对于想要快速进入数仓/数据开发岗位的在校大学生来说，学习必须有节奏、有重点。
本路线分为 三大阶段，既覆盖 大数据组件与数仓基础，又兼顾 编程与算法，最后再进入 简历优化 + 面试冲刺。
每个阶段都配套推荐文章，方便你逐步补齐。
🏗️第一阶段：大数据与数仓基础
目标：快速建立对大数据和数仓的 全局认知，并能写 SQL、理解数据流转。
学习内容 💡（第一阶段）
- 大数据组件：Hadoop、Hive、Spark、Flink
- 数据仓库八股文：《大数据之路》中的核心知识
- SQL 高频题目（建议“每天一题系列”：第1天/第2天/第3天……）
- 简历初稿构思：在学习的同时就要思考简历的框架，比如你可以写哪些项目、学过哪些技术点。
推荐文章 👍
🔽🏗 大数据组件
- 知识点/面试题总结（必看👍）：
▶ Hadoop 基石篇
- 《Hadoop 教程（一）hadoop介绍》
- 《Hadoop 教程（二）HDFS 架构解析（详解版）》
- 《Hadoop 教程（三）mapreduce介绍》
- 《Hadoop 教程（四）mapreduce架构解析》
- 《Hadoop 教程（五）yarn-架构解析》
▶Hive 数仓篇
- 《Hive 入门指南：从 SQL 到大数据分析》
- 《Hive 元数据 Metastore 详解：表、分区与 Schema 管理》
- 《如何用 Hive 优化查询：分区、分桶与索引》
- 《Hive 与传统数据库的对比：适用场景与局限》
- 《实战：在 Hadoop 集群上部署与调优 Hive》
▶HBase 存储篇
- 《HBase 基础概念：列式存储与表设计》
- 《HBase 架构解析：RegionServer、Master 与 ZooKeeper》
- 《HBase 的读写流程：从 RowKey 到 MemStore 与 HFile》
- 《HBase 数据建模与 Schema 设计最佳实践》
- 《HBase 在实时场景中的应用：日志与监控系统》
▶Spark 计算篇
- 《大数据面试题—Spark》
- 《Spark 入门与核心架构：Driver、Executor 与 Cluster Manager》
- 《RDD 到 DataFrame：理解 Spark 的演进》
- 《Spark SQL 实战：大规模数据分析》
- 《Spark Streaming：流式计算的经典应用》
- 《性能优化技巧：缓存、Shuffle 与资源调度》
▶ Flink 流式篇
- 《Flink 核心理念：有界与无界流》
- 《Flink 的时间语义与窗口机制详解》
- 《Flink 状态管理：一致性检查点与保存点》
- 《Flink SQL 上手：用 SQL 做实时计算》
- 《实时数仓架构中的 Flink 应用案例》
▶ Kafka 消息篇
- 《Kafka 入门：分布式消息队列的基本概念》
- 《Kafka 架构详解：Broker、Topic 与 Partition》
- 《生产者与消费者：消息的写入与读取流程》
- 《Kafka 高可用与副本机制》
- 《Kafka 在日志收集与流处理中的应用》
▶ Flume 日志篇
- 《Flume 基础：数据采集与传输框架》
- 《Flume 架构：Source、Channel、Sink 的协同工作》
- 《配置 Flume：多通道与负载均衡策略》
- 《Flume 在日志收集中的最佳实践》
- 《Flume 与 Kafka 的结合应用》
▶ ZooKeeper 协调篇
- 《ZooKeeper 基础概念：ZNode 与数据模型》
- 《ZooKeeper 的一致性协议 ZAB 解析》
- 《分布式锁与 Leader 选举在 ZooKeeper 中的实现》
- 《ZooKeeper 在 HBase 与 Kafka 中的作用》
- 《ZooKeeper 的运维与故障排查》
▶ Sqoop 迁移篇
- 《Sqoop 入门：在 RDBMS 与 Hadoop 之间搬运数据》
- 《Sqoop 的导入与导出机制详解》
- 《Sqoop 与 Hive/HBase 的集成应用》
- 《如何优化 Sqoop 任务性能》
- 《替代方案与比较：Sqoop 与 Flink CDC》
▶ Oozie 调度篇
- 《Oozie 基础：Hadoop 工作流调度器》
- 《Oozie Workflow 详解：DAG 与 Action》
- 《Oozie Coordinator：基于时间与数据触发的任务调度》
- 《Oozie 与 Hive、Pig、Sqoop 的集成》
- 《Oozie 在生产环境的运维与监控》
- 重要知识点详解：
- 《Hive 基础与 SQL 实战》
- 《Spark 入门与 RDD/SQL/Streaming 全景》
- 《Flink 实时计算快速上手》
- 《大数据八股｜Hive 的 count(distinct) 为什么慢》
🔽📦 数据仓库八股文
- 知识点/面试题总结：
▶ 新手如何快速入门《大数据之路》
必读部分：
如何学习阅读本书：
🌟🌟🌟《 新手如何快速入门《大数据之路》--------必读文章
▶ 大数据之路提炼篇
- 《数据仓库为什么要分层》
- 《数据仓库八股文精讲（大数据之路提炼）》
- 《数据仓库面试题精炼和增强》
- 重要知识点详解：
- 《数据仓库大宽表详细教程》
- 《粒度设计》
- 《维度建模等》
🔧 SQL 高频题目
- 知识点/面试题总结：
- 《SQL 基础入门与数据库基础知识总结》
- 《SQL 每日一题》
- 《175. 组合两个表》
- 重要知识点详解：
- 《 校招必备！SQL连续登录问题完全攻略 》
- 《 行转列与列转行完全攻略 》
- 《 三道经典SQL题解析，助你掌握复杂数据分析技巧 SQL 》
- 《 175. 组合两个表 》
📄 简历与面试准备（第一阶段）
- 知识点/面试题总结：
- 《简历从零开始：如何构思数据仓库方向的简历》
- 重要知识点详解：
- 考点复盘 👍（快速复习，准备面试）——对常见面试点和知识体系进行系统梳理
考点复盘 👍（快速复习，准备面试）
💻第二阶段：编程与计算机基础（2-3个月）
目标：让你的简历更有“计算机科班气质”，补足编程和基础学科。
学习内容💡（第二阶段）
- Java 基础与进阶（面向对象、集合、多线程）
- 操作系统知识点（进程/线程、内存管理、锁与调度）
- 算法题：LeetCode Hot 100
推荐文章👍
💻 Java 编程
知识点/面试题总结：
- 《Java 面向对象与集合框架》
- 《Java 多线程与并发编程》
重要知识点详解：
- 可在此补充 JVM 原理、内存模型、GC 调优等更深入的文章（若站内已有相关内容）。
📂 操作系统
知识点/面试题总结：
- 《操作系统八股文：进程 vs 线程》
- 《操作系统锁与调度机制》
重要知识点详解：
- 深入分析进程调度算法、内存管理（页表和虚拟内存）等高频考点。
🔧 算法刷题
知识点/面试题总结：
- 《LeetCode 热题 100 之数组篇》
- 《LeetCode 热题 100 之链表篇》
- 《LeetCode 热题 100 之动态规划篇》
重要知识点详解：
- 《刷题心得：如何高效准备校招算法题》
📑 简历项目积累
总结：
疯狂更新ing
考点复盘（快速复习，准备面试）
对操作系统、Java 语言和算法三类高频考点（如进程通信方式、Java 内存模型、动态规划技巧）做系统梳理并配以解题笔记，便于最后冲刺复习
🎯第三阶段：简历优化与面试冲刺（2个月）
目标：把所有知识和项目串起来，真正进入 拿 offer 模式。
学习内容💡（第三阶段）
- 盘简历：逐条打磨简历（例如“SSG 电商数仓项目”写法）
- 刷面经：提前思考回答思路，遇到和自己简历无关的可以略过
- 专题突破：数据治理、广告归因
- 专项面试题讲解：难度 SQL、场景题
宝藏项目
和市面上前篇一律的项目不同，这两个项目来自于大厂项目，并且项目包括音频讲解，文字讲解。不懂得欢迎随时问小万姐。
- 视频创作平台：创作者分层与生态优化 (数仓项目) – 付费项目文章，可了解真实数仓项目的分层设计（会员可读）。⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
- 商业化广告 (数仓项目) – 付费文章，适合深入了解商业化广告数仓实践。⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
推荐文章👍
📄 简历优化
知识点/面试题总结：
- 《简历实战：如何把电商数仓项目写进简历（SSG 示例）》
- 《初学者做 SSG 项目：3 个真实痛点拆解 + 落地方案（附简历模板 + 面试话术 + 场景案例）》
- 《如何总结实习工作：数据倾斜处理与经验复盘》
- 【实习期间如何成功转正——从准备到答辩的全攻略】
重要知识点详解：
- 如何用 STAR 法梳理项目经验并突出数据价值与个人贡献。
🧠 面试经验
知识点/面试题总结：
- 《面试经验精选：数仓八股文 + 项目问答》
- 《面试冲刺：大厂真题复盘》
- 《问答专栏：第一期》
重要知识点详解：
- 面试软实力同样重要，练习自我介绍和沟通技巧，遇到不会的问题要清楚表达自己的思考路径。
📊 高频场景题
知识点/面试题总结：
- 《数据治理：从概念到落地实践》
- 《广告归因模型及其在数仓中的应用》
- 《数仓面试题专题讲解（SQL 场景题）》
重要知识点详解：
- 《难度题目系列（一）：窗口函数高阶题》
- 《难度题目系列（二）：分区 + 分桶优化》
- 《如何总结实习工作：数据倾斜处理与经验复盘》
以下是一些心得文章
心得（面试经验）
学习方法：面试软实力同样重要。学姐建议用 STAR 法总结项目经历，练习自我介绍，保持自信，遇到不会的问题时讲出你的思考路径。
重点阅读：
📖阶段结构与学习节奏安排
| 阶段 | 推荐内容 | 小贴士 |
|---|---|---|
| 第一阶段：基础起航 |
|
逐步养成总结习惯，后续面试备考会更轻松。 |
| 第二阶段：编程与算法 |
|
编程基础也很重要，为大厂面试打好底子。 |
| 第三阶段：简历与面经 |
|
总结答题思路，模拟面试场景，提高应变能力。 |
🧩面试题目专栏
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📖 学习资源
📖 四、学习资源
- 书籍：《大数据之路》《Hadoop 权威指南》《Hive 编程指南》
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