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大数据培训-黑马程序员

很多学大数据的同学都会纠结，是Python还是Java或者是Scala？其实每一个同学都要搞清楚一件事情，编程语言仅仅是一个工具。编程语言于应用场景有直接的关系，所以学到不同阶段，遇到不同场景，就需要接触新的编程语言。

从大数据领域的岗位划分来看，主要涉及三类岗位，分别是大数据开发岗位、大数据分析岗位，运维岗。也有人在大数据培训之前不知道自己是否合适学习，建议大家可以在选择培训之前进行自学。

• 开发入门：MySQL数据库
• 核心基础： Hadoop
• 数仓技术： Hive数仓项目
• PB内存计算： Python入门 → Python进阶→ pyspark框架 → Hive+Spark项目

高清图请到黑马程序员官网查看

学习大数据，从需求来看的话有偏技术型的也有偏业务型的。偏技术的型的有大数据开发工程师、大数据分析、挖掘工程师、数据工程师，业务型的有商业数据分析等。下面的学习资源基本上都涵盖了。

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大数据的基础学习要从数据获取与清洗到数据分析与建模，结果整理、验证、可视化，输出结果、交流、决策来学习。有关于数据相关的学习，第一步要从Mysql数据开始学。

所以各位想要自学接触的小伙伴，可以按照标题一的内容，参照标题二的课程资源进行基础知识和常识的学习。

推荐三本大数据学习的书籍《大数据之路》，这本书是阿里巴巴的数据技术部门出版的书籍，更加偏重的是企业应用。帮助大家了解大数据技术是如何在阿里应用中发挥作用和价值的。无论是作为入门了解大数据技术，还是在有有一定基础之后积累实战经验，都很有帮助。

《大数据：互联网大规模数据挖掘》这本书呈现了很多大数据挖掘的案例，可以作为上一本书的补充。

《大数据时代》本书更偏重大数据理论，也可以作为入门书籍来读，大家可以对大数据时代有一个全面的认识。很多时候我们觉得大数据离我们很远，但实际上大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维。至于是如何变革的，这本书可以给我们答案。

随着技术的学习，比如《Hadoop权威指南》《HBase权威指南》《Spark权威指南》这类技术书籍，都可以让我们深入技术的底层，了解大量数据进行分布式处理的软件框架。

数据分析师：能在拥有行业知识、理解公司业务及流程的情况下，从数据中发现问题，给出自己独到的见解。

数据工程师：数据太多了？选择什么数据容器？数据怎么给到下游？

数据科学家：负责利用大数据建模，从中挖掘有用信息。有的公司也会称之为算法工程师，或者机器学习工程师，至于工作内容，可能不同公司直接会稍有差异。

大家还是要多多了解方向，一口吃不成一个胖子。出入门的人没有人能每个方向都精通，但是这三个方向都有互通的部分。也就是学习交集的部分，我们可以找到互通的内容先开始学习。下面送大家一份黑马程序员整理的Python+大数据培训课程路线图：

另外，大数据领域最重要的是保持学习，哪怕大家最后选择了培训，保持学习能力也非常重要。毕竟培训只是带大家入门一个领域，后面的升职加薪还是要靠自己。所以先会保持学习！

10本大数据领域经典好书，助力你的学习

学习大数据并不是一蹴而就的事情，即使是工作多年的开发工程师都需要不断补充新鲜的知识内容。目前学习大数据知识可以通过视频和图书两种方式学习，视频的优势在于能够将老师的个人开发经验传授给学习者，而图书的优势在于能够随时翻阅，内容比较丰富。

这里为大家推荐零基础学习大数据的10本经典图书，希望同学们能够通过不同的学习途径充分掌握大数据开发技能。

大数据学习10本经典图书推荐

1、《大数据时代》

《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据商业应用一人”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。书中展示了谷歌、微软、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们具价值的应用案例。作者围绕“要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要因果”三大理念，通过数十个商业和学术案例，剖析了万事万物数据化和数据复用挖掘的巨大价值。

2、《一本书读懂大数据》

进入大数据时代，让数据开口说话将成为司空见惯的事情，本书将从大数据时代的前因后果讲起，全面分析大数据时代的特征、企业实践的案例、大数据的发展方向、未来的机遇和挑战等内容，展现一个客观立体、自由开放的大数据时代。

3、《Hadoop权威指南》

Hadoop是大数据技术中的核心内容之一。本书内容丰富，展示了如何使用Hadoop构建可靠、可伸缩的分布式系统，程序员可从中探索如何分析海量数据集，管理员可以了解如何建立与运行Hadoop集群。

4、《Hive编程指南》

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。一本ApacheHive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法，通过大量的实例，首先介绍如何在用户环境下安装和配置Hive，并对Hadoop和MapReduce进行详尽阐述，演示Hive如何在Hadoop生态系统进行工作。

5、《HBase权威指南》

HBase是一个分布式的面向列的开源数据库。如何通过使用与HBase高度集成的Hadoop将HBase的可伸缩性变得简单；把大型数据集分布到相对廉价的商业服务器集群中；了解HBase架构的细节，包括存储格式、预写日志、后台进程等；在HBase中集成MapReduce框架；了解如何调节集群、设计模式、拷贝表、导入批量数据和删除节点等。

6、《Flink入门与实战》

Flink是一款开源处流处理框架，其河西是Java和Scala编程的分布式流数据流引擎。这是一本Flink入门级图书，力求详细而完整地描述Flink基础理论与实际操作，旨在帮助读者从零开始快速掌握Flink的基本原理与核心功能。　

7、《Kafka入门与实践》

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。本书是基于Kafka 0.10.1.1版本，深入剖析Kafka源码与框架。书中的大量实例来源于作者在实际工作中的实践，具有现实指导意义。

8、《Spark快速大数据分析》

这是一本为Spark 初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于Spark 的用法，它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。

9、《大数据技术全解：基础、设计、开发与实践》

可以作为计算机软件专业的本科生和研究生的大数据技术教材，也可作为大数据技术开发培训、大数据系统咨询规划培训的教材，更是大数据领域内一线的需求分析人员、系统分析人员、高级开发人员和开发管理人员的必备参考书。重点不在于对大数据技术的原理性介绍，而是从实战角度出发，系统地阐述如何基于hadoop开源软件为客户设计、安装和开发一个大数据系统。《大数据技术全解：基础、设计、开发与实践》还着重分享了具体实践中的一些案例，不仅对于从事大数据系统开发的it技术人员具有珍贵的参考价值，而且对准备实施大数据系统项目的企业级客户也具有指导作用。

10、《大数据项目实战》

本书定位在实战系统学习大数据技术实现，是有传智播客教育黑马程序员系统编撰。本书旨在令读者具备Hadoop生态系统的分析能力，并能够构建强大的解决方案来执行大数据分析，同时毫不费力地从大数据分析结果中获得敏锐的洞察力。本书涉及Java语言、Hadoop、Hive、Sqoop的综合运用，同时实现了大数据分析的可视化结果。本书适合Hadoop的初学者阅读，也可以作为高等院校相关课程的教学参考书。读者不仅能够通过项目实战巩固基础知识的学习效果，还能学习商业智能系统的开发过程。全书共分为6章，分别是项目概述、搭建大数据集群环境、数据采集、数据预处理、数据分析与数据可视化。

以上10本书基本覆盖了目前大数据领域的大部分的常用技术，无论是对于零基础入门大数据，还是初级大数据开发工程师都是非常有用的。

本文作者及来源:Renderbus瑞云渲染农场https://www.renderbus.com