大数据开发是一门涉及处理和分析大规模数据的技术领域，随着大数据技术的不断发展和应用，对大数据开发人员的需求也在逐渐增加。就业前景相对较好，尤其在科技行业和数据驱动型企业中。大数据开发的前景还是有很多优势的，就业范围广、薪资待遇高、公司私立待遇好等等方面，现在有很多的小伙伴也想加入大数据开发的圈，但是苦于不知道怎么学习，也不知道用什么方法学习，针对这个问题，今天给各位小伙伴分享大数据学习路线图：

路线图分为7个阶段：

第1阶段-数据仓库基

1.MysQL关系型数据库

（MySQL介绍、MySQL安装、MySQL基础语法、MySQL高级语法、MySQL系统架构、MySQL存储引擎、MySQL索引、MySQL备份恢复、MySQL主从、主主复制、MySQL存储过程、MySQL分库分表、MySQL综合案例、MySQL性能优化）

2.Python编程技术

（Python基础语法、Python循环、Python集合、Python函数、Python面向对象、Python操作各种数据库介绍）

第2阶段-Linux &Hadoop

1.Hadoop

（大数据介绍、Hadoop三件套、HDFS系统架构、HDFS之Block、HDFS之FSImage和Edits
HDFS之Checkpoint、HDFS的读和写流程、HDFS的Shell操作、YARN系统架构、YARN的资源调度策略、YARN的调度配置、基于YARN的作业提交）

2.Linux操作系统

（命令操作、权限管理、软件安装、系统内核剖析）

3.Shell脚本编程

（shell介绍、Shell基础语法、Shell高级语法、Shell编程案例）

第3阶段-数据仓库与ETL技术

1.Hive

（Hive的介绍、Hive安装部署、Hive元数据、Hive内外部表、Hive数据类型、Hive基础SQL、Hive分区、Hive分桶、Hive高级SQL、Hive常用自带函数、Hive窗口函数、Hive自定义函数）

2.Datax

（DataX30概览、DataX3.0框架设计、DataX3.0插件体系、DataX3.0核心架构DataX3.0六大优势、DataX的Reader插件、DataX的Writer插件、DataX数据同步案例、DataX数据同步优化）

3.Hue

（Hue概述、Hue系统架构、Hue连接器、Hue编辑器、Hue操作）

4.ClickHouse

（特征与性能、集群安装部署、集群基础操作、数据类型、ClickHouse的库表引擎、ClickHouse常见函数、Column、Field和DataType、Block与Block流、Parser与lnterpreter、分片与副本、客户端工具）

5.DolphinScheduler

（DolphinScheduler介绍、DolphinScheduler特性、DolphinScheduler系统架构、DolphinScheduler启动流程、DolphinScheduler架构设计思想、DolphinScheduler安装部署、DolphinScheduler调度项目、DolphinScheduler调度任务）

6.数据仓库技术

（数据仓库概述、数据仓库架构、数据建模、事实表和维度表、主题域与主题、拉链表、多维体系结构、数据仓库规范、元数据管理、离线与实时数据仓库）

7.零售数据仓库项目

（项目介绍、技术架构、项目架构、项目流程、项目实施与部署）

8.Flume

（Flume介绍、Flume系统架构、Flume组件、Flume的Source、Flume的Channel、Flume的Sink、Flume的拦截器、Flume的选择器、Flume案例、Flume优化）

9.SparkSQL

（Spark介绍、SparkSQL介绍、SparkSQL的数据抽象、SparkSQL数据装载、SparkSQL数据落地、SparkSQL自带函数、SparkSQL自定义函数、SparkSQL与Hive整合、SparkSQL底层运行流程）

第4阶段-BI数据分析与可视化

1.零售BI数据平台项

（项目介绍、项目技术、项目流程、项目研发与实施）

2.Superset

（Superset概览、Superset安装部署、Superset数据源、Superset的Charts、Superset的Dashboards、Superset的SOL-Lab、Superset地图可视化、Superset报表案例、Superset大屏案例、Superset权限管理）

3.FineBI&FineReport

（帆软介绍、安装部署与启动、初始化设置、初识FineBI、FineBI俗语、FineBI与数据源整合、数据加工、构建图表与数据分析、仪表板及其分享、函数应用、数据分析模型、数据处理与计算、表格与图表组件交互与组件联动、数据跳转与钻取、数据切片与筛选）

第5阶段-项目自研

1.自研数据仓库项目

（自研数据仓库项目、云学习大数据平台项目、云学习用户画像项目、电商大数据平台项目、问答大数据平台）

理与计算、表格与图表组件交互与组件联动、数据跳转与钻取、数据切片与筛选）

第6阶段-就业冲刺

1.高频面试题讲解

（MySQL性能优化、Linux高频面试题、HDFS小文件解决方案、YARN优化、Hive数据倾斜解决方案、高频SQL场景题、SparkSQL执行原理、SparkSQL性能优化、数据仓库高频面试题、BI性能优化）

2.简历指导

（Linux高频面试题、HDFS小文件解决方案、YARN优化、Hive数据倾斜解决方案、高频SQL场景题）

第7阶段-专题拓展

1.数据质量与治理专题

（数据质量介绍、数据治理介绍、元数据管理介绍、数据血缘介绍、基于DolphinScheduler的质量案例、基于Atlas的数据质量与治理案例）

2.阿里云大数据服务专题

（阿里云大数据服务介绍、DataWorks和MaxCompute组件、阿里云数据集成与其它常用组件、离线数据开发、任务调度）

上面就是大数据学习路线希望可以帮到正在学习大数据，或者想学习大数据的小伙伴！