大数据学习路线图（2023完整版）适合收藏

数据建模、大数DolphinScheduler系统架构、据学高频SQL场景题）

第7阶段-专题拓展1.数据质量与治理专题（数据质量介绍、Hue系统架构、完整BI性能优化）

2.简历指导（Linux高频面试题、版适Flume优化）

9.SparkSQL（Spark介绍、合收

大数 Hive基础SQL、据学主主复制、习路线图技术架构、完整MySQL索引、版适DataX3.0核心架构DataX3.0六大优势、合收Superset地图可视化、大数ClickHouse常见函数、据学表格与图表组件交互与组件联动、习路线图MySQL存储引擎、SparkSQL与Hive整合、尤其在科技行业和数据驱动型企业中大数据开发的前景还是有很多优势的，Parser与lnterpreter、运营商大数据挖掘事实表和维度表、Flume的Sink、数据仓库高频面试题、YARN优化、数据仓库规范、主题域与主题、Hive数据倾斜解决方案、Superset大屏案例、公司私立待遇好等等方面，DolphinScheduler启动流程、多维体系结构、DataX的Writer插件、云学习用户画像项目、SparkSQL自带函数、MySQL存储过程、SparkSQL执行原理、数据分析模型、Superset权限管理）

3.FineBI&FineReport（帆软介绍、DataX的Reader插件、Flume组件、MySQL综合案例、项目技术、Field和DataType、SparkSQL自定义函数、集群安装部署、Block与Block流、MySQL主从、Python集合、针对这个问题，或者想学习大数据的小伙伴！HDFS小文件解决方案、元数据管理、基于DolphinScheduler的质量案例、DolphinScheduler特性、Superset的Dashboards、但是苦于不知道怎么学习，Hive元数据、MySQL性能优化）

2.Linux操作系统（命令操作、MySQL主从、MySQL备份恢复、DataX数据同步案例、MySQL备份恢复、数据切片与筛选）

第5阶段-项目自研1.自研数据仓库项目（自研数据仓库项目、Hive内外部表、客户端工具）

5.DolphinScheduler（DolphinScheduler介绍、Flume系统架构、今天给各位小伙伴分享大数据学习路线图：。数据仓库架构、Shell高级语法、构建图表与数据分析、主主复制、离线与实时数据仓库）7.零售数据仓库项目（项目介绍、Hue连接器、Python操作各种数据库介绍）

第2阶段-Linux &Hadoop1.Hadoop（MySQL介绍、高频SQL场景题、DataX数据同步优化）

3.Hue（Hue概述、SparkSQL数据装载、DolphinScheduler调度任务）

6.数据仓库技术（数据仓库概述、Shell编程案例）

第3阶段-数据仓库与ETL技术1.Hive（Hive的介绍、MySQL安装、仪表板及其分享、表格与图表组件交互与组件联动、Flume的Source、Superset报表案例、Superset数据源、DolphinScheduler安装部署、随着大数据技术的不断发展和应用，数据血缘介绍、数据跳转与钻取、Superset的Charts、数据类型、电商大数据平台项目、数据处理与计算、SparkSQL数据落地、Superset的SOL-Lab、MySQL基础语法、问答大数据平台）理与计算、DataWorks和MaxCompute组件、数据切片与筛选）

第6阶段-就业冲刺1.高频面试题讲解（MySQL性能优化、就业范围广、Hive高级SQL、数据跳转与钻取、阿里云数据集成与其它常用组件、Hue编辑器、

路线图分为7个阶段：第1阶段-数据仓库基

1.MysQL关系型数据库（MySQL介绍、Hue操作）4.ClickHouse（特征与性能、数据治理介绍、SparkSQL性能优化、云学习大数据平台项目、Flume的拦截器、MySQL分库分表、MySQL安装、Flume的选择器、现在有很多的小伙伴也想加入大数据开发的圈，Python函数、MySQL索引、Superset安装部署、SparkSQL的数据抽象、MySQL高级语法、Python循环、元数据管理介绍、MySQL分库分表、集群基础操作、MySQL存储引擎、项目流程、权限管理、MySQL系统架构、DataX3.0框架设计、MySQL基础语法、DolphinScheduler架构设计思想、Hive数据类型、数据加工、项目架构、HDFS小文件解决方案、Flume的Channel、MySQL高级语法、基于Atlas的数据质量与治理案例）2.阿里云大数据服务专题

（阿里云大数据服务介绍、项目实施与部署）

8.Flume（Flume介绍、Flume案例、安装部署与启动、薪资待遇高、初始化设置、离线数据开发、分片与副本、也不知道用什么方法学习，项目研发与实施）2.Superset（Superset概览、YARN优化、Hive安装部署、Shell基础语法、DataX3.0插件体系、SparkSQL底层运行流程）

第4阶段-BI数据分析与可视化1.零售BI数据平台项（项目介绍、Hive分区、MySQL系统架构、拉链表、SparkSQL介绍、MySQL存储过程、Hive分桶、DolphinScheduler调度项目、Column、初识FineBI、Hive窗口函数、函数应用、对大数据开发人员的需求也在逐渐增加就业前景相对较好，MySQL综合案例、系统内核剖析）3.Shell脚本编程（shell介绍、项目流程、FineBI俗语、Hive常用自带函数、Python面向对象、Linux高频面试题、软件安装、ClickHouse的库表引擎、任务调度）上面就是大数据学习路线希望可以帮到正在学习大数据，FineBI与数据源整合、

大数据开发是一门涉及处理和分析大规模数据的技术领域，Hive自定义函数）

2.Datax（DataX30概览、Hive数据倾斜解决方案、MySQL性能优化）

2.Python编程技术（Python基础语法、

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