大数据技术是当今互联网时代的热点之一，目前已经成为了各行各业中的最佳选择。随着物联网、人工智能、云计算等技术的发展，数据的规模不断增大，数据分析、数据挖掘、人工智能等应用也随之蓬勃发展，对大数据开发的需求越来越多。因此，大数据开发人才将会在未来的职场中占据重要的地位。
大数据开发是一个高薪职业，并将成为未来的主流职业之一。在未来的职场竞争中，具备专业技能、创新能力、实践经验等多方面优势的人才将会更受市场认可。因此，加强大数据技术的学习和应用，培养和提高自身的实践能力，将会成为未来就业和发展的关键。
那么很多小伙伴不知道怎么学大数据，那么今天就给大家分享关于大数据的学习路线和学习内容：
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
（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.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）
除了上面的这些学习的小知识点，再给各位小伙伴奉上对应7个阶段的路线图
