本人有6年Java开发经验，目前在岗中，之前通过视频教学自学过Hadoop生态技术、flume、kafka、Redis、hive、spark、flink、sqoop、azkaban、ozie、habse、presto、kylin等大数据相关技术，希望利用3个月时间复习，成为大数据专家。以下是学习计划：

大数据专家3个月自学计划

第1-2周：复习与巩固基础知识

• 周一至周五：
  • 晚上（19:00-21:00）：复习Java核心知识，特别是与大数据处理相关的部分，如集合、多线程、IO流、网络编程等。
• 周末：
  • 周六（9:00-12:00 & 14:00-17:00）：复习Hadoop基础知识，包括HDFS工作原理、MapReduce编程模型，以及常见的优化技巧。
  • 周日（自由安排）：可选择性地阅读Hadoop相关的技术博客、官方文档或进行简单的实践。

第3-4周：深入学习数据处理与分析

• 周一至周五：
  • 晚上（19:00-21:00）：学习Hive和Spark SQL，掌握数据仓库的构建、数据导入导出以及查询优化。
• 周末：
  • 周六（9:00-12:00 & 14:00-17:00）：实践Hive和Spark SQL，处理实际数据集，进行复杂查询和性能调优。
  • 周日（自由安排）：总结本周学习内容，查阅官方文档或相关书籍解决遗留问题。

第5-6周：流处理与实时分析

• 周一至周五：
  • 晚上（19:00-21:00）：学习Flume、Kafka和Spark Streaming的原理和使用，了解数据采集、传输和实时处理的流程。
• 周末：
  • 周六（9:00-12:00 & 14:00-17:00）：实践Flume和Kafka的数据采集与传输，结合Spark Streaming进行实时数据处理和分析。
  • 周日（自由安排）：查阅相关资料，了解实时处理领域的最佳实践和性能优化方法。

第7-8周：高级组件与特性

• 周一至周五：
  • 晚上（19:00-21:00）：学习HBase、Redis、Sqoop、Azkaban、Oozie等高级组件的原理和使用，了解它们在大数据处理流程中的作用。
• 周末：
  • 周六（9:00-12:00 & 14:00-17:00）：实践高级组件的使用，构建复杂的数据处理流程，包括数据采集、存储、处理、分析等环节。
  • 周日（自由安排）：总结本周学习内容，准备下一阶段的学习计划。

第9-12周：综合实践与项目实战

• 周一至周五：
  • 晚上（19:00-21:00）：选择一个实际的大数据项目（如日志分析、用户行为分析等），结合之前学习的知识进行综合实践。从数据采集、清洗、存储、处理到分析展示，全程参与并完成项目。
• 周末：
  • 周六（9:00-17:00）：全天投入项目实战，解决遇到的问题，优化性能，完善项目功能。
  • 周日（自由安排）：总结项目经验，撰写项目报告或文档，准备面试和笔试。同时，也可以复习之前学过的知识，巩固学习成果。

注意事项

• 保持学习节奏：请确保每天都能坚持学习，并按照计划逐步推进。周末的时间要充分利用，进行更深入的学习和实践。
• 合理安排休息：学习过程中要注意劳逸结合，避免过度疲劳影响学习效果。适时休息和放松，保持良好的学习状态。
• 查阅官方文档：遇到问题时，首先查阅官方文档或相关书籍，了解官方推荐的做法和最佳实践。
• 参加线上社区：加入一些大数据相关的技术社区或论坛，与同行交流学习，获取最新的技术动态和解决方案。