大数据开发的学习顺序
你好。
大数据开发需要掌握的技术知识，及学习流程：
HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK
■网友
大数据开发所需的技能，主要是两部分内容，一是JAVA，二是大数据技术。
2019年，你可以按照如下顺序学习：
第一部分JAVA：
第一阶段：JavaSE核心技术
第二阶段：MySQL数据库技术
第三阶段：JavaWeb开发
第四阶段：流行框架与新技术
第五阶段：Linux及应用
第二部分大数据技术：
Chapter01：初识大数据处理
1、数据挖掘 2、MapReduce 思想 3、大数据处理知识路线
Chapter02：Hadoop
1、Hadoop 的主要模块 2、为 Hadoop 安装 SSH 3、运行 Hadoop 4、基于 web 的集群管理界面
Chapter03：MapReduce 应用开发
1、Hadoop 文件系统 2、MapReduce 程序剖析 3、数据的读和写 4、MapReduce 程序实践
Chapter04：Hadoop 集群
1、集群安装 2、Hadoop 配置 3、YARN 配置 4、集群的安全性
Chapter05：大数据框架
1、Hive 2、HBase 3、Zookeeper 4、Cascading 5、Cloudera 6、Katta 7、CloudBase 8、Aster Data 和 Geenplum 9、Hama 和 Mahout
Chapter06：HDFS
1、HDFS 架构 2、HDFS API 3、HDFS 虚拟机 4、HDFS 分布式 5、HDFS 集群 6、实战
Chapter07：HIVE
【大数据开发的学习顺序】 1、HIVE 架构 2、HIVE 安装部署 3、HIVE 运行配置 4、HIVE 表与数据类型 5、HIVE UDF 编程
■网友
首先要学习Java javase是必须的。然后Linux要学会基本命令。然后是hadoop体系：hadoop hive hbase pig zk kafka sqoop 然后学习spark Scala R语言 等等 最后学习项目
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