大数据基础部分大数据从零基础开始，首先要学的一定是编程语言。大数据开发人员，建议从Java开始学起;大数据分析人员，建议从Python开始学起。其次，是Linux，因为大数据系统平台，多是运行在Linux环境当中，大数据的分布式集群(Hadoop，Spark)都是搭建在多台Linux系统上，对集群的执行命令都是在Linux终端窗口输入的。想要学习大数据，不管是做开发，还是做分析，对于Linux的基础知识，都需要要理解和掌握的。
大数据技术框架具备基础之后，就可以进入大数据技术框架的学习了，现在主流的选择，Hadoop和Spark两个框架是必学的，其他的还有实时计算的Storm，新兴的混合处理框架Flink，都是需要有所了解掌握的。Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，包含的内容比较多，二十多个组件，涉及到数据处理的多个环节，需要系统的学习和掌握。Hadoop学习之后，接着学习Spark。Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，同时改进了MapReduce的计算性能，兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，因此成为二代主流计算框架。
大数据项目实战学完了大数据技术框架，接下来就需要针对性地进行项目实战了，要想把技术学到家，是应该要有实战训练这一部分的。可以多去各大技术论坛，参考可行的项目，自己从需求开始，一步步去实现一个项目。
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