年Python大数据学习路线图来了！本文不仅给大家覆盖了Python和SQL等语言的学习，还包括了一系列大数据技术，如SQL、Hadoop、Hive、Spark和Flink等。
第一阶段：大数据开发入门
在这个阶段，我们将从传统的关系型数据库开始，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具以及SQL，为后续学习打下坚实基础。
MySQL是IT基础课程中的重要一环，因为熟练掌握SQL不仅可以轻松应对工作，而且能够随时随地找到工作。
学习目标：
掌握MySQL数据库的使用
熟悉SQL语法
熟练运用Kettle数据迁移工具
掌握BI可视化工具的使用
具备一定的数据开发认知，掌握BI工程师的基本技能
第二阶段：大数据核心基础
这个阶段主要学习Linux、Hadoop、Hive等，掌握大数据的核心技术。
学习目标：
掌握Linux常用命令，为后续数据开发学习奠定基础
理解大数据核心框架Hadoop及其生态系统，包括HDFS、MapReduce和Yarn机制，能够搭建Hadoop高可用HA集群
掌握Hive的使用和优化
具备Hadoop开发和离线数据仓库开发能力
能够构建基本的企业级数据仓库
第三阶段：千亿级数仓技术
这个阶段的学习内容以真实项目驱动为主，着重掌握离线数仓技术。
学习目标：
掌握离线数仓的分层设计和建模，从需求到上线的完整项目流程
深度应用Presto项目，解决海量数据场景下的优化配置问题
学习拉链表的具体应用，以及新增数据和更新数据的抽取和分析
提供新零售大型商超集团的数据存储分析和服务监控方案
使用Git对代码进行管理
第四阶段：PB内存计算
现在，Spark官方已将Python列为首选语言，并在3.2版本中强调了内置Pandas。因此，建议同学们学习黑马程序员PythononSpark的内容，顺应社区和招聘需求的趋势。
Python基础编程
学习目标：
配置Python开发环境
使用运算符、表达式、流程控制语句、数组等
熟悉字符串基本操作
初步掌握面向对象编程思维
熟悉异常处理流程
Python进阶
学习目标：
掌握面向对象编程
理解Python高级语法特性
实现多任务编程
理解多进程多线程原理
掌握网络编程技术和通讯协议原理
使用日志进行开发
能够使用Python处理数据
Spark3.2相关内容
学习目标：
掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设计思想
使用SparkSQL进行结构化数据处理，实现SparkOnHive
掌握Pandas数据处理分析，以及PandasonSpark
实现StructuredStreaming，完成多数据源的实时数据处理
具备Spark全栈开发能力，满足大数据行业多场景统一技术栈的数据开发需求，提供就业核心竞争力。
完成以上学习后，你将能够运用大数据技术架构解决工业互联网制造行业的数据存储、分析、可视化和个性化推荐等问题，基于SparkSQL进行数据分析。
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