最近很多人問小編現在學習大資料這麼多，他們都是如何學習的呢。很多初學者在萌生向大資料方向發展的想法之後，不免産生一些疑問，應該怎樣入門？
應該學習哪些技術？
學習路線又是什麼？
今天特意為大家整理了一份大資料從入門到精通的學習路線。并且附帶學習資料和視訊。希望能夠幫助到大家。
第一階段：Linux理論
（1）Linux基礎；
（2）Linux-shell程式設計；
（3）高并發：lvs負載均衡；
（4）高可用&反向代理
第二階段：Hadoop理論
（1）hadoop-hdfs理論；
（2）hadoop-hdfs叢集搭建；
（3）hadoop-hdfs 2.x & api ；
（4）hadoop-MR理論 ；
（5）hadoop-MR開發分析；
（6）hadoop-MR源碼分析 ；
（7）hadoop-MR開發案例
第三階段：Hive理論
（1）Hive介紹以及安裝 ；
（2）Hive實戰
第四階段：HBase
（1）HBase介紹以及安裝 ；
（2）HBase調優
第五階段： redis理論
（1）redis類型 ；
（2） redis進階
第六階段：Zookeeper理論
（1）Zookeeper介紹 ；
（2） Zookeeper使用
第七階段： Scala文法
（1）Scala文法介紹；
（2）scala文法實戰
第八階段： Spark理論
（1）Spark介紹；
（2）Spark代碼開發流程 ；
（3）Spark叢集搭建；
（4） Spark資源排程原理；
（5）Spark任務排程；
（6）Spark案例；
（7）Spark中兩種最重要shuffle；
（8）Spark高可用叢集的搭建；
（9）SparkSQL介紹；
（10） SparkSQL實戰 ；
（11）SparkStreaming介紹；
（12）SparkStreaming實戰
第九階段：機器學習介紹
（1） 線性回歸詳解；
（2）邏輯回歸分類算法；
（3）Kmeans聚類算法；
（4）KNN分類算法；
（5）決策樹 随機森林算法
從零基礎到項目實戰，實時交易監控系統，推薦系統理論，資料庫搭建等等。需要以下大資料學習資料的小夥伴可以加群免費擷取，和行業大牛一起學習大資料。很多初學者，對大資料的概念都是模糊不清的，大資料是什麼，能做什麼，學的時候，該按照什麼線路去學習，學完往哪方面發展，想深入了解，想學習的同學歡迎加入大資料學習扣扣裙： 壹四二九七四壹伍一（yi/,si/,er/,jiu/,qi/,si/,yi/,wu/,yi），有大量幹貨（零基礎以及進階的經典實戰）分享給大家，并且有清華大學畢業的資深大資料講師給大家免費授課，給大家分享目前國内最完整的大資料高端實戰實用學習流程體系。
第十階段：Elasticsearch理論
（1）Elasticsearch搜尋原理；
（2） Elasticsearch實戰
第十一階段：Storm理論
（1）Storm介紹以及代碼實戰；
（2）Storm僞分布式搭建以及任務部署；
（3）Storm架構詳解以及DRCP原理；
（4） 虛拟化理論kvm虛拟化 ；
（5） docker
1,_推薦系統理論與實戰項目 Part2
2,推薦系統理論與實戰 項目Part1
2018最新大資料學習路線從入門到精通
3.實時交易監控系統項目(下)
4,實時交易監控系統項目(上)
5,使用者行為分析系統項目1
6,使用者行為分析系統項目2
7,大資料批處理之HIVE詳解
8,ES公開課 part1
9,spark_streaming_
10,資料倉庫搭建詳解
11,大資料任務排程
12,流資料內建神器Kafka
13,Spark 公開課
14,海量日志收集利器：Flume
15,Impala簡介
16,Hive簡介
17,MapReduce簡介
18海量資料高速存取資料庫 HBase
19,淺談Hadoop管理器yarn原理
20,,分布式全文搜尋引擎ElasticSearch Part2
結語：以上就是大資料從入門到精通的學習路線了，大家加油吧！