大數據不是某個專業或一門編程語言，實際上它是一系列技術的組合運用。

有人通過下方的等式給出了大數據的定義。

大數據 = 編程技巧 + 數據結構和算法 + 分析能力 + 數據庫技能 + 數學 + 機器學習 + NLP + OS + 密碼學 + 并行編程

雖然這個等式看起來很長，需要學習的東西很多，但付出和匯報是成正比的，至少和薪資是成正比的。

既然要學的知識很多，那么一個正確的學習順序就非常關鍵了。

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實驗樓為「大數據」制定了一條專業的學習路徑，希望幫助大家少走彎路。主要分為 7 個階段：入門知識 → Java 基礎 → Scala 基礎 → Hadoop 技術模塊 → Hadoop 項目實戰 → Spark 技術模塊 → 大數據項目實戰。

其中，階段一到階段五均為免費課程，具體說來：

階段一：學習入門知識

這一部分主要針對的是新手，在學習之前需要先掌握基本的數據庫知識。MySQL 是一個 DBMS（數據庫管理系統），是最流行的關系型數據庫管理系統（關系數據庫，是建立在關系數據庫模型基礎上的數據庫，借助于集合代數等概念和方法來處理數據庫中的數據）。MongoDB 是 IT 行業非常流行的一種非關系型數據庫（NoSQL），其靈活的數據存儲方式備受當前 IT 從業人員的青睞。而 Redis 是一個開源、支持網絡、基于內存、鍵值對存儲數據庫。兩者都非常有必要了解。

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階段二：Java基礎

Java 是目前使用最為廣泛的編程語言，它具有的眾多特性，特別適合作為大數據應用的開發語言。

Java 語言具有功能強大和簡單易用兩個特征，跨平臺應用能力比 C、C++ 更易用，更容易上手。同時還具有簡單性、面向對象、分布式、健壯性、安全性、平臺獨立與可移植性、多線程、動態性等特點。最重要的一點是 Hadoop 是用 Java 編寫的。

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階段三：Scala基礎

Scala 是一種多范式的編程語言，其設計的初衷是要集成面向對象編程和函數式編程的各種特性。由于 Scala 運行于 Java 平臺（Java 虛擬機），并兼容現有的Java 程序，所以 Scala 可以和大數據相關的基于 JVM 的系統很好的集成。

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階段四：Hadoop技術模塊

Hadoop 是一款支持數據密集型分布式應用并以 Apache 2.0 許可協議發布的開源軟件框架，它能搭建大型數據倉庫，PB 級別數據的存儲、處理、分析、統計等業務。編程語言你可以選，但 Hadoop 一定是大數據必學內容。

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階段五：Hadoop項目實戰

當然，學完理論就要進行動手實戰了，Hadoop 項目實戰可以幫助加深對內容的理解，并鍛煉動手能力。

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階段六：Spark技術模塊

Spark 和 Hadoop 都是大數據框架。Hadoop 提供了 Spark 所沒有的功能特性，比如分布式文件系統，而 Spark 為需要它的那些數據集提供了實時內存處理。所以學習 Spark 也非常必要。

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階段七：大數據項目實戰

最后階段提供了大數據實戰項目，這是對常用技能的系統運用，例如使用常用的機器學習進行建模、分析和運算，這是成為大數據工程師過程中的重要一步。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的scala spark 数据对比_IT大牛耗时三个月总结出大数据领域学习路线，网友评论：炸锅了...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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