大数据学习路线

第一阶段：先看全貌

• 理解批处理、流处理、数据仓库的基本概念
• 先知道每个组件解决什么问题，再去学具体工具

第二阶段：进入计算引擎

• 学 Spark 的核心抽象
• 理解任务调度、执行计划、宽窄依赖和容错思路

第三阶段：走向数据链路

• 明白采集、存储、计算、服务是怎么串起来的
• 关注任务治理、数据质量和资源成本

第四阶段：回到业务场景

• 用案例沉淀经验
• 不把大数据只学成“会写几个 API”