想學習大數據？這才是完整的大數據學習體系

干貨走起，閑話不多說，以下就是小編整理的大數據學習思路

第一階段：linux系統

本階段為大數據學習入門基礎課程，幫大家進入大數據領取打好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來搭建或部署項目的

在這里還是要推薦下我自己建的大數據學習交流群:529867072，群里都是學大數據開發的，如果你正在學習大數據 ，小編歡迎你加入,大家都是軟件開發黨，不定期分享干貨（只有大數據軟件開發相關的），包括我自己整理的一份最新的大數據進階資料和高級開發教程，歡迎進階中和進想深入大數據的小伙伴加入。

第二階段：大型網站高并發處理

本階段的學習是為了讓大家能夠了解大數據的源頭，數據從而而來，繼而更好的了解大數據。通過學習處理大型網站高并發問題反向的更加深入的學習Linux，同事站在了更高的角度去觸探架構

第三階段：Hadoop學習

1、Hadoop分布式文件系統：HDFS

詳細解剖HDFS，了解其工作原理，打好學習大數據的基礎

2、Hadoop分布式計算框架：MapReduce

MapReduce可以說是任何一家大數據公司都會用到的計算框架，也是每個大數據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數據工程師也是需要去重點學習HBASE性能優化的

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界面監控等等。學好此部分的內容對后面技術的學習也是至關重要的。

第五階段：elasticsearch分布式搜索

第六階段：CDH集群管理

第七階段：storm實時數據處理

本階段覆蓋storm內部機制和原理，掌握從數據采集到實時極端到數據存儲再到前臺展示，一人講所有的工作全部完成，知識覆蓋面廣

第八階段：Redis緩存數據庫

對Redis做個全部的學習，包括其特點、散列集合類型、字符串類型等等，最后到優化，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編程模型，深入內核的研究，Spark on Yarn,Spark Streaming流式計算原理與實踐，Spark SQL,Spark的多語言編程以及SparkR的原理和運行。

在了解了以上知識點后，云計算機器學習的部分也是至關重要的。通常在云計算這部分內容，我們會對Docker、虛擬化KVM、云平臺OpenStack做個了解和學習，防止在以后的工作中會遇到