大数据开发工程师学习路线

作为一名大数据开发工程师，需要掌握以下技能：

1. 数据库知识：需要熟练掌握SQL语言，以及常用的关系型数据库（如MySQL、Oracle、SQL Server）和非关系型数据库（如HBase、MongoDB、Cassandra）的使用。

2. 大数据技术：需要了解Hadoop生态圈中的各种技术，如HDFS、MapReduce、Hive、Pig、HBase、Spark等，以及它们的使用场景和优缺点。

3. 数据仓库：需要了解数据仓库的基本概念和架构，以及常用的数据仓库工具和ETL工具，如Informatica、DataStage、Talend等。

4. 编程语言：需要掌握至少一门编程语言，如Java、Python、Scala等，并且要能够熟练地使用它们来开发大数据应用程序。

5. Linux操作系统：需要熟练掌握Linux操作系统的基本命令和操作，以及能够熟练地使用Linux服务器搭建大数据应用环境。

6. 数据可视化：需要了解常用的数据可视化工具和技术，如Tableau、QlikView、Power BI等，以及能够使用它们来制作可视化报表。

学习路线：

1. 先学习数据库知识，掌握SQL语言和关系型数据库的使用。

2. 接着学习大数据技术，了解Hadoop生态圈中各种技术的使用和优缺点。

3. 学习数据仓库和ETL工具，了解数据仓库的基本概念和架构，并能够使用ETL工具进行数据抽取、转换和加载。

4. 学习一门编程语言，如Java或Python，并能够熟练地使用它们来开发大数据应用程序。

5. 学习Linux操作系统，掌握基本的Linux命令和操作，以及能够使用Linux服务器搭建大数据应用环境。

6. 最后学习数据可视化工具和技术，了解常用的数据可视化工具和技术，并能够使用它们来制作可视化报表。