大数据学习路线指南：热门岗位与进阶路径

本文档主要阐述了大数据方向的学习路线，针对不同职位选择和技能需求进行了详细的概述。首先，对于职位选择，大数据领域内的工作通常会根据具体需求细化为多个方向，如ETL工程师、数据仓库工程师、数据治理工程师和大数据开发工程师，每个方向都有其特定职责，例如ETL工程师负责数据的抽取、转换和加载，数据仓库工程师则涉及到离线和实时数仓的建设。 在学习路线方面，建议按照以下步骤进行： 1. **基础技能**：首先确保掌握JavaSE编程语言、Linux基础操作（推荐使用CentOS）以及MySQL数据库管理，这些是大数据开发的基础。由于SQL能力至关重要，花时间强化这方面的技能。 2. **大数据框架**： - 学习Hadoop生态系统：包括Hadoop、Zookeeper、Hive等，它们是大数据处理的核心组件。 - 掌握数据集成工具：Flume、Sqoop和DataX用于数据迁移，Azkaban和DolphinScheduler用于任务调度。 - 数仓建模理论与实践：了解数据仓库的设计原则和SQL优化技巧。 - 实战项目：通过构建离线数仓项目来应用所学知识。 - 进阶技术：Kafka（流处理）、Hbase（NoSQL数据库）、Spark（计算框架）、Doris和Flink（实时处理）。 - 实时数仓项目：进一步提升实时数据分析能力。 - 数据治理：理解数据生命周期管理和数据质量控制。 - 数据湖技术：如Hudi和Iceberg，用于存储结构化和半结构化数据。 3. **后端开发能力**：强调后端开发能力的重要性，特别是Java后端，建议与团队中的后端工程师保持同步或甚至超越，避免因技术短板限制职业发展。 此外，文档还推荐了一些学习视频资源，帮助读者有针对性地提升编程语言技能，尤其是Java。这个学习路线旨在帮助读者建立全面的大数据技能树，适应不断变化的技术需求，并在大数据行业中找到适合自己的专业定位。