Java

Java语言应用在了很多大数据框架中，只有掌握了Java才能读懂源码，了解技术组件底层原理，如果是之前从事Java后端开发的就最好不过了，如果之前没做过Java后端开发，那至少需要掌握JavaSE才行。

Linux

大数据集群都是部署在linux服务器上面的，开发者需要经常和集群打交道，比如去集群上面查看日志，甚至参与部署集群和维护集群，这就需要对linux系统有一定的了解，并且需要掌握一些常用的linux命令。

Hadoop

Hadoop可是数据的关键部分，底层用java开发，从狭义上来说它分为3个部分：

1. hdfs分布式文件存储系统，大数据方面所有数据都是存到hdfs上的，所以这也是大数据的核心，有了它才能存放数据，才能发掘数据价值，所以这一部分一定要好好掌握。
2. mapreduce数据计算引擎，当然这个计算引擎在实际工作中很少有人去写实际代码，因为编码比较复杂，而且计算速度相较于别的框架效率太低。这个框架需要掌握核心原理部分就行了，不要求会写代码，掌握核心原理部分有利于理解其他计算框架。
3. yarn任务调度，现在大多数大数据方面的计算框架都会把任务交给yarn调度，这个框架需要掌握任务调度的流程。

Hive

Hive是一种数据仓库工具，语法跟sql差不多，可以用写sql的形式代替mapreduce代码，省去了编写复杂mapreduce代码的部分，就算不会写代码，只要会写sql也能进行数据查询了。hive需要掌握ddl、dml以及数据存储的原理，还需要掌握调优方式。

Spark

Spark到现在还是应用在离线开发中最主要的框架，底层用scala语言开发，工作中可以选择scala或java开发（当然也有python支持的）。它比mapreduce计算效率高很多倍，而且除了应用sparkcore用代码实现逻辑，还可以用sparksql以sql的方式开发逻辑。它还提供了sparkstreaming微批处理，以及机器学习和图计算方面的计算引擎支持。在这里需要掌握spark底层各角色的作用，数据计算模型，sparkcore、sparksql以及sparkstreaming，如果从事算法方面的工作最好掌握下sparkmlib，它提供了很多机器学习算法。

Kafka

Kafka是分布式的消息队列，底层用java开发，是大数据生态中非常重要的组件之一。需要掌握kafka生产者消费者概念，并且能实现生产、消费数据，理解kafka存储模型，理解kafak高吞吐的本质以及如何保证不重复消费和数据丢失问题。

Flink

虽然spark提供了一种准实时流计算，但是现在真正用在实时方向上面的计算框架还是flink，底层应用java语言开发，实际工作中一般用java开发。flink需要掌握底层各角色的作用，数据计算模型，常用算子。另外，flink一般结合kafak使用。

Flume

日志采集工具，可以用来处理文件，监控日志文件并且输出到其它组件或者存储系统。

离线任务调度工具（oozie、azkaban等）

就是应用在离线计算时，设置定时执行的调度系统。

掌握了这些就可以算是大数据入门了，当然我上面写的只是大数据处理中比较关键的几个组件和技术，其中还有一些比如mysql、redis、sqoop、hbase等也是经常应用在大数据领域中的，这些也是需要掌握的。

最后，这只是一篇简单的大数据入门学习路线分享，有感兴趣的小伙伴欢迎一起学习交流分享！