学习Java大数据技术需要系统地掌握数据存储、处理、分析和可视化的各个方面。以下是一个详细的学习路线图：

1. 基础知识

• Java高级编程：深入掌握Java的高级特性，如并发编程、JVM优化、网络编程等。

  • 推荐书籍：《Java Concurrency in Practice》、《Effective Java》

• 数据库基础：学习SQL和关系数据库的基本概念。

  • 推荐书籍：《SQL in 10 Minutes, Sams Teach Yourself》

2. 分布式系统与大数据基础

• 分布式系统基础：了解分布式计算的基本原理和常见的设计模式。

  • 推荐书籍：《Designing Data-Intensive Applications》

• Hadoop生态系统：

  • Hadoop HDFS：学习HDFS的基本概念、安装与配置。
  • MapReduce：理解MapReduce编程模型，编写简单的MapReduce程序。

3. 大数据处理框架

• Apache Spark：

  • 学习Spark的基本概念和架构。
  • 使用Spark RDD、DataFrame和Dataset进行数据处理。
  • 学习Spark SQL和Spark Streaming进行批处理和流处理。
  • 推荐书籍：《Learning Spark》

• Apache Flink：流处理框架，学习Flink的安装与使用，处理实时数据流。

4. NoSQL数据库

• HBase：学习HBase的基本概念、安装与配置，进行大规模数据存储与查询。
• Cassandra：学习Cassandra的安装与配置，进行分布式数据存储与管理。
• MongoDB：学习MongoDB的安装与配置，进行文档存储与查询。

5. 数据集成与管道

• Apache Kafka：学习Kafka的基本概念、安装与配置，进行实时数据流处理和集成。
• Apache Nifi：学习Nifi的安装与使用，进行数据流的可视化管理与自动化。
• Apache Airflow：学习Airflow的安装与配置，编写和调度ETL任务。

6. 数据仓库与查询

• Apache Hive：学习Hive的基本概念，使用Hive进行数据仓库管理和SQL查询。
• Presto：学习Presto的安装与配置，进行大数据集上的交互式查询。
• Apache Impala：学习Impala的安装与配置，进行快速查询。

7. 数据可视化

• Tableau：学习Tableau的基本操作，进行数据可视化和分析。
• Apache Superset：学习Superset的安装与配置，进行数据探索与可视化。
• Power BI：学习Power BI的使用，进行数据分析和报表生成。

8. 数据安全与隐私

• Apache Ranger：学习Ranger的安装与配置，进行数据安全管理。
• Apache Knox：学习Knox的使用，提供安全的Hadoop集群访问。

9. 实践项目

• 综合项目：
  • 构建一个完整的大数据处理系统，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化。
  • 使用以上学到的技术和工具，解决实际业务场景中的问题。

10. 持续学习与进阶

• 关注行业动态：

  • 定期阅读大数据领域的最新研究论文和技术博客。
  • 参加大数据相关的线上和线下技术会议和研讨会。

• 实践与分享：

  • 通过开源项目和GitHub分享自己的学习成果和项目经验。
  • 参与大数据社区讨论，向同行学习和分享经验。

通过以上路线，你可以系统地提升在大数据领域的技能和知识，从而在工作中应用这些技术，解决实际问题。