学习路径推荐 🧭
- 基础概念：了解大数据的4V特性（Volume, Velocity, Variety, Value）和生态系统
- 核心工具：掌握Hadoop、Spark、Flink等框架的使用
- 数据处理：学习ETL流程与数据清洗技巧
- 实战项目：尝试构建日志分析系统或推荐引擎
快速入门资源 🚀
- 大数据技术基础课程（进阶篇）
- Spark实战案例库
- 数据仓库设计指南
学习建议 💡
- 从Python数据分析入手，逐步过渡到分布式框架
- 关注实时计算与流数据处理的最新动态
- 参与开源项目实践，提升工程能力