从0基础入门到大牛，对于小白来说，它不仅需要时间的磨炼，开发经验的积累，更需要有合适的机遇与平台。无论是在传统行业还是互联网行业，近年来大数据技术的应用和发展已经相当成熟。大数据相关职位薪资高、待遇好、就业前景不错，吸引了很多有IT基础的小伙伴加入到大数据技术学习的行列中来。
接触过大数据技术的小伙伴应该比较了解，企业一般使用的大数据技术都是开源的，而且同类技术有很多种，一个完整的企业级项目实现需要多个层级技术的整合，包括数据获取、数据存储、数据计算、大数据分析以及数据可视化。大数据项目流程比较多，涉及到的技术也比较广，这就要求大数据行业从业者，有着全面的技术能力和丰富的项目经验，能够完成项目架构以及提供成熟的解决方案。
一个完整的大数据项目实施，需要经过开发环境搭建、集群环境部署、数据采集、数据存储与交换、数据离线与实时分析、大数据可视化等多个实现流程，这就要求大家系统掌握大数据技术知识。如果你是初学者，不是一篇文章就能说明白如何实现一个大数据项目，因为实现大数据项目的技术有很多，遇到的坑也比较多，如果没有系统完整的学习资料，你可能需要自己一步一步踩坑，然后才能实现你想要的效果。
今天我们以一个完整的大数据项目为主线，按照大数据工程师的项目开发流程，理论与实践结合，逐步推进。
接下来对项目做个整体介绍：
1.项目需求
【1】采集新闻网站用户浏览日志信息。
【2】统计分析排名最高的前10名新闻话题。
【3】统计分析每天哪些时段用户浏览新闻量最高。
【4】统计分析每天曝光新闻话题总量。
2.项目架构设计
如果你能看懂这张项目架构图，恭喜你快要入行大数据了。如果看不懂，也不要气馁，继续努力。
3.离线计算数据流程设计
在离线计算数据流程中，Flume实时采集日志服务器中的数据，然后写入HBase数据库，接着通过Hive与HBase集成对数据进行离线分析，紧接着可以通过Sqoop工具将离线分析结果导入MySQL数据库，最后应用层读取MySQL数据实现大屏展示。
4.实时计算数据流程设计
在实时计算数据流程中，Flume实时采集日志服务器中的数据，然后写入Kafka消息队列，接着可以通过Spark Streaming或者FlinkDataStream对数据进行实时分析，最终的实时分析结果可以写入MySQL数据库，最后应用层读取MySQL数据实现大屏展示。
5.大数据平台节点规划
6.项目可视化效果
大数据项目无论是采用离线分析还是实时分析，最终的成果需要展示给公司的决策部门或者公司的用户，所以我们可以通过Java Web+Echart技术对项目进行可视化分析。
说了这么多，不知道是否对你有所帮助？如果想详细了解大数据项目的实施，不妨看下小编推荐的免费这期直播课程！