在大数据学习路径的选择上，可以根据不同的专家建议和实践经验来进行。以下是几位专家对于大数据学习路径的推荐：
1. 李兴华的《java开发实战经典》
李兴华的《java开发实战经典》是一本针对Java开发者的实用教材，适合初学者作为Java基础学习的第一本书。书中内容涵盖了Java编程的基础语法、面向对象编程、集合类的使用、异常处理、I/O、多线程操作以及网络编程等方面，是学习大数据技术之前打好基础的重要书籍。
2. 《鸟哥的Linux私房菜》
《鸟哥的Linux私房菜》是一本非常受欢迎的Linux基础教程，适合零基础的学生学习。书中内容包括了Linux操作系统的基本操作命令、网络配置、快照、VMtools工具安装等多个方面，是学习大数据技术必须掌握的Linux基础工具书。
3. 《Hadoop实战》
《Hadoop实战》是一本详细介绍Hadoop技术的书籍，适合已经有一定Java基础的学习者进一步深入了解Hadoop机制原理和集群搭建过程。书中不仅介绍了HDFS和MapReduce的基本概念，还涉及到了Hadoop源码的理解和实际业务场景的应用。
4. 《深入理解Java虚拟机》
《深入理解Java虚拟机》是一本关于Java虚拟机（JVM）的经典之作，由周志明老师撰写。这本书对于理解JVM的工作原理和优化技巧至关重要，是大数据开发者不可或缺的学习资料。
5. 《Hive编程指南》
《Hive编程指南》是一本专注于Hive技术的书籍，适合已经熟悉Hadoop生态系统的学习者进一步学习。书中内容包括了Hive的数据仓库工具、SQL查询功能以及如何将SQL语句转变成MapReduce任务来执行等方面，是大数据开发者在日常工作中使用频率较高的组件之一。
综上所述，大数据学习路径应包括扎实的Java基础、Linux操作系统的掌握、对Hadoop等相关组件的理解和实践经验。通过系统学习以上提到的书籍和教程，可以为成为一名合格的大数据开发者打下坚实的基础。
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