每个试图自学大数据的萌新，大概都会遇到这样的情况：

上网搜学习路线，大佬A的建议：Java、Linux、Hadoop、HBase、Hive、Kafka、Storm、Scala、Python……

大佬B的建议：Shell、Hadoop、zookeeper、Hive、Flume、Kafka、HBase、Sqoop、Azkaban、Spark……

萌新：

，听谁的？

其实，大数据这样的复合型技术，每一个环节都涉及到很多不同的技术，适用于不同业务场景：

▲部分涉及技术

这么多内容，你没有时间，也没有必要全部学会。这时，只有了解正确的学习路线和节奏，有选择地学习，才能不走弯路，快速入门大数据。

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系统学习技术

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👉看好IT行业前景，想成为一名大数据工程师

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