第一段階：Hadoopのエコ建築技術
1、基本的な言語
ジャワ：その上でより多くの理解と実践は、Java仮想マシンのメモリ管理の深い理解を必要とせず、マルチスレッド、スレッドプール、デザインパターン、並列化。
Linuxの場合：インストール、基本的なコマンド、ネットワーク構成は、Vimエディタ、プロセスマネージャ、シェルスクリプト、仮想マシン、およびメニューに精通しそう。
基礎基本的な構文、データ構造、機能、条件判断、循環：Pythonの。
2、環境を準備
ここでは、Windowsは、メイン2から、完全分散型コンピュータを構築することです。
VMware仮想マシン、Linuxシステム（Centos6.5）、Hadoopのインストールパッケージ、良い準備ここで完全分散型Hadoopクラスタ環境。
3、MapReduceの
オフラインのMapReduceフレームワークを計算分散、Hadoopのコアプログラミングモデルです。
HDFSは、大規模なデータセット上のアプリケーションのための高スループットのデータアクセスを提供します。
糸は、リソース管理プラットフォームであるタスクにリソースを割り当てるための責任があります。
ハイブは、すべてのデータは、HDFS上に格納され、データウェアハウスです。使用ハイブは、主にHQLを書きます。
7、スパーク
スパークは、高速汎用コンピューティングエンジンのために設計された処理大規模なデータのために設計されています。
8、SparkStreaming
リアルタイム処理フレームワークをストリーミングスパークは、データをバッチにバッチで処理されます。
ハイブ計算エンジンとしてスパークは、スパークタスクとして提出ハイブクエリはスパーククラスタで計算されるように、あなたはハイブクエリのパフォーマンスを向上させることができます。
10、嵐
嵐が、嵐が処理される各新規のリアルタイムデータであり、プロセスが1である、リアルタイムコンピューティングフレームワークであるデータ処理の適時性を確保することができます。
11、飼育係
飼育係は、多くの大規模データフレーム、クラスタマネージャの基本です。
12、HBaseの
HBaseのNOSQLは、データベースであり、列指向、スケーラブルな分散型データベース信頼性が高いです。
13、カフカ
カフカは、中間バッファ層として、ミドルウェアメッセージです。
14、水路
Flume常见的就是采集应用产生的日志文件中的数据，一般有两个流程。
一个是Flume采集数据存储到Kafka中，方便Storm或者SparkStreaming进行实时处理。
另一个流程是Flume采集的数据存储到HDFS上，为了后期使用hadoop或者spark进行离线处理。
第二阶段：数据挖掘算法
1、中文分词
开源分词库的离线和在线应用
2、自然语言处理
文本相关性算法
3、推荐算法
基于CB、CF，归一法，Mahout应用。
4、分类算法
NB、SVM
5、回归算法
LR、DecisionTree
6、聚类算法
层次聚类、Kmeans
7、神经网络与深度学习
NN、Tensorflow
以上就是学习Hadoop开发的一个详细路线
学习大数据开发需要掌握哪些技术呢？
（1）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
（2）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
（3）JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
Linux&Hadoop生态体系
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分布式日志框架分布式计算框架和Spark&Strom生态体系（1）分布式计算框架
Pythonプログラミング言語、Scalaのプログラミング言語、スパークビッグデータ処理、火花ストリーミングビッグデータ処理、スパーク-MLIBの機械学習、火花GraphXマップ計算、本物の1：スパーク推薦システム（会社実際のプロジェクトのライン）ベースの戦闘2 ：シーナは（www.sina.com.cn）あなたがビッグデータの開発に興味がある場合は、システムが望むビッグデータを学習する Junyangケリを学ぶために、あなたがビッグデータ交換技術に参加することができます：522 189 307、追加を歓迎し、コースを理解します
（2）嵐システム技術のアーキテクチャ
嵐の原理と基盤、メッセージキューカフカ、Redisのツール、こんにちは飼育係、ビッグデータプロジェクトの戦闘データ収集、データ処理、データ分析、データ・プレゼンテーション、データアプリケーション
ビッグデータ分析-AI（人工知能）データ
作業環境データベース分析、データの可視化、Pythonの機械学習を分析＆準備
屋外の機器識別分析：2、およびニューラルネットワーク画像認識、自然言語処理＆ソーシャルネットワーク処理、機械学習のPython実際のプロジェクト
