本学习路线图不仅含有清晰的学习路线，职业成长路径，而且放上Python教研部公布的最新视频资源（且照学习流程进行顺序排列），更是提供了学习过程中会用到的软件，手册，源码，面试题锦集等多个系列。
python大数据开发学习路线如下：
10天精通MySQL
教程资料链接：
https://pan.baidu.com/s/1zQ0AQn68WaLvihEEiX312A?pwd=1234 提取码：1234
从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。 学习感受： 新:本课程基于最新MySQL8.0，包含很多新特性 全:本课程涵盖了从入门到高阶几乎所有的MySQL知识模块，一站式学习。 深:本课程有大量篇幅来讲解MySQL的高阶部分，对于高阶知识点一挖到底。 细:本课程知识点讲解细腻，所有知识点模块的讲解都是实战操作。
学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术，满足大数据开发行业的初级需求，可以从事ETL及Hive数仓工程师。
大数据基础教程|史上最全面的Hadoop入门
链接：
https://pan.baidu.com/s/1fqE5g_iRoIK6eLRDEgQz-g 提取码：2345
1、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理
2、项目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序
3、挖掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。
大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
教程资料链接：
https://pan.baidu.com/s/15tYSpMAebPs7cGbLU94mPA
提取码：dbod
Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容；你将胜任Spark开发工程师、中级大数据工程师。
一、python基础
全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程
教程资料：
https://pan.baidu.com/s/1Vkxo8BwaQdcuD9KAmgX-nw
提取码：1234
1，对于编程0基础的同学或者想把python作为第二门编程语言的同学十分适合。
2，生动形象，浅显易懂，清晰明了。
3，针对基础语法详细讲解，构建python编程的基础能力。
二、python进阶
Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程
教程资料：
https://pan.baidu.com/s/17k67Eu3E9uSCDWjxfWaPeg
提取码：1234
1. 高效简介的授课风格, 用最短的时间清晰简介的讲解知识点, 只上干货!
2. 系统性的讲解Python进阶内容，为深入学习 数据分析和大数据 铺垫坚实的基础, 全网首发！
三、大数据spark3.2从基础到精通2022.05.20更新
Spark全套视频教程，4天spark3.2快速入门到精通，全网首套基于Python语言的spark教程_
链接：
https://pan.baidu.com/s/1hZ58gE-pLiW8N5-HGQTOTQ 提取码：1113
基于Python语言的Spark教程！高效、快捷掌握Spark3.2必备知识，大大缩短Spark阶段学习时间。
四、大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战
全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台
链接：
https://pan.baidu.com/s/1iDjHwbZcv-ITdfy1SERqTg 提取码：1111
一站制造项目基石与前瞻、数据仓库建模方法 离线数仓分层、Sqoop数据存采集、数仓ODS&DWD层建设、数仓DWS维度层建设、数仓DWB指标层建设、数仓ST主题层建设、一站制造任务调度、Prometheus概述 实现linux服务器监控 实现MySQL服务监控 实现Flink服务监控 Grafana监控看板。一站制造：运营ciss系统、oa系统、erp系统一体化智能制造大数据分析系统
五、大数据开源项目练习
1.BigData-Notes
首推 heibaiying 的 BigData-Notes，该项目目前已经有高达 10.2K 的star，正如该仓库的介绍上简短几个字：大数据入门指南。这个项目也是我认为目前最适合初学者学习和参考的项目。
项目链接：
https://github.com/heibaiying/BigData-Notes
2.awesome-bigdata
这个项目比较特殊，是一个国外开发者开源的项目，英文翻译过来的意思是“很棒的大数据”，实际上呢~他列举的是很多很棒的大数据框架、资源和其他很棒的精选列表。灵感来自 awesome-php、awesome-python、awesome-ruby、hadoopecosystemtable和big-data。目前也已经斩获 10.2K 的 star，非常强势。
项目链接：
https://github.com/0xnr/awesome-bigdata
3.Flink-learning
显而易见，这个是专注与 flink 学习的开源项目，其中的内容包含Flink 入门、概念、原理、实战、性能调优、源码解析等等，目前已经斩获了 10.5k 的 star，非常强势。
项目链接：
https://github.com/zhisheng17/flink-learning
4. 编程视频库
Python+大数据开发自学教程_Python+大数据开发视频教程从入门到精通_黑马程序员
http://yun.itheima.com/map/53.html?hm
数据开发比例达95%，涵盖数据开发所需工具及编程语言。语言层面包含SQL、Python;数 据开发涵盖SQL、Hadoop、Hive、 Spark、 Flink 多个技术生态圈，学完即可在多行业多场景完成数据开发应用
至于学习方法，我相信大家都有自己的习惯。
弄懂教程讲的知识点是必要的，预习一遍-记住教程上的内容-理解知识点-用自己的话表述出来。
如果实在不明白就画一张流程图，写一个xmind，强迫自己完整得体的表述出来，加上自己的理解，不管对或错，把你的想法讲给朋友听，思维的碰撞才能让你更深的了解知识点，得到正确的答案之后再及时写下来，有事没事的时候想一想为什么要这么实现。思维总是在不经意间发生改变的，也许现在理解不了的东西，经过你长时间的琢磨，遇到生活中的某一件类似事件的时候，就灵光一闪能弄明白了，发出：‘哦，原来是这样’的感叹。实操的时候呢，就得充分利用自己的自习时间完成，新时代农民工都是熟能生巧的。
对你有帮助可以点赞喔，也可以关注小扎持续输出高质量干货内容