如何进入大数据领域，学习路线是什么？
一般的学习方法如下：
1、Linux命令基础实战
大数据架构体系结构及开源组件介绍 （要掌握）
Linux基本操作 （常见的Linux命令需要会）
2：Hadoop基础
Hadoop基础，对Hadoop架构、核心组件HDFS/YARN做了深入浅出的介绍，让你快速把握Hadoop的核心技术和工作原理，逐渐形成分布式思维；
Hadoop介绍
Hadoop运行模式
3：Hadoop集群搭建
Hadoop集群搭建——安装Linux虚拟机
Hadoop集群搭建——远程连接
Hadoop集群搭建(on Linux)——Hadoop(上）
Hadoop集群搭建(on Linux)——Hadoop（下）
Hadoop集群搭建(on Mac)——Hadoop
4：HDFS原理
番外篇-课程体系
HDFS架构原理
FS Shell命令介绍及实践
5：YARN工作原理
YARN的产生背景
YARN的设计思想
YARN的基本架构
YARN的工作流程(小结)
6：Sqoop
Sqoop，作为关系型数据库与Hadoop之间的桥梁，批量传输数据，让你自然的从关系型数据库过度到Hadoop平台，在关系型数据库与Hadoop之间游刃有余的进行数据导入导出；
Sqoop & Hive课程内容介绍
Sqoop介绍与安装
Sqoop的基本使用
Sqoop 导入参数详解
Sqoop导入实战
Sqoop增量导入（上）
Sqoop增量导入（下）
Sqoop导出实战（上）
Sqoop导出实战（下）
Sqoop Job
7：Hive
Hive，基于Hadoop大数据平台的数据仓库，可以让你实现传统数据仓库中的绝大部分数据处理、统计分析，让你在Hadoop大数据平台上感受到Hive QL带来的便利的交互式查询体验；Mars将以日志分析或其他示例带大家熟练掌握Hive的应用；
Hive架构介绍（一）
Hive架构介绍（二）
Hive环境搭建（一）
Hive环境搭建（二）
Hive CLI初探
Beeline介绍
Hive数据类型
Hive表一——标准建表语句解析&内、外表
Hive表二——文件及数据格式
Hive分区&桶&倾斜概念
Hive表——Alter
Hive视图&索引简介
Hive表——show & Desc命令
Hive数据导入--load
Hive数据导入--insert
Hive分区表实战
Hive复杂数据类型的嵌套实例
Hive源码阅读环境
Hive执行原理
Hive查询优化
UDF函数实例
Hive终极实例——日志分析
（1）网站日志分析的术语、架构介绍
（2）建表及数据准备
（3）数据处理及统计分析
（4）数据采集到统计分析结果的crontab定时调度
8：HBase
HBase，列式存储数据库，提供了快速的查询方式，是Apache Kylin的默认数据存储结果；
HBase介绍及架构
HBase安装
HBase操作实战
Hive与HBase集成实战
9：Kylin
Kylin，基于Hadoop的OLAP分析引擎，在Kylin中可以实现传统OLAP的各种操作，直接读取Hive的数据或流式数据作为数据源，把这些数据根据业务模型构建成Cube，Kylin提供了基于Hadoop（MapReduce）的Cube构建，Build完成的Cube数据直接存储于HBase中。Kylin提供了Web UI供查询，包括一些图表展现，是基于大数据的完美OLAP工具；
维度建模
Kylin背景及原理架构
Kylin环境搭建
维度建模知识
Kylin Cube Build步骤解析
Kylin Cube实战
Kylin 增量Cube
Kylin 优化
10：Spark
Spark，基于内存计算的大数据计算引擎，提供了Spark SQL、Spark MLlib(基于Spark的机器学习）、SparkR等框架适应不同的应用需求，Spark专题将和大家一起实践操作各种应用和算法；
Spark集群搭建
Spark Core
Spark WordCount（Spark-shell/pyspark..）
IDEA IntelliJ搭建Spark开发环境
Spark编程实例
Spark SQL及DataFrame
Spark SQL实例
Spark Streaming
Spark Streaming实例
Spark MLlib
Spark MLlib应用实例
Spark R介绍
可以基于每个模版去查一些相应的资料 及教程，然后按照操作即可。。。
在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:199427210，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份2018最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
大数据学习路线：
