本文主要向大家介绍了机器学习入门之学习大数据要有这样的学习思路才行，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

我们在系统学习大数据的之前，要先了解大数据开发是在什么系统平台下进行的。所以我们在学之前要先学习Linux的知识，这部分显得格外的重要。

1、Linux学习

学习如何使用VMware安装Linux镜像------认识linux的桌面环境、shell环境------在shell环境下进行文件系统的操作，掌握more、touch、cp、mv、rm等20多个常用命令------学习linux的网络管理，掌握ip、hostname等设置------学习vmware与linux的通信设置，掌握如何实现host-only、bridge、nat等网络连接方式------学习linux的进程管理，掌握如何查看、删除进程------学习linux的软件管理，掌握java、mysql等安装------学习环境变量配置，掌握如何设置环境变量------学习linux的ssh管理，掌握如何实现免密码登录------学习linux的防火墙管理，掌握如何关闭防火墙及开放指定端口------学习linux的调度管理，掌握crontab的使用

这些差不多就是Linux的学习要点了，只有掌握了这部分的内容，在学后面的知识点时才能更加的得心应手。

2、hadoop学习

搭建伪分布实验环境------HDFS体系结构及shell、java操作方式------MapReduce体系结构及各种算法

这里的hadoop知识点当然还有很多很多，像图片下方的知识都是重点学习的内容，想要系统学习的同学可以看一下学习路线系统学习

3、zookeeper学习

Zookeeper是什么------搭建zookeeper集群环境------如何使用命令行操作zookeeper------如何使用java操作zookeeper

4、HBase学习

hbase的概述------hbase的数据模型------hbase的表设计------hbase的伪分布式和集群安装------hbase的shell操作------hbase的JavaAPI操作------hbase的数据迁移------hbase的数据备份及恢复------Hbase结合Hive使用------hbase的集群管理------hbase的性能调优

5、CM+CDH集群管理学习

CM + CDH集群的安装------基于CM主机及各种服务组件的管理------CDH集群的配置和参数调优------CDH集群HA配置及集群升级------CM的监控管理------集群管理的注意事项

6、Hive学习

Hive支持的数据类型------Hive数据的管理------Hive的查询------Hive的函数------Hive的文件格式------项目实战

7、Sqoop学习

Flume的体系结构------flume的agent配置信息------flume如何动态监控文件夹中文件变化------flume如何把数据导入到hdfs中------讲解如何通过flume动态监控日志文件变化，然后导入到hdfs中

以上的知识点可以说是系统大数据学习中最重要的环节，我们可以把它们统筹归结到一个章节内，当然除了以上的知识点还有很多的知识要学习。

比如：

机器学习的知识：R语言------mahout

storm流式计算：kafka------srorm------redis

spark内存计算：scala编程------spark core------spark sql------spark streaming------spark mllib------spark graphx------python机器学习------spark python编程

云计算平台：docker------kvm------openstack云计算

等等......

本文由职坐标整理并发布，希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标人工智能机器学习频道！