大数据方向的学习图谱，清晰直观，一张图就能理清整个路线图，蛮适合刚入门或者想系统梳理知识的你。涉及的数据、Hadoop 框架、日志这些内容都囊括了，嗯，看着不费劲，用起来也方便。

数据的入门路径不算复杂，先掌握基本的数据清洗、可视化，慢慢往机器学习靠。你可以看看这个大数据的资料，内容比较实用，案例也接地气。

Hadoop 的 HDFS+MapReduce组合，适合批量大文件，架构上有点像工厂的流水线。你平时如果要上百 G 的日志数据，这篇Hadoop Linux 大数据框架文章挺适合拿来练手。

日志这块别忽视，尤其是做后台埋点或者性能的时候关键。网页日志怎么？这篇大数据与网页日志文件讲得还不错，有一些脚本的细节可以参考。

路线图的参考版本也有，如果你想比较多个学习版本，可以看看这个大数据参考学习路线，它更像是补充材料，适合搭配主图一起看。

Level Ⅲ的师路线更偏中高级了，对数据建模、算法熟悉一点会更容易上手。如果你准备转岗或者考证书，不妨把这篇Level Ⅲ大数据师学习资料收藏一下。

Rhadoop这个组合也蛮有意思，R 语言和 Hadoop 结合后，能力更灵活，适合偏统计背景的人看。这篇Rhadoop: 解锁大数据潜能会让你对它的能力有个直观感受。

如果你刚刚入门，建议先从图谱入手，一步步按模块来。如果你已经有经验，那就挑自己不熟的地方精读一下，补齐短板。