经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你的专业是什么，对于计算机/软件，你的兴趣是什么？是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣？是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣？还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣。。
其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。请不要问我哪个容易，哪个前景好，哪个钱多。
先扯一下大数据的4V特征：
数据量大，TB->PB数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来；处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的：
文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS离线计算：Hadoop MapReduce、Spark流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、HeronK-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB资源管理：YARN、Mesos日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid分布式协调服务：Zookeeper集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib数据同步：Sqoop任务调度：Oozie……
眼花了吧，上面的有30多种吧，别说精通了，全部都会使用的，估计也没几个。
就我个人而言，主要经验是在第二个方向（开发/设计/架构），且听听我的建议吧。
不论遇到什么问题，先试试搜索并自己解决。
Google首选，翻不过去的，就用百度吧。
特别是对于入门来说，官方文档永远是首选文档。
相信搞这块的大多是文化人，英文凑合就行，实在看不下去的，请参考第一步。
Hadoop可以算是大数据存储和计算的开山鼻祖，现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。
关于Hadoop,你至少需要搞清楚以下是什么：
Hadoop 1.0、Hadoop 2.0MapReduce、HDFSNameNode、DataNodeJobTracker、TaskTrackerYarn、ResourceManager、NodeManager自己搭建Hadoop，请使用第一步和第二步，能让它跑起来就行。
建议先使用安装包命令行安装，不要使用管理工具安装。
另外：Hadoop1.0知道它就行了，现在都用Hadoop 2.0.
HDFS目录操作命令；上传、下载文件命令；提交运行MapReduce示例程序；
打开Hadoop WEB界面，查看Job运行状态，查看Job运行日志。
知道Hadoop的系统日志在哪里。
MapReduce：如何分而治之；HDFS：数据到底在哪里，什么是副本；Yarn到底是什么，它能干什么；NameNode到底在干些什么；ResourceManager到底在干些什么；
请仿照WordCount例子，自己写一个（照抄也行）WordCount程序，打包并提交到Hadoop运行。
你不会Java？Shell、Python都可以，有个东西叫Hadoop Streaming。
如果你认真完成了以上几步，恭喜你，你的一只脚已经进来了。
你知道数据库吗？你会写SQL吗？如果不会，请学点SQL吧。
在1.6中，你写（或者抄）的WordCount一共有几行代码？
给你看看我的:
SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word;
这便是SQL的魅力，编程需要几十行，甚至上百行代码，我这一句就搞定；使用SQL处理分析Hadoop上的数据，方便、高效、易上手、更是趋势。不论是离线计算还是实时计算，越来越多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口。
什么是Hive？官方给的解释是：
The Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage and queried using SQL syntax.
为什么说Hive是数据仓库工具，而不是数据库工具呢？有的朋友可能不知道数据仓库，数据仓库是逻辑上的概念，底层使用的是数据库，数据仓库中的数据有这两个特点：最全的历史数据（海量）、相对稳定的；所谓相对稳定，指的是数据仓库不同于业务系统数据库，数据经常会被更新，数据一旦进入数据仓库，很少会被更新和删除，只会被大量查询。而Hive，也是具备这两个特点，因此，Hive适合做海量数据的数据仓库工具，而不是数据库工具。
请参考1.1 和 1.2 完成Hive的安装配置。可以正常进入Hive命令行。
请参考1.1 和 1.2 ，在Hive中创建wordcount表，并运行2.2中的SQL语句。在Hadoop WEB界面中找到刚才运行的SQL任务。
看SQL查询结果是否和1.4中MapReduce中的结果一致。
明明写的是SQL，为什么Hadoop WEB界面中看到的是MapReduce任务？
创建、删除表；加载数据到表；下载Hive表的数据；
请参考1.2，学习更多关于Hive的语法和命令。
如果你已经按照《写给大数据开发初学者的话》中第一章和第二章的流程认真完整的走了一遍，那么你应该已经具备以下技能和知识点：
0和Hadoop2.0的区别；MapReduce的原理（还是那个经典的题目，一个10G大小的文件，给定1G大小的内存，如何使用Java程序统计出现次数最多的10个单词及次数）；HDFS读写数据的流程；向HDFS中PUT数据；从HDFS中下载数据；自己会写简单的MapReduce程序，运行出现问题，知道在哪里查看日志；会写简单的SELECT、WHERE、GROUP BY等SQL语句；Hive SQL转换成MapReduce的大致流程；Hive中常见的语句：创建表、删除表、往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地；从上面的学习，你已经了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据，MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据，而Hive则是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL接口，开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句，Hive负责把SQL翻译成MapReduce，提交运行。
此时，你的”大数据平台”是这样的：
那么问题来了，海量数据如何到HDFS上呢？
此处也可以叫做数据采集，把各个数据源的数据采集到Hadoop上。
这个在前面你应该已经使用过了。
put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。
建议熟练掌握。
HDFS提供了写数据的API，自己用编程语言将数据写入HDFS，put命令本身也是使用API。
实际环境中一般自己较少编写程序使用API来写数据到HDFS，通常都是使用其他框架封装好的方法。比如：Hive中的INSERT语句，Spark中的saveAsTextfile等。
建议了解原理，会写Demo。
Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库Oracle/MySQL/SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。
就像Hive把SQL翻译成MapReduce一样，Sqoop把你指定的参数翻译成MapReduce，提交到Hadoop运行，完成Hadoop与其他数据库之间的数据交换。
自己下载和配置Sqoop（建议先使用Sqoop1，Sqoop2比较复杂）。
了解Sqoop常用的配置参数和方法。
使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS；使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表；
PS：如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具，那么建议熟练掌握，否则，了解和会用Demo即可。
Flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架，因为“采集和传输框架”，所以它并不适合关系型数据库的数据采集和传输。
Flume可以实时的从网络协议、消息系统、文件系统采集日志，并传输到HDFS上。
因此，如果你的业务有这些数据源的数据，并且需要实时的采集，那么就应该考虑使用Flume。
下载和配置Flume。
使用Flume监控一个不断追加数据的文件，并将数据传输到HDFS；
PS：Flume的配置和使用较为复杂，如果你没有足够的兴趣和耐心，可以先跳过Flume。
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