想要快速的完成向大数据实战型人才的蜕变，你就需要了解完整的大数据学习路线

经常会有人问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高……如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以。

大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。

首先来了解一下大数据处理流程：

大数据处理流程

大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。下面我们逐一对各个环节所需要的技术栈进行讲解：

✔ 1.1 数据收集

大数据处理的第一步是数据的收集。现在的中大型项目通常采用微服务架构进行分布式部署，所以数据的采集需要在多台服务器上进行，且采集过程不能影响正常业务的开展。基于这种需求，就衍生了多种日志收集工具，如 Flume 、Logstash、Kibana 等，它们都能通过简单的配置完成复杂的数据收集和数据聚合。

✔ 1.2 数据存储

收集到数据后，下一个问题就是：数据该如何进行存储？通常大家最为熟知是 MySQL、Oracle 等传统的关系型数据库，它们的优点是能够快速存储结构化的数据，并支持随机访问。但大数据的数据结构通常是半结构化（如日志数据）、甚至是非结构化的（如视频、音频数据），为了解决海量半结构化和非结构化数据的存储，衍生了 Hadoop HDFS 、KFS、GFS 等分布式文件系统，它们都能够支持结构化、半结构和非结构化数据的存储，并可以通过增加机器进行横向扩展。

分布式文件系统完美地解决了海量数据存储的问题，但是一个优秀的数据存储系统需要同时考虑数据存储和访问两方面的问题，比如你希望能够对数据进行随机访问，这是传统的关系型数据库所擅长的，但却不是分布式文件系统所擅长的，那么有没有一种存储方案能够同时兼具分布式文件系统和关系型数据库的优点，基于这种需求，就产生了 HBase、MongoDB。

✔ 1.3 数据处理

大数据处理最重要的环节就是数据分析。

关于数据分析相关知识往期内容已经介绍了很多了，大家可以翻翻看。

✔ 1.4 数据应用

数据分析完成后，接下来就是数据应用的范畴，这取决于你实际的业务需求。比如你可以将数据进行可视化展现，或者将数据用于优化你的推荐算法，这种运用现在很普遍，比如短视频个性化推荐、电商商品推荐、头条新闻推荐等。当然你也可以将数据用于训练你的机器学习模型，这些都属于其他领域的范畴，都有着对应的框架和技术栈进行处理。

✔ 1.5 其他框架

在实际的大数据处理流程比上面复杂很多，针对大数据处理中的各种复杂问题分别衍生了各类框架：

单机的处理能力都是存在瓶颈的，所以大数据框架都是采用集群模式进行部署，为了更方便的进行集群的部署、监控和管理，衍生了 Ambari、Cloudera Manager 等集群管理工具；

想要保证集群高可用，需要用到 ZooKeeper ，ZooKeeper 是最常用的分布式协调服务，它能够解决大多数集群问题，包括首领选举、失败恢复、元数据存储及其一致性保证。同时针对集群资源管理的需求，又衍生了 Hadoop YARN ;

复杂大数据处理的另外一个显著的问题是，如何调度多个复杂的并且彼此之间存在依赖关系的作业？基于这种需求，产生了 Azkaban 和 Oozie 等工作流调度框架；

大数据流处理中使用的比较多的另外一个框架是 Kafka，它可以用于消峰，避免在秒杀等场景下并发数据对流处理程序造成冲击；

另一个常用的框架是 Sqoop ，主要是解决了数据迁移的问题，它能够通过简单的命令将关系型数据库中的数据导入到 HDFS 、Hive 或 HBase 中，或者从 HDFS 、Hive 导出到关系型数据库上。

学习路线

介绍完大数据框架，接着就可以介绍其对应的学习路线了，主要分为以下几个阶段：

现在你应该可以清楚的了解到大数据相关技术包含哪些，就是说想要搞大数据就离不开上面所说的各种技术。

大数据的发展前景，相信求学者和就业者都非常的清楚。但是，相应的就业压力也是有的，入行大数据并不是简单的掌握一点皮毛就可以，毕竟大数据是一门“尖端”的科技。对于从业者的要求会相对高一点，因此，这就需要求学者在学习的过程中加倍的努力，以此来提升自己的实力。

投身进入大数据行业，在如今已经成为一个潮流。而想要快速的完成向大数据实战型人才的蜕变，你就需要了解完整的大数据学习路线，需要真实的实操环境来提升自己的动手能力，需要专业的讲师来做引导。如今，在职坐标已经有大批的求学者完成了转型，而你准备好了吗？

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