大数据技术已成为现代数据驱动决策的核心工具，以下是关键知识点与学习路径：
1. 核心概念
- 数据体量：PB级数据存储与处理（例如：
Hadoop_HDFS） - 分布式计算：
Spark框架实现高效并行处理 - 数据流处理：
Kafka实时数据管道构建 - 数据可视化：
Tableau或PowerBI工具应用
2. 技术栈选择
- 🧠 编程语言：
Python（Pandas, NumPy）Java（Hadoop生态）Scala（Spark高级开发）
- 🧩 工具链：
Apache_Hive：数据仓库查询Flink：流式数据处理MongoDB：NoSQL数据库存储
3. 学习资源推荐
4. 实战方向建议
- 📈 从
数据清洗到机器学习的完整流程 - 📁
Hadoop_HDFS分布式文件系统部署 - 🔄
Kafka_Spark实时数据处理流水线搭建 - 🌍 大数据在物联网、金融等领域的应用