现在是大数据时代，很多人都想要学习大数据，因为不管是就业前景还是薪资都非常的不错，不少人纷纷从其他行业转型到大数据行业，那么零
基础的人也想要学习大数据怎么办呢？下面一起探讨下零基础如何快速入门大数据技巧吧。
很多人都需要学习大数据是需要有一定的基础的，编程语言就是必备的条件之一，编程语言目前热门的有：Java、Python、PHP、C/C++等
等，无论是学习哪一门编程语言，总之要精细掌握一门语言是非常必须的，我们先拿应用广泛的Java说起哦。
在这里相信有许多想要学习大数据的同学，大家可以+下大数据学习裙：716加上【五8一】最后014，即可免费领取一整套系统的大数据学习教程。学习氛围很最要，加油
Java的方向有三个：JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据的话只需要学习JavaSE就可以了，在学习Java的时候，我们一般需要学习这些：
HTML，CSS，JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术， jQuery与AJAX技术，Spring、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都
能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。
再者就是Linux，大数据相关的软件基本都是在Linux运行的，所以从事大数据工作还是需要学习Linux的哦，而且能够让你迅速掌握大数据相关
技术，也有很大的帮助。学习shell就能够很好的看到脚本更容易理解和配置大数据集群，对以后新出来的大数据技术学习会更快。
对于零基础学习大数据的人，不管是学习哪一门语言，实战很重要，所以学习之后一定要及时运用起来，只有不断使用，才会更有经验，更能学
到大数据的技巧，多联手，相信你一定可以掌握这门技术的。
大数据的基础入门路线图：
2018年全新升级大数据学习路线
第一阶段：Linux理论
（1）Linux基础；（2）Linux-shell编程；（3）高并发：lvs负载均衡；（4）高可用&反向代理
第二阶段：Hadoop理论
（1）hadoop-hdfs理论；（2）hadoop-hdfs集群搭建；（3）hadoop-hdfs 2.x & api ；（4）hadoop-MR理论 ；
（5）hadoop-MR开发分析；（6）hadoop-MR源码分析 ；（7）hadoop-MR开发案例
第三阶段：Hive理论
（1）Hive介绍以及安装 ；（2）Hive实战
第四阶段：HBase
（1）HBase介绍以及安装 ；（2）HBase调优
第五阶段： redis理论
（1）redis类型 ； （2） redis高级
第六阶段：Zookeeper理论
（1）Zookeeper介绍 ；（2） Zookeeper使用
第七阶段： Scala语法
（1）Scala语法介绍；（2）scala语法实战
第八阶段： Spark理论
（1）Spark介绍；（2）Spark代码开发流程 ； （3）Spark集群搭建；（4） Spark资源调度原理；
（5）Spark任务调度；（6）Spark案例；（7）Spark中两种最重要shuffle；
（8）Spark高可用集群的搭建；（9）SparkSQL介绍；（10） SparkSQL实战 ；
（11）SparkStreaming介绍；（12）SparkStreaming实战
第九阶段：机器学习介绍
（1） 线性回归详解； （2）逻辑回归分类算法； （3）Kmeans聚类算法； （4）KNN分类算法； （5）决策树 随机森林算法
第十阶段：Elasticsearch理论
（1）Elasticsearch搜索原理； （2） Elasticsearch实战
第十一阶段：Storm理论
（1）Storm介绍以及代码实战；（2）Storm伪分布式搭建以及任务部署； （3）Storm架构详解以及DRCP原理；
（4） 虚拟化理论kvm虚拟化 ； （5） docker
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