初学大数据技术，要按照什么样的流程来学习才更高效

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1、首先，0基础入门大数据，先从一门编程语言入手。

如果你想往大数据开发方向走，学习Java，想学数据分析或者数据挖掘，那就选Python。

为什么一开始的入门要学习编程，要这样安排？

这就跟问学习为什么要学会拿画笔、学习音乐为什么要练发声一样，因为它是基础啊！

学习大数据，不能只看数据，不能只设计算法，关键是要通过编程把算法来实现，看算法是否对数据有一定的效果。如果不学一门语言，你就不能和计算机对话，就没有办法让计算机来处理数据，也就不能证明你的想法和算法的有效性和准确性。

既然编程是基础，重要性就不用多说了吧，一定要学好哦。

2、编程语言学习之后，着手学习什么呢？大数据基础，Linux、Maven基础

why？加米谷知道肯定会有人问为什么。因为Linux 作为操作系统，本身是为了管理内存，调度进程，处理网络协议栈等。大数据的发展是基于开源软件的平台，Linux占据优势， 大数据的分布式集群（ Hadoop，Spark ）都是搭建在多台 Linux 系统上，对集群的执行命令都是在 Linux 终端窗口输入的。

当然你也可以把这部分内容放在编程语之前学习也是可以滴！

3、then，学啥子呢？可以开Hadoop体系的学习啦！

大数据比较通用的平台是基于Hadoop+Saprk ，那为什么不先学习Spark呢，因为学习Spark之前需要先学习Scala呀，那怎么不先学习Scala呀，你的Java学牢实了吗，练手试过没有呀？

好了，上面只是加米谷猜测一些喜欢刨根问底（其实是杠）的同学可能会问的一些问题，正传，现在为什么可以进行Hadoop的学习呢？

0基础的同学经过前面Linux、Java等一系列基础的学习，时间都已经过去三个月啦，再不学个大数据平台，加米谷估计很多同学会心慌啦！

除了这个原因，其实还因为大数据平台Hadoop就是采用Java语言实现的，在Hadoop下采用Java语言也是一个比较常见的选择。Java学习完成后，进一步学习Hadoop平台的相关知识，最后在Hadoop平台下采用Java完成任务开发。这样就可以阶段性的两部分内容联系起来，既学习了理论知识，也算实践上手训练了一波。

Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，是目前比较常见的大数据支撑性平台，包含的内容比较多，加米谷提醒大家一定要好好学习哦！

4、然后，你们是不是在学完Hadoop后就想立即进入Spark的学习了呢？别着急，大数据技术的学习还需要掌握Scala，为什么呢，Spark要用啊。

Hadoop学习之后，还得学习Spark，它是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。这是大数据技术学习的两大重点。

但是学习Spark之前，还要学习一门语言，叫Scala。Scala在大数据方向不是偏科研的，是非常多地方都会用的，比如说spark。

不过在学习Scala之前，你最好先对Java和任一函数式语言（Haskell，SML等）有一定程度理解以后，尤其是能够在编程范式之间随意切换以后，再去了解Scala。

Scala的好处：

JVM base, 全面兼容Java. 对于Java基础扎实的同学, 学习Scala是很友好的；

在常用工具中， Flume和Hadoop由java编写， Spark和Kafka由Scala编写。

Scala作为一门较新的语言，它的社区是比较混乱的。Scala社区里有很多不同的尝试，以Java一支和Haskell一支为主，此外还有使actor和reactive programming一派的。你如果连一个已经成熟的编程范式都没有掌握，我觉得很大可能你会吃不消Scala。

对于0基础的同学首先安排大家学习Java编程，等到Java编程基础良好后，进行Hadoop体系的学习，再安排学习Scala，然后在学习Spark、kafka浙西，这样的顺序是比较科学合理的，大家也更容易掌握。

5、这步真的可以学习Spark啦！

Spark的重要性已经在前文中说过了，那就不多说了，大家撸起袖子，认真学起来吧！

6、来个真实项目实战练手

市场上主流的大数据技术都学习过一遍了，怎么能不来个真实项目练练手，在实战环境中去练习，看看自己掌握的程度如何，技术之间的衔接和融合运动卡不卡壳，存在哪些问题需要解决等等。

在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:943791324，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。

大数据是什么

大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程

不要看他涵盖的领域非常多，我们作为一个普通人，只要学懂并精于某一个模块，就足以有自己的立身之地。

学习可分为以几个阶段：阶段一：java基础

java是目前使用最为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言。如果您有一定的java基础，可以忽略此步，如果您没有接触过编程语言，也不要太担心，可以从网站 W3C 上一步一步来，也可以在网上找到一些比较好的博客，重要的是要有恒心，想想迎娶白富美，走向人生巅峰，这点苦是个啥。

下面给出java我们到底学什么：

1、Java编程语言（新版）2、Java进阶之设计模式3、J2SE核心开发实战4、JDK 核心 API5、JDBC 入门教程6、java 8 新特性指南
阶段二：linux基础

在学习之前需要先掌握基本的数据库知识。比如 MySQL、MongoDB、Redis，关于这些的学习，W3C值得你信赖。大家访问一下就知道了，千万不要爱的不能自拔。

下面给出linux我们到底学什么：

1、Linux 基础入门（新版）2、Vim编辑器3、Git 实战教程4、MySQL 基础课程5、MongoDB 基础教程6、Redis基础教程
阶段三：Scala基础

还是那句话，W3C值得你信赖，千万不要爱的不能自拔。（PS：说实话，这一部分我现在还在学习的初级阶段，如果有哪位大佬看到这篇分享，可以好好指点我一下，先在此谢过）

下面给出scala我们到底学什么:

1、Scala 开发教程2、Scala 专题教程 - Case Class和模式匹配3、Scala 专题教程 - 隐式变换和隐式参数4、Scala 专题教程 - 抽象成员5、Scala 专题教程 - Extractor
阶段四：Hadoop技术模块

Hadoop 是一款支持数据密集型分布式应用并以 Apache 2.0 许可协议发布的开源软件框架，它能搭建大型数据仓库，PB 级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。编程语言你可以选，但 Hadoop 一定是大数据必学内容。要学习hadoop,我们首先的了解一下他的生态系统有哪些，先从整体上把控他，当然要记得W3C哦！

下面给出hadoop我们到底学什么：

1、Hadoop入门进阶课程2、Hadoop部署及管理3、HBASE 教程4、Hadoop 分布式文件系统--导入和导出数据5、使用 Flume 收集数据

好了，先分享大数据学习的这四个阶段