大数据学习路线

大数据学习路线通常是一个系统而全面的过程，涵盖了从基础知识到高级技术的多个方面。以下是一个详细的大数据学习路线，供您参考：

一、基础知识学习

1. 编程语言
   • Java：大数据领域广泛使用的编程语言，建议深入学习Java SE，重点掌握集合、多线程、JVM等。
   • Python：另一门强大的编程语言，适用于数据分析、机器学习等领域，建议掌握Python基础语法、数据处理库（如Pandas、NumPy）等。
   • Scala（可选）：对于后续学习Spark等框架有帮助，但非必须。
2. 计算机科学基础
   • 数据结构：链表、队列、堆、二叉树等。
   • 算法：排序、查找、贪心、回溯等。
   • 操作系统：进程与线程、缓存一致性、CPU时间片调度等。
   • 计算机网络：OSI七层体系、TCP/IP四层体系等。
3. 数学基础
   • 高等数学、线性代数、概率论与数理统计：对于进一步学习机器学习和数据挖掘非常重要。

二、大数据技术学习

1. Hadoop生态系统
   • Hadoop：分布式系统基础架构，包括HDFS、MapReduce、Yarn等组件。
   • Hive：大数据存储和分析工具，支持SQL查询。