分享大数据学习路线：
第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC
主要学习一些Java语言的概念，如字符、bai流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等，学习MySQL数据库的安装卸载及相关操作，学习JDBC的实现原理以及Linux基础知识，是大数据刚入门阶段。
第二阶段为分布式理论简介
主要讲解CAP理论、数据分布方式、一致性、2PC和3PC、大数据集成架构。涉及的知识点有Consistency一致性、Availability可用性、Partition
tolerance分区容忍性、数据量分布、2PC流程、3PC流程、哈希方式、一致性哈希等。
第三阶段为数据存储与计算（离线场景）
主要讲解协调服务ZK(1T)、数据存储hdfs(2T)、数据存储alluxio(1T)、数据采集flume、数据采集logstash、数据同步Sqoop(0.5T)、数据同步datax(0.5T)、数据同步mysql-binlog(1T)、计算模型MR与DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任务调度Azkaban、任务调度airflow等。
第四部分为数仓建设
主要讲解数仓仓库的历史背景、离线数仓项目-伴我汽车（5T）架构技术解析、多维数据模型处理kylin（3.5T）部署安装、离线数仓项目-伴我汽车升级后加入kylin进行多维分析等；
第五阶段为分布式计算引擎
主要讲解计算引擎、scala语言、spark、数据存储hbase、redis、kudu，并通过某p2p平台项目实现spark多数据源读写。
第六阶段为数据存储与计算（实时场景）
主要讲解数据通道Kafka、实时数仓druid、流式数据处理flink、SparkStreaming，并通过讲解某交通大数让你可以将知识点融会贯通。
第七阶段为数据搜索
主要讲解elasticsearch，包括全文搜索技术、ES安装操作、index、创建索引、增删改查、索引、映射、过滤等。
第八阶段为数据治理
主要讲解数据标准、数据分类、数据建模、图存储与查询、元数据、血缘与数据质量、Hive Hook、Spark Listener等。
第九阶段为BI系统
主要讲解Superset、Graphna两大技术，包括基本简介、安装、数据源创建、表操作以及数据探索分析。
第十阶段为数据挖掘
主要讲解机器学习中的数学体系、Spark Mlib机器学习算法库、Python scikit-learn机器学习算法库、机器学习结合大数据项目。
对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。
目前我们正处在大数据时代，掌握大数据相关技术对提高自己的职场竞争力一定是有帮助的。
大数据学习建议：
1、0基础小白从Java语言开始学习
因为当前的大数据技术主要是用 Java 实现的或者是基于 Java 的，想入行大数据，Java基础是必备的；
2、Java开发能力需要通过实际项目来锻炼
在学习完Java语言之后，往往只是掌握了Java语言的基本操作，只有通过真正的项目锻炼才能进一步提高Java开发能力。
3、大数据开发有明显的场景要求
大数据开发是基于目前已有信息系统的升级改造，是一个系统的过程，包括平台的搭建、数据的存储、服务的部署等都有较大的变化，要想真正理解大数据需要有一个积累的过程。对于初学者来说，应该先建立一个对开发场景的认知，这样会更好的理解大数据平台的价值和作用。
4、从基础开发开始做起
对于初级程序员来说，不管自己是否掌握大数据平台的开发知识，都是从基础的开发开始做起，基于大数据平台开发环境。
从就业的角度来说，大数据开发是一个不错的选择。但我并不建议脱离实际应用来学习大数据，最好要结合实际的开发任务来一边学习一边使用。
数据分析需要学习以下几点：
一、统计学。二、编程能力。三、数据库。四、数据仓库。五、数据分析方法。六、数据分析工具。
想要成为数据分析师应该重点学习以下两点：
1.python、SQL、R语言
这些都是最基础的工具，python都是最好的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库。既然是数据分析，平时更多的时间就是与数据分析打交道，数据采集、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成。
2.业务能力
数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长，所以业务能力也是必须。企业的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容，通过这些内容建立帮助企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等。
当然这些都是数据分析师最基本也是各位想转行的小伙伴需要重点学习的内容，以后想要有更好的发展，还需要学习更多的技能，例如企业管理，人工智能等。
关于数据分析师的学习可以到CDA数据分析认证中心看看。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。
幼儿园入门算术方法如下：
1、用往前数或往后数的方法，记大数数小数。
2、熟练背诵10以内数的分成和组合，巧妙运用“凑十法”和“破十法”。
总之，为了更好地幼小衔接，学前班一般接触了20以内加减法，但也有的幼儿园严格按照教育部不得提前学习小学内容，不教加减法。
实际上孩子上一年级时会学到几种加减法，学前班可以用简单好记的方法，孩子容易接受。学前班孩子先教他们容易理解和记忆的方法学加减，是为一年级打基础的，如果太复杂就打消了孩子学数学的兴趣。
建议用上面两种方法即可，第一种方法相对简单，第二种方法孩子只要背熟了10的分成和组合，学起来也不难。
零基础的孩子，怎样科学系统的学习二十以内加减法？下面，一起来看一下吧！
首先，教会孩子们熟练地数数
数字是小班的学习内容。我们老师认为所有的孩子都应该做。但是我们忽略了很多孩子从“1”开始。如果让他从中间数字开始，他将无法知道数字。或者孩子从9-10开始，或者让孩子熟练掌握数之间的前后关系。例如：5的前面有多少？后面有几个？8的前面有几个？后面有几个？从5往前数，往后数，从11往前数，往后数。其次，是让孩子熟练掌握数字之间的大小关系。例如7和8哪个大？十二和四哪个大？
想要科学系统的学会二十以内加减法，要会让孩子们了解数字的意义
让孩子们学会阅读问题。很多孩子读问题，但不读问题。孩子们知道数字的方式，但不知道读法。让孩子为下次计算而读，是让孩子们在读“加法”时把数字往后数。让孩子们知道一位数和十位数，让孩子熟练地说两位数中的一位数是多少，十位数是多少。
教孩子们计算
手指加法减法数：加法例子：15 2=我们对孩子说，把大数15放在心里，用手指(让孩子伸出手指)表示小数2，中间用“”号表示，即从15后面的数字开始指向手指，15后面是16，点两根手指是16，17。减法举例：15-2=我们让孩子们放心大数字15，用手指(让孩子伸出手指)标记小数字2，中间是“-”号，即从15的前面开始倒数，15的前面是14，倒数2个是13。加法例子：15 2=我们告诉孩子们，加比特和比特等于5 2=7，加10位数和10位数等于1，15 2=17。减法举例：15-2=，我们告诉孩子从位和位中减去5-2=3，从10位和10位中减去。
Python既是一种面向对象的编程语言又因为其简单、易学、开源、脚本语言范儿的“人设”，是一种既适合数据科学又适合大数技术从业者学习的语言。如果你想学一门语言，可以从语言的适用性、学习的难易程度、企业主的要求几个方面考虑，从这几个角度看，学习Python都没有什么可挑剔的。从语言的适用性看，Python有个外号叫“胶水语言”，就是说Python可以随意地组合它和其它程序，它可以作为一个中间处理模块的代码把其他代码“粘合”在一个工程里面，从而快速的部署和实施。除了在大数据和数据科学领域，它在web前端开发等领域也有广泛应用。从学习难易度来看，作为一个为“优雅”而生的语言，Python语法简捷而清晰，对底层做了很好的封装，是一种很容易上手的高级语言。在一些习惯于底层程序开发的“硬核”程序员眼里，Python简直就是一种“伪代码”。
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