零基礎怎么系統學習大數據？什么大數據教程適合入門？+大數據所需要學習的內容紛雜，難度很大。黑馬程序員特別整理了全面的+大數據學習教程，幫大家了理清入門思路。
圖片為黑馬程序員的+大數據課程體系V3.0版本。這套課程，按照一天學習6個小時的時間，大概6個月可以完成數據開發工程師的學習，獲得3-4年的開發經驗。
零、自學資源區哪里找
B站找到黑馬程序員大數據的分類當中，有從零到項目的學習課程。具體的學習順序也為大家整理好了，如下。
一、大數據方向需要掌握的知識
學習目標：
掌握開發環境的基本配置掌握運算符、表達式、流程控制語句、數組等的使用掌握字符串的基本操作初步建立面向對象的編程思維熟悉異常捕獲的接班流程以及使用方式掌握類和對象的基本使用方式
以上只是基礎部分的學習，后續的面向對象、網絡編程、多任務編程、高級語法是進階的學習。以項目作為所學知識的結尾，可以完成綜合案例的話能提高編程能力，培養思維。
二、SQL基礎
掌握MySQL/SQL、以及BI工具的使用，能夠解決傳統數倉業務開發任務。
這個階段需要熟練掌握MySQL數據庫的使用、SQL相關的語法。以及數據遷移工具的使用和BI可視化工具。對數據開發有一定的認知python數據分析的一般步驟，掌握BI工程師所具備的基本技能。
三、ETL實戰
本階段需要學習完整的額解決方案、數據采集解決方案、DS調度解決方案，基于的BI解決方案。
主要知識點包括：
ETL概念與工具、實戰、基于完成數據分析實戰、將收音機上傳到后臺的訂單數據采集到數倉中、將后臺的程序日志采集到數倉中。
四、技術棧
1.掌握Linux常用命令，為數據開發后續學習打下的良好基礎；
2.掌握大數據的核心框架以及其生態體系，完成HDFS、及Yarn機制基本理解與使用；能顧搭建高可用HA集群；
3.掌握Hive的使用和調優；
4.具備開發能力、離線數據倉庫開發能力；
5.能夠完成基本構建企業級數倉。
本階段的學習，能夠為解決為企業級大數據集群搭建的問題，為進階大數據開發奠定基礎。
五、千億級離線數倉項目
掌握離線數倉的分層與建模、大數據量場景下如何優化配置python數據分析的一般步驟，拉鏈表的具體應用，新增數據的抽取和分析，更新數據的抽取和分析，以及Hive函數的具體應用等。可視化、自動部署和配置、Git的功能保證項目高質量 離線數倉的分層與建模 項目涉及20多個主題，100多個指標場景 帆軟BI企業級報表展示。
六、Spark技術棧
七、NoSQL&消息中心
八、梳理學習技術
看上面的技術大家可能會有一些迷茫，特別按照大數據的技術方向給大家梳理了下知識點：
數據采集：ELT工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，最后加載到數據倉庫或者數據幾十種，成為聯級分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存儲：這里涉及到的是關系數據庫的知識點、NoSQL、SQL等。
基礎架構：云存儲、分布式文件存儲。
數據處理：自然語言處理是研究人與計算機交互的一門學科。
統計分析：這里涉及的分析內容很多，建議大家可以看書學習。
數據挖掘：分類、估計、預測、相關性分組貨關聯規則、聚類、描述和可視化、復雜數據類型挖掘等。
建議學習過程中多結合項目區進行學習，項目學習的流程：
總結
以編程語言入門，再到BI，完成零基礎入門大數據打開的學習。后面的、Spark、Flink等技術學習，盡量結合實際項目，可以快速提升實戰能力。以上就是+大數據學習路線圖、+大數據學習教程分享，希望對你有用。
