每个试图自学大数据的萌新,大概都会遇到这样的情况:

上网搜学习路线,大佬A的建议:Java、Linux、Hadoop、HBase、Hive、Kafka、Storm、Scala、Python……

大佬B的建议:Shell、Hadoop、zookeeper、Hive、Flume、Kafka、HBase、Sqoop、Azkaban、Spark……

萌新:

,听谁的?

其实,大数据这样的复合型技术,每一个环节都涉及到很多不同的技术,适用于不同业务场景:

▲部分涉及技术

这么多内容,你没有时间,也没有必要全部学会。这时,只有了解正确的学习路线和节奏,有选择地学习,才能不走弯路,快速入门大数据。

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