隨著大資料技術的不斷發展，它在應用領域和範圍上，都在不斷的擴充套件，作為一名程式設計師，如果沒了解過hadoop、spark、mapreduc、hdfs、storm、推薦系統、分布式等等這些大資料相關的名詞，都不好意思說自己是碼農了。這也從另乙個角度反映了大資料技術應用之廣。
如果你準備了解大資料開發或是正在學習大資料開發,歡迎加入我們的大資料學習q群378144993,群裡365天每天與大家分享免費的學習教程以及開發工具,你與大咖就差這個圈.第一階段：linux系統
本階段為大資料學習入門基礎課程，幫大家進入大資料領取打好linux基礎，以便更好的學習hadoop、habse、nosql、saprk、storm等眾多技術要點。
另：目前企業中無疑例外是使用linux來搭建或部署專案的
第三階段：hadoop學習
1、hadoop分布式檔案系統：hdfs
詳細解剖hdfs，了解其工作原理，打好學習大資料的基礎
2、hadoop分布式計算框架：mapreduce
mapreduce可以說是任何一家大資料公司都會用到的計算框架，也是每個大資料工程師應該熟練掌握的
3、hadoop離線體系：hive
hive是使用sql盡心計算的hadoop框架，工作中經常會使用，也是面授的重點
4、hadoop離線計算體系：hbase
hbase的重要性不言而喻，即便是工作多年的大資料工程師也是需要去重點學習hbase效能優化的
第四階段：zookeeper開發
zookeeper在分布式集群中的地位越來越突出，對分布式應用的開發也提供了極大的便利，學習zookeeper的時候，我們主要學習zookeeper的深入，客戶端開發、日常運維、web介面監控等等。學好此部分的內容對後面技術的學習也是至關重要的。
第五階段：elasticsearch分布式搜尋
第六階段：cdh集群管理
第七階段：storm實時資料處理
本階段覆蓋storm內部機制和原理，掌握從資料採集到實時極端到資料儲存再到前台展示，一人講所有的工作全部完成，知識覆蓋面廣
第八階段：redis快取資料庫
對redis做個全部的學習，包括其特點、雜湊集合型別、字串型別等等，最後到優化，做個詳細的學習
第九階段：spark核心部分
本階段內容覆蓋了spark生態系統的概述及其程式設計模型，深入核心的研究，spark on yarn,spark streaming流式計算原理與實踐，spark sql,spark的多語言程式設計以及sparkr的原理和執行。
在了解了以上知識點後，雲計算機器學習的部分也是至關重要的。通常在雲計算這部分內容，我們會對docker、虛擬化kvm、雲平台openstack做個了解和學習，防止在以後的工作中會遇到
好了，大資料的學習體系就簡單的為大家分享到這裡。
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大資料開發技術 常識篇
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