大数据技术是当今互联网时代的热点之一，目前已经成为了各行各业中的最佳选择。随着物联网、人工智能、云计算等技术的发展，数据的规模不断增大，数据分析、数据挖掘、人工智能等应用也随之蓬勃发展，对大数据开发的需求越来越多。因此，大数据开发人才将会在未来的职场中占据重要的地位。
大数据开发是一个高薪职业，并将成为未来的主流职业之一。在未来的职场竞争中，具备专业技能、创新能力、实践经验等多方面优势的人才将会更受市场认可。因此，加强大数据技术的学习和应用，培养和提高自身的实践能力，将会成为未来就业和发展的关键。
那么很多小伙伴不知道怎么学大数据，那么今天就给大家分享关于大数据的学习路线和学习内容：
分为7个阶段
第1阶段-数据仓库基
1.MysQL关系型数据库
（MySQL介绍、MySQL安装、MySQL基础语法、MySQL高级语法、MySQL系统架构、MySQL存储引擎、MySQL索引、MySQL备份恢复、MySQL主从、主主复制、MySQL存储过程、MySQL分库分表、MySQL综合案例、MySQL性能优化）
2.Python编程技术
（Python基础语法、Python循环、Python集合、Python函数、Python面向对象、Python操作各种数据库介绍）
第2阶段-Linux &Hadoop
1.Hadoop
（MySQL介绍、MySQL安装、MySQL基础语法、MySQL高级语法、MySQL系统架构、MySQL存储引擎、MySQL索引、MySQL备份恢复、MySQL主从、主主复制、MySQL存储过程、MySQL分库分表、MySQL综合案例、MySQL性能优化）
2.Linux操作系统
（命令操作、权限管理、软件安装、系统内核剖析）
3.Shell脚本编程
（shell介绍、Shell基础语法、Shell高级语法、Shell编程案例）
第3阶段-数据仓库与ETL技术
1.Hive
（Hive的介绍、Hive安装部署、Hive元数据、Hive内外部表、Hive数据类型、Hive基础SQL、Hive分区、Hive分桶、Hive高级SQL、Hive常用自带函数、Hive窗口函数、Hive自定义函数）
2.Datax
（DataX30概览、DataX3.0框架设计、DataX3.0插件体系、DataX3.0核心架构DataX3.0六大优势、DataX的Reader插件、DataX的Writer插件、DataX数据同步案例、DataX数据同步优化）
3.Hue
（Hue概述、Hue系统架构、Hue连接器、Hue编辑器、Hue操作）
4.ClickHouse
（特征与性能、集群安装部署、集群基础操作、数据类型、ClickHouse的库表引擎、ClickHouse常见函数、Column、Field和DataType、Block与Block流、Parser与lnterpreter、分片与副本、客户端工具）
5.DolphinScheduler
（DolphinScheduler介绍、DolphinScheduler特性、DolphinScheduler系统架构、DolphinScheduler启动流程、DolphinScheduler架构设计思想、DolphinScheduler安装部署、DolphinScheduler调度项目、DolphinScheduler调度任务）
6.数据仓库技术
（数据仓库概述、数据仓库架构、数据建模、事实表和维度表、主题域与主题、拉链表、多维体系结构、数据仓库规范、元数据管理、离线与实时数据仓库）
7.零售数据仓库项目
（项目介绍、技术架构、项目架构、项目流程、项目实施与部署）
8.Flume
（Flume介绍、Flume系统架构、Flume组件、Flume的Source、Flume的Channel、Flume的Sink、Flume的拦截器、Flume的选择器、Flume案例、Flume优化）
9.SparkSQL
（Spark介绍、SparkSQL介绍、SparkSQL的数据抽象、SparkSQL数据装载、SparkSQL数据落地、SparkSQL自带函数、SparkSQL自定义函数、SparkSQL与Hive整合、SparkSQL底层运行流程）
第4阶段-BI数据分析与可视化
1.零售BI数据平台项
（项目介绍、项目技术、项目流程、项目研发与实施）
2.Superset
（Superset概览、Superset安装部署、Superset数据源、Superset的Charts、Superset的Dashboards、Superset的SOL-Lab、Superset地图可视化、Superset报表案例、Superset大屏案例、Superset权限管理）
3.FineBI&FineReport
（帆软介绍、安装部署与启动、初始化设置、初识FineBI、FineBI俗语、FineBI与数据源整合、数据加工、构建图表与数据分析、仪表板及其分享、函数应用、数据分析模型、数据处理与计算、表格与图表组件交互与组件联动、数据跳转与钻取、数据切片与筛选）
第5阶段-项目自研
1.自研数据仓库项目
（自研数据仓库项目、云学习大数据平台项目、云学习用户画像项目、电商大数据平台项目、问答大数据平台）
理与计算、表格与图表组件交互与组件联动、数据跳转与钻取、数据切片与筛选）
第6阶段-就业冲刺
1.高频面试题讲解
（MySQL性能优化、Linux高频面试题、HDFS小文件解决方案、YARN优化、Hive数据倾斜解决方案、高频SQL场景题、SparkSQL执行原理、SparkSQL性能优化、数据仓库高频面试题、BI性能优化）
2.简历指导
（Linux高频面试题、HDFS小文件解决方案、YARN优化、Hive数据倾斜解决方案、高频SQL场景题）
第7阶段-专题拓展
1.数据质量与治理专题
（数据质量介绍、数据治理介绍、元数据管理介绍、数据血缘介绍、基于DolphinScheduler的质量案例、基于Atlas的数据质量与治理案例）
2.阿里云大数据服务专题
（阿里云大数据服务介绍、DataWorks和MaxCompute组件、阿里云数据集成与其它常用组件、离线数据开发、任务调度）
除了上面的这些学习的小知识点，再给各位小伙伴奉上对应7个阶段的路线图
当然，除了这些还有思维导图版的学习路线，小伙伴们也可以截图保存
希望上面的路线图和知识点可以帮助正在学大数据或者是想学大数据的小伙伴！希望各位小伙伴早日成为优秀的大数据开发工程师！
