大数据工程师学习路线图

大数据工程师的知识图谱，真不是随便看看就能掌握的，路线清晰才是关键。这份路线图还挺全面，从语言、工具、到可视化、项目实战一网打尽，比较适合自学或者准备跳槽的你。

基础知识的部分提到了数据结构、算法这些老生常谈的内容，虽然听起来枯燥，但你会发现写 MapReduce 的时候真有用，是复杂数据清洗逻辑那块。

语言基础里主推 Java 和 Scala，这俩语言在 Hadoop 和 Spark 场景下都比较吃香。如果你之前是前端转后端，也能比较快适应，语法不绕，生态成熟。

提到的工具链也还不错，像 Kafka、Flink、Hive、HBase 都是大厂常用。嗯，初学的时候别全上，建议先搞定 Hadoop + Hive，理解数据流转的基本套路再扩展。

前端数据库、可视化这块也顺带说了，比如用 ECharts 做大屏，或者结合 Tableau 做 BI 报表。前端出身的你上手会快点，不过后端数据准备得先搞清楚。

项目实践方面给了一些实用建议，还附了不少参考资料，像大数据工程师技能树、关键技能清单这种，都是你拿来对标自己进度的好材料。

简历、面试相关也没落下，比如高级工程师题库合集和简历要素这些，都能帮你少走弯路。毕竟有时不是技术不到位，是表达方式太“技术人”。