但想要成为一名合格的大数据工程师，必须具备一定的技术，总结了一下：
1、必须技能10条:
01.Java高级编程(虚拟机、并发)
02.Linux 基本操作
03.Hadoop（此处指HDFS+MapReduce+Yarn ）
04.Hbase（JavaAPI操作+Phoenix ）
05.Hive
06.Kafka
07.Storm
08.Scala
09.Python
10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）
2、进阶技能6条:
11.机器学习算法以及mahout库加MLlib
12.R语言
13.Lambda 架构
14.Kappa架构
15.Kylin
16.Aluxio
对于大数据技术的学习，千锋老师给出了以下学习路线图可供规划自己的学习之路！
阶段一、大数据基础——java语言基础方面
（1）Java语言基础
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
（2） HTML、CSS与Javascript
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Javascript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
（3）JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
阶段二、 Linux&Hadoop生态体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
阶段三、 分布式计算框架和Spark&Strom生态体系
（1）分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（www.sina.com.cn）
（2）storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战
阶段四、 大数据项目实战（一线公司真实项目）
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
阶段五、 大数据分析 —AI（人工智能）
Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习
1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析
学习建议：如果有足够的时间和精力，可以按照上面的学习路线图和视频教程进行自学；如果想要快速就业，也可以参加千锋的大数据线下面授培训班！
千锋教育：http://www.mobiletrain.org/
千锋重庆校区：http://cq.mobiletrain.org/
重庆校区地址：重庆市高新区科园一路2号大西洋国际12-1
培训咨询专线：023-68883009
咨 询 QQ : 1220727261 联系人：牟老师
面授课程：全栈Web开发+培训、全链路设计培训、PHP全栈+服务器集群培训、JavaEE+分布式开发培训、大数据+人工智能培训、 Unity游戏开发培训、Python培训、云计算+Python运维培训、全栈软件测试培训、Android培训、iOS培训、好程序员
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