本文概述了大数据开发的学习路径，涵盖了Linux、Zebra、Hadoop、Flume、Hive、Hbase、Phoenix、Storm、Kafka、Scala和Spark等关键技术。Linux作为基础操作系统，Hadoop提供了分布式文件系统HDFS和MapReduce计算框架，Flume用于日志收集，Hive提供SQL查询数据仓库，Hbase是面向列的分布式数据库，Phoenix实现了SQL与HBase的交互，Storm处理实时大数据，Kafka是高吞吐量的消息系统，Scala是多范式编程语言，Spark则以高效实时处理闻名。
大数据开发需要学习的知识很多，目前基本包括如下知识Linux、Zebra、Hadoop、Flume、Hive、Hbase、Phoenix、Storm、Kafka、Scala、Spark
Linux：
Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统，是一个基于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。它能运行主要的UNIX工具软件、应用程序和网络协议。它支持32位和64位硬件。Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想，是一个性能稳定的多用户网络操作系统。
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Zebra：
是早期用来处理大量数据的一个项目，该项目有多台一级引擎，每个一级引擎负责一部分数据，每个一级引擎对自己负责的那部分数据进行处理，统一发往二级引擎进行汇总的操作，最终二级引擎将数据存储到关系型数据库中。是下面知识的基础。
Hadoop：
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的&#x
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