零基础大数据学习路线指南，做个不秃头的大数据工程师！

一，题记

要说当下IT行业什么最火？ABC无出其右。所谓ABC者，AI + Big Data + Cloud也，即人工智能、大数据和云计算(云平台)。每个领域目前都有行业领袖在引领前行，今天我们来探讨下大数据Big Data这个方向。

二，大数据里面的角色

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角色一：大数据工程

大数据工程需要处理数据的定义、收集、计算与保存的工作，因而大数据工程师们在设计和部署这样的系统时首要考虑的是数据高可用的问题，即大数据工程系统需要实时地为下游业务系统或者分析系统提供数据服务；

角色二：大数据分析

大数据分析角色定位于如何利用数据——即从大数据工程系统中接收到数据之后如何为企业或者组织提供有产出的数据分析，并且的确能够帮助到公司进行业务改善或者提升服务水平，所以对于大数据分析师来说，他们首要处理的问题是发现并利用数据的价值，具体可能包括：趋势分析、模型建立以及预测分析等。

这两类角色相互依存但又独立运作，何意？没有大数据工程，大数据分析便无从谈起；但倘若没有大数据分析，我也实在想不出大数据工程存在的理由。这就相似于结婚和谈恋爱——恋爱的目的是为了结婚，且不以结婚为目的的谈恋爱都是耍流氓。

简单总结一下，大数据工程角色需要考虑数据的收集、计算(或者是解决)和保存；大数据分析角色则是执行数据的高级计算。

三，大数据工程师

针对角色一：大数据工程说，对应的工作岗位就叫大数据工程师，对于大数据工程师而言，您至少要掌握以下技能：

linux基础

由于大数据体系，基本都是开源软件，这些开源软件都是在开源的linux系统上运行的，所以你必需会基本的linux操作，比方客户管理，权限，shell编程之类的

一门JVM系语言：

当前大数据生态JVM系语言类的比重极大，某种程度上说是垄断也不为过。这里我推荐大家学习Java或者Scala，至于Clojure这样的语言上手不易，其实并不推荐大家使用。另外，如今是“母以子贵”的年代，某个大数据框架会带火它的编程语言的流行，比方Docker之于Go、Kafka之于Scala。

因而这里建议您至少要精通一门JVM系的语言。值得一提的，肯定要弄懂这门语言的多线程模型和内存模型，很多大数据框架的解决模式其实在语言层面和多线程解决模型是相似的，只是大数据框架把它们引申到了多机分布式这个层面。

建议：学习Java或者Scala

计算解决框架：

严格来说，这分为离线批解决和流式解决。流式解决是未来的趋势，建议大家肯定要去学习；而离线批解决其实已经快过时了，它的分批解决思想无法解决无穷数据集，因而其适用范围日益缩小。事实上，Google已经在公司内部正式废弃了以MapReduce为代表的离线解决。

因而假如要学习大数据工程，掌握一门实时流式解决框架是必需的。当下主流的框架包括：Apache Samza, Apache Storm, Apache Spark Streaming以及最近一年风头正劲的Apache Flink。当然Apache Kafka也推出了它自己的流式解决框架：Kafka Streams

建议：学习Flink、Spark Streaming或者Kafka Streams中的一个。

分布式存储框架：

虽说MapReduce有些过时了，但Hadoop的另一个基石HDFS仍然坚挺，并且是开源社区最受欢迎的分布式存储，绝对您花时间去学习。

资源调度框架：

Docker可是整整火了最近一两年。各个公司都在发力基于Docker的容器处理方案，最有名的开源容器调度框架就是K8S了，但同样著名的还有Hadoop的YARN和Apache Mesos。后两者不仅可以调度容器集群，还可以调度非容器集群，非常值得我们学习。

分布式协调框架：

有少量通用的功能在所有主流大数据分布式框架中都需要实现，比方服务发现、领导者选举、分布式锁、KV存储等。这些功能也就催生了分布式协调框架的发展。最古老也是最有名的当属Apache Zookeeper了，新少量的包括Consul，etcd等。学习大数据工程，分布式协调框架是不能不理解的， 某种程度上还要深入理解。

列式存储数据库：

曾经花了很长的时间学习Oracle，但不得不承认当下关系型数据库已经慢慢地淡出了人们的视野，有太多的方案可以替代rdbms了。人们针对行式存储不适用于大数据ad-hoc查询这种弊端开发出了列式存储，典型的列式存储数据库就是开源社区的HBASE。

消息队列：

大数据工程解决中消息队列作为“削峰填谷”的主力系统是必不可少的，当前该领域内的处理方案有很多，包括ActiveMQ，Kafka等。国内阿里也开源了RocketMQ。这其中的翘楚当属Apache Kafka了。Kafka的很多设计思想都特别契合分布流式数据解决的设计理念。这也难怪，Kafka的原作者Jay Kreps可是当今实时流式解决方面的顶级大神。

建议：学习Kafka，不仅仅好找工作(几乎所有大数据招聘简历都要求会Kafka:-） )，还能触类旁通进一步了解基于备份日志方式的数据解决范型

四，大数据分析师Or数据科学家

针对角色二：大数据分析，对应的工作岗位就叫大数据分析师或者者数据科学家，作为数据科学家的我们必需要掌握以下技能：

数学功底：

微积分是严格要掌握的。不肯定要掌握多元微积分，但一元微积分是必需要熟练掌握并使用的。另外线性代数肯定要精通，特别是矩阵的运算、向量空间、秩等概念。当前机器学习框架中很多计算都需要用到矩阵的乘法、转置或者是求逆。尽管很多框架都直接提供了这样的工具，但我们至少要理解内部的原型原理，比方如何高效判断一个矩阵能否存在逆矩阵并如何计算等。

重温同济版《高等数学》，有条件可以去Coursea学习宾夕法尼亚大学的微积分课程

推荐学习Strang的线性代数：《Introduction to Linear Algebra》——这是最经典的教材，没有之一！

数理统计：

概率和各种统计学方法要做到基本掌握，比方贝叶斯概率如何计算？概率分布是怎样回事？虽不要求精通，但对相关背景和术语肯定要理解

找一本《概率论》重新学习下

交互式数据分析框架：

这里并不是指SQL或者数据库查询，而是像Apache Hive或者Apache Kylin这样的分析交互框架。开源社区中有很多这样相似的框架，可以使用传统的数据分析方式对大数据进行数据分析或者数据挖掘。

有过使用经验的是Hive和Kylin。不过Hive特别是Hive1是基于MapReduce的，性能并非特别出色，而Kylin采用数据立方体的概念结合星型模型，可以做到很低延时的分析速度，况且Kylin是第一个研发团队主力是中国人的Apache孵化项目，因而日益受到广泛的关注。

首先学习Hive，有时间的话理解一下Kylin以及背后的数据挖掘思想。

机器学习框架：

机器学习当前真是火爆宇宙了，人人都提机器学习和AI，但笔者一直认为机器学习恰似几年前的云计算一样，目前尽管火爆，但没有实际的落地项目，可能还需要几年的时间才能逐步成熟。

不过在现在就开始储备机器学习的知识总是没有坏处的。说到机器学习的框架，大家耳熟能详的有很多种, 信手拈来的就包括TensorFlow、Caffe8、Keras9、CNTK10、Torch711等，其中又以TensorFlow领衔。

当前建议大家选取其中的一个框架进行学习，但以我对这些框架的理解，这些框架大多很方便地封装了各种机器学习算法提供给客户使用，但对于底层算法的理解其实并没有太多可学习之处。因而还是建议可以从机器学习算法的原理来进行学习，比方：

目前机器学习领域最NB的入门课程：吴恩达博士的Machine Learning

五，大数据必备技能详细

由于本身是偏Java应用方向的，所以整理的大数据必备技能详细，也是偏向于大数据工程师方向。总共分为五大部分，分别是：

离线计算Hadoop

流式计算Storm

内存计算Spark

机器学习算法

linux操作基础

linux常用命令–文件操作

linux常用命令–客户管理与权限

linux常用命令–系统管理

linux常用命令–免密登陆配置与网络管理

linux上常用软件安装

linux本地yum源配置及yum软件安装

linux防火墙配置

linux高级文本解决命令cut、sed、awk

linux定时任务crontab

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