大数据学习的关键是什么？

  • 该从何入手进行学习？
  • 学习的重点又是什么？
  • 怎么坚持学习大数据？
  • 怎么才能进阶成大牛？
  1. 不管学习什么，我们首先是要有个目的，如果你的目的是实时处理，那你直接学storm、flink、kafka等等；如果目的不清晰，那就需要从大数据的基石hadoop开始学习了，然后是mapreduce、yarn...spark、flink、zookeeper、kafka、flume、sqoop、kettle、hive、hbase、azkaban...
  2. 学习的重点首先是要能应用，熟悉各个组件的使用方法，api及代码实现，然后是各组件的原理、调优、问题处理等。
  3. 怎么坚持学习？这个问题不用回答，有动力就能坚持，没动力就要找到动力，不忘初心问问自己为什么要学习。
  4. 【做到第三点就能成为大牛】这话不错，坚持学习持之以恒。工作中解决应用时遇到的问题，对项目进行调优，深入理解源码。还要记住，成为大牛不是一朝一夕的事情，也不是敲很多代码就行了，要有一个好的思维习惯和设计能力。

1.可以从Kafka、rocketmq、plusar这些消息中间件入手，推荐自己动手搭建一套elk平台
2.学习的重点：先会用，再明白其原理，动手实践，最后总结，分享
3.坚持这个事是自己的事，自己的事不上心，老天爷也帮不了你
4.做到第三点就能成为大牛

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