互联网浩瀚无际，你能来到这里，是机遇也是缘分，机遇，就像我的标题一样，你找到了一份 360度无死角的 大数据 学习路线，而缘分让我们相遇，注定给你的学习之路搭上一把手，送你一程。

帮助同学明确好从零到大佬的学习路线，提供最完整、最详细的教程

下面是学习路径：

阶段一：大数据入门

Linux学习

步入大数据殿堂之前，必须具备大数据的必备技能：Linux的操作使用

Java相关知识

必须具备之前java路径中基础知识以及数据库相关部分的知识技能，学完阶段一： Java零基础入门、阶段二： Java数据库开发即可

大数据框架Hadoop入门

Hadoop是大数据开创者，引领者，学习大数据必经之路

Hadoop之HDFS的使用

掌握HDFS的常见Shell操作以及Java代码操作

Hadoop之HDFS核心进程剖析

HDFS中核心进程NameNode、SecondaryNameNode、DataNode详细分析

Hadoop之中的MR

MapReduce的思想，了解MapReduce的执行流程，并且通过开发WordCount案例加深理解。

阶段二：PB级离线数据计算分析存储方案

hadoop中常见问题企业级解决方案

小文件的解决方案、数据倾斜的解决方案、YARN调度器的使用、以及Hadoop在CDH和HDP中的使用

Flume框架

Flume是一个分布式、高可靠、高可用的系统，能够有效的收集、聚合、移动大量的日志数据，在数据采集领域，属于中流砥柱

数据仓库Hive

解决频繁的开发MapReduce是非常繁琐的，Hive为解决这个而生

NoSQL数据库HBase

HBase是一个高可靠 、高性能 、面向列 、可伸缩的NoSQL数据库，解决了HDFS无法实现修改删除的问题，适合应用在高并发实时读写的应用场景中。

数据分析引擎Impala

Impala是使用C++实现的基于内存的分布式计算引擎，可以提供低延迟，高性能的计算能力。

阶段三：Spark框架

Scala语言

Scala的函数式编程受到很多框架的青睐，例如Kafka、Spark、Flink等框架都是使用Scala作为底层源码开发语言

Spark框架

重点Spark中的Transformation算子和Action算子使用，RDD持久化，共享变量使用

Spark性能优化

Spark中的宽依赖、窄依赖、Stage、Shuffle机制、Spark中的checkpoint机制

Spark3.x扩展内容

Spark3.x中的新特性，并且扩展SparkSQL相关内容

阶段四：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案

消息队列Kafka

Kafka是一个支持高吞吐、持久性、分布式的消息队列，非常适合海量数据的实时生产和消费，重点学习Kafka的核心原理、代码实战、性能优化，以及Kafka的企业级应用。

内存数据库Redis

Redis是一种面向键值对的NoSQL内存数据库，可以满足我们对海量数据的读写需求，在这里我们学习Redis中的五种常用数据类型以及Redis中的一些高级特性

Flink框架基础

了解Flink的基本原理和核心特点，掌握Flink中流数据和批数据的编程思路和代码实战，Flink中Standalone集群、ON YARN集群的安装部署，以及Flink中核心API的使用。

Flink框架高级进阶

重点学习Window和Time的使用，Watermark的实战应用，并行度的设置，Kafka Connector的具体应用，以及SparkStreaming的特性和使用。

Flink1.15新特性及状态的使用

掌握基于新版本的代码开发，并且对Flink中的State(状态)的使用与管理进行深度扩展。了解状态的容错与一致性

FlinkSQL(1.15)基础

主要涉及Flink SQL中的表、列、数据类型、DML语句、滚动+滑动窗口、Watermark、Catalog、HiveModule、SQL Client等功能

FlinkSQL双流JOIN详解

基于Flink1.15版本的双流JOIN的用法，主要涉及到普通Join、时间区间Join、快照Join、维表Join、数组炸裂、表函数Join、窗口Join等Join类型的原理

全文检索引擎Elasticsearch

Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式全文检索引擎，解决了海量数据下数据多条件快速复杂查询的痛点。

阶段五：综合项目练习

主要是推荐系统+数据中台

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