大数据学习的五大步骤

第一阶段：JavaSE MySql Linux

第二阶段：Hadoop 与生态系统

第三阶段：Storm 与Spark 及其生态圈

第四阶段：Mahout 机器学习→ R 语言→Python

第五阶段：项目实战、技术综合运用

大数据开发学习可以按照以下内容进行学习：

学习内容：Java 语言入门 → OOP 编程 → Java 常用Api、集合 → IO/NIO → Java 实用技术 → Mysql 数据库 → 阶段项目实战 → Linux 基础 → shell 编程

学习目标：学习java语言，掌握java程序编写、面向对象程序开发，掌握MySql体系结构及核心编程技术，打好 Linux 基础，为后续学习提供良好的语言基础。

学习内容：Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → HBase → Zookeeper →Flume → Kafka → Sqoop → Pig

学习目标：掌握大数据学习基石Hadoop、数据串行化系统与技术、数据的统计分析、分布式集群、流行的队列、数据迁移、大数据平台分析等

学习内容：Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming →Spark 机器学习

学习目标：让大家拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示，所有工作一个人搞定！并可以从架构的层次站在架构师的角度去完成一个项目。

学习内容：Mahout 机器学习→ R 语言→Python

学习目标：机器学习领域经典算法的实现，熟练使用 R语法和统计思维，可以基于具体问题建立数学模型，掌握python技术与数据分析，将数据结果以可视化的直观方式展示给目标用户。

学习内容：某手机公司bug 系统 → 传统广告怎么用大数据 → 类互联网电商网站 → 网站日志收集清洗系统 → 网站流量统计分析系统

学习目标：具备企业级大型完整项目开发能力，综合运用大数据分析知识，完成数据分析、收集、展示的完整流程。想学习好大数据可以关注公众号程序员大牛有视频资源分享一起学习。

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