如果我想学大数据，有啥好的路线？

Answer 1

大数据的应用场景特征：

1. 数据量大，TB->PB

2. 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；

3. 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；

4. 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。

Hadoop作为大数据框架被广泛使用，Hadoop生态圈：

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、Heron
K-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

这么多技术，取决于自己喜欢研究哪个方向，自己决定吧。