大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
关于大数据，网上的资料和教程很多，但是质量不一而足。而且很多也比较零散不成系统。对于初学大数据的小白，如何避免踩坑、更好更快的掌握相关技能呢？下面给大家几点建议，学习大数据的同学可以参考：
1、大数据基础及工具
学习大数据，首先必须掌握Linux必备知识，还需要熟悉Python的使用与爬虫程序的编写，搭建Hadoop（CDH）集群，为大数据技术学习打好基础。
2、大数据数仓与离线数据处理
通过实战项目熟悉用户行为分析业务背景知识，掌握离线数据处理的流程，架构及相关技术的运用。
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3、大数据实时数据处理
通过实战项目熟悉实时处理的应用场景，掌握实时数据处理的流程，架构及相关技术的运用。掌握实时通用处理框架：Flink及实时主流技术组件：kafka，HBase等
4、大数据一站式解决方案：Spark
Spark 和 Hadoop 都是大数据框架。Hadoop 提供了 Spark 所没有的功能特性，比如分布式文件系统，而 Spark 为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。所以学习 Spark 也非常必要。
5、大数据应用与架构
通过实战项目掌握搜索和推荐两大部分互联网公司必有的大数据应用系统的通用架构，常用算法和相关技术。
交互式查询
全文检索
数据挖掘
实时数仓。
生产应用相关
6、大数据核心源码分析
通过大量的大数据源码分析，实境实操的项目训练系统全面的学习，从而获得丰富的企业级项目经验，让自己拥有比竞争者更有优势的实战能力。
以上技术如何学习呢，有没有免费资料？当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手，导致效率低下影响继续学习的信心。
但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握，学习时频繁踩坑，最终浪费大量时间，所以有一套实用的视频课程用来跟着学习是非常有必要的。
实时数据处理
Hadoop核心技术
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