干货走起，闲话不多说，以下就是小编整理的大数据学习思路

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第一阶段：linux系统

本阶段为大数据学习入门基础课程，帮大家进入大数据领取打好Linux基础，以便更好的学习Hadoop、habse、NOSQL、saprk、storm等众多技术要点。

另：目前企业中无疑例外是使用Linux来搭建或部署项目的

在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:529867072，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。

第二阶段：大型网站高并发处理

本阶段的学习是为了让大家能够了解大数据的源头，数据从而而来，继而更好的了解大数据。通过学习处理大型网站高并发问题反向的更加深入的学习Linux，同事站在了更高的角度去触探架构

第三阶段：Hadoop学习

1、Hadoop分布式文件系统：HDFS

详细解剖HDFS，了解其工作原理，打好学习大数据的基础

2、Hadoop分布式计算框架：MapReduce

MapReduce可以说是任何一家大数据公司都会用到的计算框架，也是每个大数据工程师应该熟练掌握的

3、Hadoop离线体系：Hive

hive是使用SQL尽心计算的Hadoop框架，工作中经常会使用，也是面授的重点

4、Hadoop离线计算体系：HBASE

HBASE的重要性不言而喻，即便是工作多年的大数据工程师也是需要去重点学习HBASE性能优化的

第四阶段：zookeeper开发

zookeeper在分布式集群中的地位越来越突出，对分布式应用的开发也提供了极大的便利，学习zookeeper的时候，我们主要学习zookeeper的深入，客户端开发、日常运维、web界面监控等等。学好此部分的内容对后面技术的学习也是至关重要的。

第五阶段：elasticsearch分布式搜索

第六阶段：CDH集群管理

第七阶段：storm实时数据处理

本阶段覆盖storm内部机制和原理，掌握从数据采集到实时极端到数据存储再到前台展示，一人讲所有的工作全部完成，知识覆盖面广

第八阶段：redis缓存数据库

对Redis做个全部的学习，包括其特点、散列集合类型、字符串类型等等，最后到优化，做个详细的学习

第九阶段：spark核心部分

本阶段内容覆盖了spark生态系统的概述及其编程模型，深入内核的研究，Spark on Yarn,Spark Streaming流式计算原理与实践，Spark SQL,Spark的多语言编程以及SparkR的原理和运行。

在了解了以上知识点后，云计算机器学习的部分也是至关重要的。通常在云计算这部分内容，我们会对Docker、虚拟化KVM、云平台OpenStack做个了解和学习，防止在以后的工作中会遇到

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