最近不少的同学在群里边问：学完 SSM/SpringBoot 了，该下来该学什么技术 。
于是，我知道我该来讲讲我的看法了。
每个人的学习路线都不一样，如果是你，你会给出什么样的建议呢？不妨在评论区下留言。
路线
学完 SpringBoot/SSM 了，那我就默认这些同学都对Java后端其实有一定的了解了。
假设你还没做过一个项目，那这时候你应该去做一个项目来巩固一下自己所学到的知识，最好自己 从零开始做一个自己喜欢的东西（可以是博客、可以是爬虫、可以是...)
可能这时候的你可能觉得自己还有一堆不懂的技术，还不足以支撑去从零//www.58yuanyou.com写一个项目。
“我还不会Linux，我知道现在的项目都部署在Linux上，但我还不会。”
“我的项目里希望有注册登录的功能，但我还没学习权限管理框架。”
“我的项目里希望有搜索，但我还没学习全文搜索引擎，Elasticsearch、Solr这些我仅仅是听过有这些框架。”
“我的项目感觉没有什么技术含量，写出来好像也没啥意思...”
“.....”
不管怎么说，在这个时间点上， 你就应该 具备写项目的能力。可能你感觉你目前所学到的技术，会令这个项目显得 单薄。但实践出真知，学完的知识点是需要去使用的。
项目都是 迭代出来的，假设你不会全文搜索引擎，不会Redis，那第一版就是简单的 CRUD ， 我认为没什么问题，先部署起来再说呗。
OK，到这里为止，我就默认你已经有自己的一个小项目了。
假设 离你找工作的时间已经不多了（可能还有一个月就要去面试了），我认为这个时候你就得去 准备面试。
面试是需要准备的，可能你每天写一个 Map ，就 new 出来就好了。但面试的时候可不会考察你能不能 new 出一个 Map 出来，而是。你用的这个 Map 底层数据结构是什么， new 出来的Map默认的大小是多少，为什么大小是这个？你 put zXdxHF的时候，里边做了什么操作， get 的时候又做了什么操作....
总之，从你编写简历到真正面试，需要 至少留半个月给自己去准备面试题。
OK，到这里为止，我就默认你 短时间内没有面试压力（可能你通过了面试，拿到了offer已经入职了。也有可能你才大一，离面试还有很长的时间）。
假设你刚入职了，先把重心放在工作上的需求或系统上，自己负责的系统给搞熟悉了。
假设你入职已经有一段时间了，又或是你还是学生，还没有面试压力， 学点自己感兴趣的东西。
你能看到我这篇文章，说明你是一个逛论坛或者会经常看博客的人。经常看论坛和博客的人肯定会看到各种你不了解的技术，比如说： Redis / Kafka / Flink / HBase / Elasticsearch / Zookeeper / Docker / Tenserflow / Hive ....等等等
这时候有人可能就会说：”这些貌似都是 大数据的东西啊，我一个做 Java后端的，怎么搞原由网这些啊？“
我有的时候也会更新这方面的文章，可以发现的是这些文章看的人并不多。他们也会留言问我：
”三歪，你是不是转大数据啦。“
”三歪，你是不是转机器学习啦。“
”三歪，你这不是一个Java号吗？“
”....“
其实不是这样的，上面这些技术都是在 现实开发中经常能用到的。至少作为Java后端，只要公司的技术还算新，那这些技术多多少少都会用到或是能依赖到。
使用这些技术框架和 维护/开发这些技术框架是两种角色，前者其实还是一个Java后端，后者是大数据开发工程师了。
总的来看， 实际上也没分得那么清。像我组内有个大牛，业务能力很强，大数据方面的能力也很强，撸了很多大数据相关的源码，最近也去支持公司的大数据上云了。
很可能你觉得现在 在一家小公司用不上，但等你学会了，跳槽一家会使用这些技术栈的公司不就好了么。不管怎么样，上面说提到的大部分技术框架都是一个比较好的zXdxHF 学习方向。
当你觉得没事做了，可以去看看上面提到的技术栈。
那怎么学呢？上面这些技术栈的 学习路线是什么呢？很多同学可能公司就是没用到，不了解它的应用场景。
首先，还是那一句：”在学习某项技术之前，你先了解它 能干什么，它解决了什么问题，为什么以前会出现这个问题，它是怎么很好地解决的。“
不完全路线我认为可能这样会比较合适： Redis -> Zookeeper -> 消息队列(Kafka) -> Elasticsearch -> HDFS -> (实时计算框架)Flink -> HBase原由网 -> Tenserflow ...
现在问题来了，假设三歪上面所讲的那些大部分都已经学过了，后面该学什么呢？
三歪：” 别装了，你已经是个老手了，该学什么你肯定会有自己的看法了。“
文中的大部分知识点三歪都已经写过了，我觉得我写得还算是 通俗易懂的，如果还没写到的知识点，那就是我后面要更新的方向。
如果是你，你会给出什么样的建议呢？不妨在评论区下留言，我们来一起交流
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