BigData-Notes
首推 heibaiying 的 BigData-Notes，该项目目前已经有高达 10.2K 的star，正如该仓库的介绍上简短几个字：大数据入门指南。这个项目也是我认为目前最适合初学者学习和参考的项目。
为什么说这个项目适合大数据初学者呢，可以通过观察项目的介绍文档，该项目包含了大数据学习必须要掌握的几种组件，包括 Hadoop，Hive，Spark，Flink，Kafka，Zookeeper，Flume，Sqoop，Azkaban，以及 Scala 函数式编程语言的教程，可谓是非常的系统全面
我们再借助谷歌插件 Octotree 观察项目的结构，可以看到该项目主要分为 code，notes，pictures，resources 四个目录
其中 code 目录主要用来存放各个组件使用相关的代码，正如统计的结果一样，这个项目中 Java 代码占了 94.8%，Scala 占了 5.2%，所以对于喜欢用 Java 编写代码的小伙伴们来说，这是一个不容错过的宝藏学习机会。
notes 部分主要存放相关组件的介绍和使用文档，其中 installation 子目录主要存放了相关组件编译，以及在Linux环境下各个组件的安装，单机/集群环境搭建的教程，我看过了内容，介绍的非常清晰详细。
另外两个目录 pictures 和 resources 就不做过多介绍了，一个是存放相关的图片教程，另一个是存放编写的代码中所需要用到的文本文件。
点评：这个项目所介绍内容之详细，为我之佩服，不仅有文档，还有代码，图片，资源文件 ... 这可能也是能斩获上万 star 的一个重要原因。大家如果能好好利用，一定能起到是事半功倍的效果。
项目链接：https://github.com/heibaiying/BigData-Notes
God-Of-BigData
这个项目同样给力，是由 BAT 高级大数据架构师 王知无 创建的，该项目目前也已经斩获高达 5.2k star，是为数不多，集基础学习和进阶实战 于一体的优质项目。
该项目按照大数据不同阶段的学习，所列举不同的文章干货
大数据开发基础篇
大数据框架学习篇
大数据开发实战进阶篇
大数据开发面试篇
从不同的分类足以见 王老师 的用心。同时，王知无前辈也是 51CTO 上的认证讲师，来看看官方的介绍 。
相信很多同学在学习大数据的过程中，不清楚 Java 需要学习哪些内容，掌握到什么程度，这个时候完全可以借鉴王老师的这个仓库内容。
同时，学习这个仓库的内容，可以学习到作者作为架构师本身对于 JVM，分布式理论和基础，大数据框架基石之网路通信Netty，以及各个框架的源码学习，可谓“真.宝藏仓库”
除了基础的理论学习以外，还有大量实战性的内容可以借鉴参考
以及大量的面试题，还有自己从零到大数据专家一路走来的心路历程，学习路径指南，和自己对于技术学习的一些深入思考，相信大家拜读过后一定能收获满满，
点评：这个仓库的内容非常硬核，明显更偏向于“拔高”。具备了大数据初级水平的开发同学，可以通过这个仓库让自己在认知和思考深度上有明显的提高。好好利用，尽早拉开与其他人的差距，早日升职加薪。
项目链接：https://github.com/wangzhiwubigdata/God-Of-BigData
awesome-bigdata
这个项目比较特殊，是一个国外开发者开源的项目，英文翻译过来的意思是“很棒的大数据”，实际上呢~他列举的是很多很棒的大数据框架、资源和其他很棒的精选列表。灵感来自 awesome-php、awesome-python、awesome-ruby、hadoopecosystemtable和big-data。目前也已经斩获 10.2K 的 star，非常强势。
为了方便阅读，我将其全部翻译成中文进行展示。
我们跳转到 分布式编程，可以看到很多我们熟悉的技术，例如 Flink，Spark，Pig，MapReduce 等等 ....
亦或者“分布式文件系统”，我们所熟知的 HDFS，Kudu，GFS ...
点击对应的链接，可以跳转到对应的官方介绍页，方便我们减少搜索成本，快速了解不同领域大数据常用的技术组件，为我们之后做技术调研省了很多的时间。
点评：这个仓库看似很简单，除了一堆官网的链接和其他的介绍之外毫无亮点，但正是由于作者辛苦整理，将所有大数据领域不同模块所使用的到的一些技术，例如分布式文件系统，键值数据模型，时间序列数据库等等...统统整理了出来，方便大家阅读目录就能快速对这些技术有个印象，方便后续所需来进一步了解起到了很关键的作用。
项目链接：https://github.com/0xnr/awesome-bigdata
TheKingOfBigData
让我厚颜无耻的夹带一下“私货”。这是我在今年年初的时候，创建的一个仓库，目前也已经有了快 200 的star 。从资历和star的数量显然不能跟前面几个大佬相比，但却是我第一次花费了大量精力，将一个项目像孩子一样进行“培养”。
为了设计一个好看的图标，还花了不少的精力。设置不同媒体平台的徽标设计，还参考了像 JavaGuide 这样的头部项目，也算是在亲力亲为的这个过程中，学到了不少东西。
正如介绍所言，希望成为大数据学习路上不能错过的宝藏项目！里面有我写公众号以来，按照组件进行的分类的原创 / 非原创文章。大的分类上除了基本的技术方向外，还包含很多有趣的方向，例如企业级真实应用，超强总结，程序人生，甚至还开设了 有趣有料 方向，让你在学习技术的同时，还能够感受到学习带来的乐趣 。
可以放点内容给大家show一下
另外，我还开设了“福利”专栏，将自己学习过程中收集到的学习干货毫无保留地分享给大家，方便大家获取。
点评：毕竟是自己的项目，就不做过多点评，希望它能成为你学习路上不容错过的项目
项目链接：https://github.com/BigDataScholar/TheKingOfBigData
Flink-learning
显而易见，这个是专注于 flink 学习的开源项目，其中的内容包含Flink 入门、概念、原理、实战、性能调优、源码解析等等，目前已经斩获了 10.5k 的 star，非常强势。
其维护的开发人员也是非常用心负责，一路跟随 flink 的版本，不停的在维护更新 。
同时，主要维护者 zisheng 还将 flink 的研究做到了极致，不仅有 flink 成体系的博客链接，还有对应的源码系列。
还自己创建了专栏《从1到100深入学习Flink》，并将大家学习过程中有疑惑的地方解决过程统一记录下来，方便有需要的同学查看。虽然是付费的星球专享，但我觉得是真的值！感兴趣的话大家可以自行去了解。
点评：专注于Flink 入门、概念、原理、实战、性能调优、源码解析.....的一个项目，质量超级高，是 flink 爱好者不容错过的一个开源项目！
项目链接：https://github.com/zhisheng17/flink-learning