大数据已经被抄的很热了，但通过我多年从事数据相关工作的经验，这个行业目前已经逐渐成熟了，每天我们在互联网都要存留大量的信息，但如何收集、整理这海量的信息，并产生价值，已经是各行各业都在探索的重要课题，且不说在海量数据中挖掘用户需求，预测未来的市场导向，就连政府的政务数据也要云计算、大数据。但是目前大数据工程师的人才缺口非常大，现在投身大数据领域绝对是绝佳的时机。但但从技术角度来看，有一定难度，大数据需要很多种基础理论知识与编程框架、分布式服务器等来支撑，这也是使得一个大数据工程师的人才要比做应用开发、做业务系统编程的人才缺的多。所以我们通过多年的经验，来设置这样一门课，希望能让同学们更容易的踏上这条路！
学习思路指引：
如果有编程背景这是最好的了，会节省很多学习时间，更容易理解。因为大数据环境比较复杂，并不像学习编程软件一样，机器安装一下，跟老师敲几行代码就可以了，但大数据可就要麻烦多了，至少要准备好虚拟化的集群环境，然后又要安装部署各种计算框架，所以需要有耐心，有一定解决问题的能力，坚持不懈，才有可能学好大数据。我推荐的学习步骤是:打好基础，理解为主。多动手实践，一定自己搭建出编程环境。后面再不断的学习spark、python、storm、云计算等相关课程，慢慢自己的头脑中会形成一套知识体系，对大数据的理解也会越来越透彻！
在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:199427210，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
阶段一、 Java语言基础
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
阶段二、 HTML、CSS与Java
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
阶段三、 JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
阶段四、 LinuxHadoopt体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
阶段五、 实战(一线公司真实项目)
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
阶段六、 Spark生态体系
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二：新浪网(www.sina.com.cn)
阶段七、 Storm生态体系
storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战
阶段八、 大数据分析 —AI(人工智能)
Data Analyze工作环境准备数据分析基础、数据可视化、Python机器学习
1、Python机器学习2、图像识别神经网络、自然语言处理社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析
大数据真的是一门神奇的学科，似乎学好大数据就能踏遍互联网的大部分领域。就像当下很火的区块链、人工智能等等都是跟大数据技术息息相关。每一个想学习大数据的小伙伴，都是未来不可多得的人才，快用技术征服世界吧。
大数据学习QQ群：199427210
一、Hadoop入门，了解什么是Hadoop
1、Hadoop产生背景
2、Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系
3、国内外Hadoop应用案例介绍
4、国内Hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍
5、分布式系统概述
6、Hadoop生态圈以及各组成部分的简介
7、Hadoop核心MapReduce例子说明
二、分布式文件系统HDFS，是数据库管理员的基础课程
1、分布式文件系统HDFS简介
2、HDFS的系统组成介绍
3、HDFS的组成部分详解
4、副本存放策略及路由规则
5、NameNode Federation
6、命令行接口
7、Java接口
8、客户端与HDFS的数据流讲解
9、HDFS的可用性（HA）
三、初级MapReduce，成为Hadoop开发人员的基础课程
1、如何理解map、reduce计算模型
2、剖析伪分布式下MapReduce作业的执行过程
3、Yarn模型
4、序列化
5、MapReduce的类型与格式
6、MapReduce开发环境搭建
7、MapReduce应用开发
8、更多示例讲解，熟悉MapReduce算法原理
四、高级MapReduce，高级Hadoop开发人员的关键课程
1、使用压缩分隔减少输入规模
2、利用Combiner减少中间数据
3、编写Partitioner优化负载均衡
4、如何自定义排序规则
5、如何自定义分组规则
6、MapReduce优化
7、编程实战
五、Hadoop集群与管理，是数据库管理员的高级课程
1、Hadoop集群的搭建
2、Hadoop集群的监控
3、Hadoop集群的管理
4、集群下运行MapReduce程序
六、ZooKeeper基础知识，构建分布式系统的基础框架
1、ZooKeeper体现结构
2、ZooKeeper集群的安装
3、操作ZooKeeper
七、HBase基础知识，面向列的实时分布式数据库
1、HBase定义
2、HBase与RDBMS的对比
3、数据模型
4、系统架构
5、HBase上的MapReduce
6、表的设计
八、HBase集群及其管理
1、集群的搭建过程讲解
2、集群的监控
3、集群的管理
九、HBase客户端
1、HBase Shell以及演示
2、Java客户端以及代码演示
十、Pig基础知识，进行Hadoop计算的另一种框架
1、Pig概述
2、安装Pig
3、使用Pig完成手机流量统计业务
十一、Hive，使用SQL进行计算的Hadoop框架
1、数据仓库基础知识
2、Hive定义
3、Hive体系结构简介
4、Hive集群
5、客户端简介
6、HiveQL定义
7、HiveQL与SQL的比较
8、数据类型
9、表与表分区概念
10、表的操作与CLI客户端演示
11、数据导入与CLI客户端演示
12、查询数据与CLI客户端演示
13、数据的连接与CLI客户端演示
14、用户自定义函数（UDF）的开发与演示
十二、Sqoop，Hadoop与rdbms进行数据转换的框架
1、配置Sqoop
2、使用Sqoop把数据从MySQL导入到HDFS中
3、使用Sqoop把数据从HDFS导出到MySQL中
十三、Storm
1、Storm基础知识：包括Storm的基本概念和Storm应用
场景，体系结构与基本原理，Storm和Hadoop的对比
2、Storm集群搭建：详细讲述Storm集群的安装和安装时常见问题
3、Storm组件介绍: spout、bolt、stream groupings等
4、Storm消息可靠性：消息失败的重发
5、Hadoop 2.0和Storm的整合：Storm on YARN
6、Storm编程实战
总结： 学习方法很重要，需要坚持，自己要有一定解决问题的能力，前途无量！