大数据方向的入门资料蛮多，但整理得像样的，还真不多见。《大数据学习笔记文档》就挺值得一看，内容比较全，技术也比较实在，关键是看起来不枯燥。Linux、Kafka、Python、Hadoop、Scala 这些都涵盖了，适合刚入门或者转岗的你参考一下。

Linux的部分偏实操，比如shell脚本、用户权限设置，都是你平时搭环境绕不开的。嗯，建议你先搞清楚vim和chmod这些，入门效率高不少。

Kafka讲得还行，主要围绕Producer和Consumer这块来展开，配合topic和partition讲清楚了数据是怎么流动的。你要是搞实时，这段内容建议多看几遍。

Python这块比较亲民，像pandas、numpy、sklearn都有提到，重点放在数据和这类常见操作上。如果你已经熟练用DataFrame做，那可以快速过；不熟就老老实实练。

Hadoop挺基础的，从HDFS和MapReduce开始，讲到Hive、Spark等周边生态。嗯，挺适合用来理一理整体框架，有助于理解整个大数据平台是怎么搭起来的。

Scala部分也没落下，讲得不多，但配合Spark还是能理解点门道的。是并发编程、函数式写法这些，初看有点绕，但用熟了，写分布式任务那是真爽。

你要是想快速补齐大数据的基本功，可以先把这份笔记过一遍，再结合以下这些资源动手练起来：

如果你刚入大数据这行，建议从 Linux 和 Python 学起；如果你已经上手做项目了，不妨直接冲 Kafka 和 Spark 的实战部分。