大数据初级培训课程体系：大数据入门学习路线

大数据的热门毋庸置疑，作为一门新兴技术，并且还在快速发展的新兴技术，大数据技术是存在专业技术门槛的。这就导致很多想要入行发展的人，因为缺乏专业技能而止步不前。要想快速地实现大数据转行，还是需要专业的培训。今天我们就从大数据初级培训课程体系的角度，来聊聊大数据入门学习路线。

首先，想要学习大数据，先要对大数据有更深刻的了解，而不是只停留于表面。大数据是什么，能做什么，需要哪些技术，这些是入门之前先要了解的。只有了解清楚了，才能真正知道，大数据应该学什么。


这里给大家一份大数据初级培训课程的学习路线建议——

1、Java基础

掌握静态网页基础（HTML+CSS）、JavaSE+JavaWeb、Web前端框架、企业级开发框架（Hibernate、Spring、SpringMVC）等，这些是入门大数据的基础，基础要扎实，在后续的学习当中也能更加得心应手。

2、Linux基础

掌握Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程（SHELL变量、循环控制、应用）等。

3、大数据技术框架

掌握Hadoop技术框架，包括Hadoop组成、目录结构、HDFS、MR、简单的SHELL、java访问hadoop、全分布式集群搭建、MapReduce应用、Hadoop高级应用、YARN框架等；

掌握Hive使用场景、环境搭建、工作机制、Hive Shell编程、Hive高级应用等；

掌握Hbase入门、Hbase SHELL编程、、Hbase模块、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成、HBASE高级特性等；

掌握Flume日志采集，KAFKA入门（消息队列、应用场景、集群搭建）、KAFKA高级使用（java开发、主要配置、优化项目）、数据可视化等；

掌握STORM入门（设计思想、应用场景、处理过程、集群安装）、STROM开发（STROM MVN开发、编写STORM本地程序）、STORM进阶（java开发、主要配置、优化项目）、STORM多并发优化等；

掌握SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK高级编程（Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习）、SPARK高级应用（系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复）等。

关于大数据初级培训课程体系，大数据入门学习路线，以上就是给到大家的一些建议了。大数据技术体系庞杂，从初级入门来说，学习掌握这些技术框架是有一定难度的，所以还是要重视起来才行。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发初级培训课程，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服获取！