大数据学习路径：Java基础到分布式服务全解析

本资源文档以"从0开始-大数据技术学习思路"为标题，旨在为初学者提供一条循序渐进的大数据技术学习路径。它强调了针对大数据开发的学习者，应根据自身的知识基础选择合适的起点，逐步深入。 首先，从Java语言基础开始，因为大数据开发主要依赖于Java，推荐学习《java编程思想》，掌握核心的Java编程技能和语法。 其次，数据库知识至关重要，因为业务数据多存储在关系型数据库中。推荐阅读《精通Oracle SQL（第2版）》和《高性能MySQL（第3版）》，了解数据库设计、查询优化和管理。 接着，前端开发技术也是必备，以便处理数据可视化和网页抓取。《jQuery实战从入门到精通》和《HTML5+CSS3+JavaScript从入门到精通》能帮助你掌握前端交互和页面呈现技术。 然后，JavaEE的学习不可或缺，因为它用于构建对外数据服务接口。推荐书籍如《JavaWeb从入门到精通（第3版）》和《JavaWeb编程实战宝典》，学习Java Web应用开发和RESTful API设计。 在企业级开发框架方面，SSM（Spring MVC + Spring JDBC + MyBatis）和Spring Boot是热点。《Spring实战（第4版）》、《精通SpringMVC（第四版）》、《MyBatis从入门到精通》和《SpringBoot编程思想（核心篇）》有助于理解和实践这些框架。 进一步深入，分布式服务是大数据开发的关键环节。《鸟哥的Linux私房菜基础学习篇第四版》有助于理解底层操作系统；《Maven实战》熟悉项目管理和构建工具；《深入理解Apache Dubbo与实战》和《ZooKeeper分布式过程协同技术详解》则涉及分布式服务通信；《Nginx高性能Web服务器详解》确保高效的数据传输；《SpringCloud微服务：入门、实战与进阶》则展示了微服务架构的应用。 最后，通过前面的学习，进入到大数据基础阶段，这包括数据处理、分析和存储技术，但具体的内容未在所给部分列出，可能包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库等技术的了解和实践。 这份学习路线图为想要进入大数据领域的学员提供了清晰的路径，通过系统学习和实践，逐步建立起大数据开发所需的技术栈。每个阶段都推荐了相应的书籍，以便读者有针对性地提升自己的能力。