言进行的,所以Java语言开发是必需要掌握的。掌握技能如下图所示:


JavaSE

第二阶段数据库:大数据开发就是和数据打交道,而业务系统的数据大多存储在关系型数据库中,所以数据库相关的知识也需要学习掌握。掌握技术如下:


Oracle+MySQL

第三阶段Web前端基础:由于大数据中有数据图表展示和页面抓取需要,所以也需要掌握前端开发技术,这样在后期大数据图表展示和页面抓取时才能游刃有余。掌握技能如下图所示:


web前端

第四阶段JavaEE:由于大数据开发中通常需要开发一些对外的数据服务接口,给其他系统使用,来充分发挥数据利用价值,所以JavaEE方面的技术知识也需要掌握。掌握技能如下图所示:


JavaEE

第五阶段企业最流行开发框架SSM及springboot:大数据开发中数据服务提供及一些业务数据获取需要提供对应的服务接口,大数据开发中数据服务接口常用Java体系框架开发,所以掌握一些流行的开发框架是必需的。技能掌握如下图所示:


SSM

第六阶段分布式服务:大数据开发过程中,会涉及很多的数据服务调用及服务提供,所以这就要求我们也要掌握其中的一些常用技能。技能掌握如下图所示:


分布式服务

第七阶段大数据基础:通过前面几个阶段的学习,这一阶段我们将接触到大数据相关的基础技术,这是学习大数据开发必不可少的阶段。技能掌握如下图所示:


大数据基础

第八阶段linux和高并发:大数据开发中有时需要面对大量的服务请求和调用,怎么才能构建支撑大规模请求的应用及服务,也是需要我们要掌握的技术。技能掌握如下图所示:


高并发

第九阶段Hadoop生态体系:学习了前面几个阶段,从这个阶段开始介绍大数据Hadoop生态体系,这些也是需要我们了解和掌握的知识技能。技能掌握如下所示:


HAdoop体系

第十阶段Spark生态体系:大数据开发中目前主流的离线计算平台使用的是Spark平台,所以我们要学习和掌握Spark相关的知识和技能。掌握技能如下所示:


Spark

第十一阶段机器学习和算法:通过前面几个阶段的学习,我们对大数据需要掌握的技能基本上都了解和掌握了。从本阶段开始我们开始学习机器学习和算法所需的知识和技能。掌握技能如下所示:


机器学习和算法

第十二阶段平台架构体系:学习完以上各阶段的内容,我们就可以向平台架构体系方向发展,本阶段是平台构架体系所需掌握的知识和技能。掌握技能如下图所示:


平台架构体系


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