大數據時(shí)代的出現簡(jiǎn)單的講是海量數據同完美計算能力結合的結果，確切的說(shuō)是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生了海量的數據，大數據計算技術(shù)完美地解決了海量數據的收集、存儲、計算、分析的問(wèn)題。當我們最初談大數據的時(shí)候，談的最多的可能是用戶(hù)行為分析，即通過(guò)各種用戶(hù)行為，包括瀏覽記錄，消費記錄，交往和購物娛樂(lè )，行動(dòng)軌跡等各種用戶(hù)行為產(chǎn)生的數據。由于這些數據本身符合海量，異構的特征，同時(shí)通過(guò)分析這些數據之間的關(guān)聯(lián)性容易匹配某些結果現象。

大數據應用場(chǎng)景：

制造業(yè)，利用工業(yè)大數據提升制造業(yè)水平，包括產(chǎn)品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進(jìn)生產(chǎn)工藝，優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程能耗、工業(yè)供應鏈分析與優(yōu)化、生產(chǎn)計劃與排程

金融行業(yè)，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風(fēng)險分析三大金融創(chuàng )新領(lǐng)域發(fā)揮重大作用。

汽車(chē)行業(yè)，利用大數據和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的無(wú)人駕駛汽車(chē)，在不遠的未來(lái)將走入我們的日常生活。

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，借助于大數據技術(shù)，可以分析客戶(hù)行為，進(jìn)行商品推薦和針對性廣告投放。

電信行業(yè)，利用大數據技術(shù)實(shí)現客戶(hù)離網(wǎng)分析，及時(shí)掌握客戶(hù)離網(wǎng)傾向，出臺客戶(hù)挽留措施

能源行業(yè)，隨著(zhù)智能電網(wǎng)的發(fā)展，電力公司可以掌握海量的用戶(hù)用電信息，利用大數據技術(shù)分析用戶(hù)用電模式，可以改進(jìn)電網(wǎng)運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網(wǎng)運行安全。

物流行業(yè)，利用大數據優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò )，提高物流效率，降低物流成本

城市管理，可以利用大數據實(shí)現智能交通、環(huán)保監測、城市規劃和智能安防

生物醫學(xué)，大數據可以幫助我們實(shí)現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時(shí)還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘。

安全領(lǐng)域，政府可以利用大數據技術(shù)構建起強大的國家安全保障體系，企業(yè)可以利用大數據抵御網(wǎng)絡(luò )攻擊，警察可以借助大數據來(lái)預防犯罪。

個(gè)人生活， 大數據還可以應用于個(gè)人生活，利用與每個(gè)人相關(guān)聯(lián)的“個(gè)人大數據”，分析個(gè)人生活行為習慣，為其提供更加周到的個(gè)性化服務(wù)。

當然大數據的價(jià)值遠遠不止于此，大數據對各行各業(yè)的滲透，大大推動(dòng)了社會(huì )生產(chǎn)和生活，未來(lái)必將產(chǎn)生重大而深遠的影響。那么回歸主題，如何進(jìn)行大數據領(lǐng)域，學(xué)習線(xiàn)路是什么？

第一階段：大數據基礎Java語(yǔ)言基礎階段

詳細知識點(diǎn)介紹：

Java開(kāi)發(fā)介紹：

Java的發(fā)展歷史，Java的應用領(lǐng)域，Java語(yǔ)言的特性，Java面向對象，Java性能分類(lèi)， 搭建Java環(huán)境，Java工作原理

熟悉Eclipse開(kāi)發(fā)工具：

Eclipse簡(jiǎn)介與下載，安裝Eclipse的中文語(yǔ)言包， Eclipse的配置與啟動(dòng)，

Eclipse工作臺與視圖，“包資源管理器”視圖， 使用Eclipse， 使用編輯器編寫(xiě)程序代碼

Java語(yǔ)言基礎：

Java主類(lèi)結構，基本數據類(lèi)型， 變量與常量，Java運算符， 數據類(lèi)型轉換， 代碼注釋與編碼規范，Java幫助文檔

Java流程控制：

復合語(yǔ)句， 條件語(yǔ)句，if條件語(yǔ)句， switch多分支語(yǔ)句，while循環(huán)語(yǔ)句， do…while循環(huán)語(yǔ)句， for循環(huán)語(yǔ)句

Java字符串：

String類(lèi)， 連接字符串， 獲取字符串信息， 字符串操作， 格式化字符串， 使用正則表達式，字符串生成器

Java數組與類(lèi)和對象：

數組概述，一維數組的創(chuàng )建及使用，二維數組的創(chuàng )建及使用，數組的基本操作，數組排序算法，Java的類(lèi)和構造方法、Java的對象，屬性和行為

數字處理類(lèi)與核心技術(shù)：

數字格式化與運算，隨機數 與大數據運算，類(lèi)的繼承與Object類(lèi)，對象類(lèi)型的轉換，使用instanceof操作符判斷對象類(lèi)型，方法的重載與多態(tài)，抽象類(lèi)與接口

I/O與反射、多線(xiàn)程：

流概述與File類(lèi)，文件 輸入/輸出流，緩存 輸入/輸出流， Class類(lèi)與Java反射，Annotation功能類(lèi)型信息，枚舉類(lèi)型與泛型，創(chuàng )建、操作線(xiàn)程與線(xiàn)程安全

Swing程序與集合類(lèi)：

常用窗體，標簽組件與圖標，常用布局管理器 與面板，按鈕組件 與列表組件，常用事件監聽(tīng)器，集合類(lèi)概述，Set集合 與Map集合及接口

PC端網(wǎng)站布局：

HTML基礎，CSS基礎，CSS核心屬性，CSS樣式層疊，繼承，盒模型，容器，溢出及元素類(lèi)型，瀏覽器兼容與寬高自適應，定位，錨點(diǎn)與透明，圖片整合，表格，CSS屬性與濾鏡，CSS優(yōu)化

HTML5+CSS3基礎：

HTML5新增的元素與屬性， CSS3選擇器，文字字體相關(guān)樣式，CSS3位移與變形處理，CSS3 2D、3D轉換與動(dòng)畫(huà)，彈性盒模型，媒體查詢(xún)，響應式設計

WebApp頁(yè)面布局項目：

移動(dòng)端頁(yè)面設計規范，移動(dòng)端切圖，文字流式/控件彈性/圖片等比例的布局，等比縮放布局，viewport/meta，rem/vw的使用，flexbox詳解，移動(dòng)web特別樣式處理

原生JavaScript功能開(kāi)發(fā)：

原生JavaScript功能開(kāi)發(fā)，JavaScript使用及運作原理，JavaScript基本語(yǔ)法，JavaScript內置對象，事件，事件原理，JavaScript基本特效制作，cookie存儲，正則表達式

Ajax異步交互：

Ajax概述與特征，Ajax工作原理，XMLHttpRequest對象，同步與異步，Ajax異步交互，Ajax跨域問(wèn)題，Ajax數據的處理，基于WebSocket和推送的實(shí)時(shí)交互

JQuery應用：

各選擇器使用及應用優(yōu)化，Dom節點(diǎn)的各種操作，事件處理、封裝、應用，jQuery中的各類(lèi)動(dòng)畫(huà)使用，可用性表單的開(kāi)發(fā)，jQuery Ajax、函數、緩存， jQuery編寫(xiě)插件、擴展、應用，理解模塊式開(kāi)發(fā)及應用

數據庫：

Mysql數據庫，JDBC開(kāi)發(fā)，連接池和DBUtils，Oracle介紹，MongoDB數據庫介紹，apache服務(wù)器/Nginx服務(wù)器，Memcached內存對象緩存系統

JavaWeb開(kāi)發(fā)核心：

XML技術(shù)，HTTP協(xié)議，Servlet工作原理解析，深入理解Session與Cookie，Tomcat的系統架構與設計模式，JSP語(yǔ)法與內置對象，JDBC技術(shù)，大瀏覽量系統的靜態(tài)化架構設計

JavaWeb開(kāi)發(fā)內幕：

深入理解Web請求過(guò)程，Java I/O的工作機制，Java Web中文編碼，Javac編譯原理，class文件結構，ClassLoader工作機制，JVM體系結構與工作方式，JVM內存管理

第二階段：Linux系統Hadoop生態(tài)體系

詳細知識點(diǎn)介紹：

Linux體系：

VMware Workstation虛擬軟件安裝過(guò)程、CentOS虛擬機安裝過(guò)程，了解機架服務(wù)器，采用真實(shí)機架服務(wù)器部署linux，Linux的常用命令：常用命令的介紹、常用命令的使用和練習，Linux系統進(jìn)程管理基本原理及相關(guān)管理工具如ps、pkill、top、htop等的使用，Linux啟動(dòng)流程，運行級別詳VI、VIM編輯器：VI、VIM編輯器的介紹、VI、VIM扥使用和常用快捷鍵， Linux用戶(hù)和組賬戶(hù)管理：用戶(hù)的管理、組管理，Linux磁盤(pán)管理，lvm邏輯卷，nfs詳解，Linux系統文件權限管理：文件權限介紹、文件權限的操作，Linux的RPM軟件包管理：RPM包的介紹、RPM安裝、卸載等操作，yum命令，yum源搭建，Linux網(wǎng)絡(luò )：Linux網(wǎng)絡(luò )的介紹、Linux網(wǎng)絡(luò )的配置和維護，Shell編程，Shell的介紹、Shell腳本的編寫(xiě)

Linux上常見(jiàn)軟件的安裝：

安裝JDK、安裝Tomcat、安裝mysql,web項目部署

Hadoop離線(xiàn)計算：

Hadoop生態(tài)環(huán)境介紹，Hadoop云計算中的位置和關(guān)系，國內外Hadoop應用案例介紹，國內外Hadoop應用案例介紹，Hadoop 概念、版本、歷史，Hadoop 核心組成介紹及hdfs、mapreduce 體系結構，Hadoop 的集群結構，Hadoop 偽分布的詳細安裝步驟，通過(guò)命令行和瀏覽器觀(guān)察hadoop，HDFS底層&& datanode,namenode詳解&&shell&&Hdfs java api，Mapreduce四個(gè)階段介紹，Writable，InputSplit和OutputSplit，Maptask，Shuffle：Sort，Partitioner，Group,Combiner，Reducer，Mapreducer案例：二次排序， 倒排序索引， 最優(yōu)路徑，電信數據挖掘之-----移動(dòng)軌跡預測分析（中國棱鏡計劃），社交好友推薦算法，互聯(lián)網(wǎng)精準廣告推送算法，Hadoop離線(xiàn)計算大綱，阿里巴巴天池大數據競賽 《天貓推薦算法》，Mapreduce實(shí)戰pagerank算法，Hadoop2.x集群結構體系介紹，Hadoop2.x集群搭建，NameNode的高可用性（HA），HDFS Federation，ResourceManager 的高可用性（HA），Hadoop集群常見(jiàn)問(wèn)題和解決方法，Hadoop集群管理

分布式數據庫Hbase：

Hbase簡(jiǎn)介，HBase與RDBMS的對比，數據模型，系統架構，HBase上的MapReduce，表的設計，集群的搭建過(guò)程講解，集群的監控，集群的管理，HBase Shell以及演示， Hbase 樹(shù)形表設計，Hbase 一對多 和 多對多 表設計，Hbase 微博 案例，Hbase 訂單案例，Hbase表級優(yōu)化，分布式數據庫Hbase，Hbase 寫(xiě)數據優(yōu)化，Hbase 讀數據優(yōu)化Hbase API操作，hbase mapdreduce 和hive 整合

數據倉庫Hive：

數據倉庫基礎知識，Hive定義，Hive體系結構簡(jiǎn)介，Hive集群，客戶(hù)端簡(jiǎn)介，HiveQL定義，HiveQL與SQL的比較，數據類(lèi)型，外部表和分區表，ddl與CLI客戶(hù)端演示，dml與CLI客戶(hù)端演示，select與CLI客戶(hù)端演示，Operators 和 functions與CLI客戶(hù)端演示，Hive server2 與jdbc，用戶(hù)自定義函數（UDF 和 UDAF）的開(kāi)發(fā)與演示，Hive 優(yōu)化，serde

數據遷移工具Sqoop：

Sqoop簡(jiǎn)介以及使用，Sqoop shell使用，Sqoop-import，DBMS-hdfs，DBMS-hive，DBMS-hbase，Sqoop-export

Flume分布式日志框架：

flume簡(jiǎn)介-基礎知識，flume安裝與測試，flume部署方式，flume source相關(guān)配置及測試，flume sink相關(guān)配置及測試，flume selector 相關(guān)配置與案例分析，flume Sink Processors相關(guān)配置和案例分析，flume Interceptors相關(guān)配置和案例分析，flume AVRO Client開(kāi)發(fā)，flume 和kafka 的整合

第三階段：分布式計算框架Spark&Storm生態(tài)體系

詳細知識點(diǎn)介紹：

Scala編程語(yǔ)言：

scala解釋器、變量、常用數據類(lèi)型等，scala的條件表達式、輸入輸出、循環(huán)等控制結構，scala的函數、默認參數、變長(cháng)參數等，scala的數組、變長(cháng)數組、多維數組等，scala的映射、元組等操作，scala的類(lèi)，包括bean屬性、輔助構造器、主構造器，scala的對象、單例對象、伴生對象、擴展類(lèi)、apply方法等，scala的包、引入、繼承等概念，scala的特質(zhì)，scala的操作符，scala的高階函數，scala的集合，scala數據庫連接

Spark大數據處理：

Spark介紹，Spark應用場(chǎng)景，Spark和Hadoop MR、Storm的比較和優(yōu)勢， RDD，Transformation，Action，Spark計算PageRank，Lineage， Spark模型簡(jiǎn)介，Spark緩存策略和容錯處理，寬依賴(lài)與窄依賴(lài)，Spark配置講解，Spark集群搭建，集群搭建常見(jiàn)問(wèn)題解決，Spark原理核心組件和常用RDD，數據本地性，任務(wù)調度，DAGScheduler，TaskScheduler，Spark源碼解讀，性能調優(yōu)，Spark和Hadoop2.x整合：Spark on Yarn原理

Spark—Streaming大數據實(shí)時(shí)處理：

Spark Streaming：數據源和DStream ，無(wú)狀態(tài)transformation與有狀態(tài)transformation，Streaming Window的操作，sparksql 編程實(shí)戰，spark的多語(yǔ)言操作，spark最新版本的新特性

Spark—Mlib機器學(xué)習：

Mlib簡(jiǎn)介，Spark MLlib組件介紹，基本數據類(lèi)型，回歸算法，廣義線(xiàn)性模型，邏輯回歸，分類(lèi)算法，樸素貝葉斯，決策樹(shù)，隨機森林，推薦系統，聚類(lèi)

Spark—GraphX 圖計算：

二分圖，構造圖， 屬性圖，PageRank

3.5.2 概述 構造圖，屬性圖，PageRank

storm技術(shù)架構體系：

項目技術(shù)架構體系，Storm是什么，Storm架構分析，Storm編程模型、Tuple源碼、并發(fā)度分析，

Transformation，Maven環(huán)境快速搭建，Storm WordCount案例及常用Api，Storm+Kafka+Redis業(yè)務(wù)指標計算，3.6.9 Storm集群安裝部署，Storm源碼下載編譯

Storm原理與基礎：

Storm集群?jiǎn)?dòng)及源碼分析，Storm任務(wù)提交及源碼分析，Storm數據發(fā)送流程分析，Strom通信機制分析淺談，Storm消息容錯機制及源碼分析，Storm多stream項目分析，Storm Trident和傳感器數據，實(shí)時(shí)趨勢分析，Storm DRPC(分布式遠程調用)介紹，Storm DRPC實(shí)戰講解，編寫(xiě)自己的流式任務(wù)執行框架

消息隊列kafka：

消息隊列是什么，kafka核心組件，kafka集群部署實(shí)戰及常用命令，kafka配置文件梳理，kafka JavaApi學(xué)習，kafka文件存儲機制分析，kafka的分布與訂閱，kafka使用zookeeper進(jìn)行協(xié)調管理

Redis工具：

nosql介紹，redis介紹，redis安裝，客戶(hù)端連接，redis的數據功能，redis持久化，redis應用案例

zookeeper詳解：

zookeeper簡(jiǎn)介，zookeeper的集群部署，zookeeper的核心工作機制，zookeeper的命令行操作，zookeeper的客戶(hù)端API，zookeeper的應用案例，zookeeper的原理補充

第四階段：大數據項目實(shí)戰

第五階段：大數據分析方向AI(人工智能)

詳細知識點(diǎn)介紹：

Python編程&&Data Analyze工作環(huán)境準備&數據分析基礎：

介紹Python以及特點(diǎn)，Python的安裝，Python基本操作（注釋、邏輯、 字符串使用等），Python數據結構（元組、列表、字典），使用Python進(jìn)行批量重命名小例子，Python常見(jiàn)內建函數，更多Python函數及使用常見(jiàn)技巧，異常，Python函數的參數講解，Python模塊的導入，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)案例，數據庫連接，以及pip安裝模塊，Mongodb基礎入門(mén)，講解如何連接mongodb，Python的機器學(xué)習案例，AI&&機器學(xué)習&&深度學(xué)習概論，工作環(huán)境準備，數據分析中常用的Python技巧，Pandas進(jìn)階及技巧，數據的統計分析

數據可視化：

數據可視化的概念，圖表的繪制及可視化，動(dòng)畫(huà)及交互渲染，數據合并、分組

Python機器學(xué)習：

機器學(xué)習的基本概念，ML工作流程，Python機器學(xué)習庫scikit-learn，KNN模型，線(xiàn)性回歸模型，邏輯回歸模型，支持向量機模型，決策樹(shù)模型，超參數&&學(xué)習參數，模型評價(jià)指標，交叉驗證，機器學(xué)習經(jīng)典算法，樸素貝葉斯，隨機森林，GBDT

圖像識別&&神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )：

圖像操作的工作流程，特征工程，圖像特征描述，AI網(wǎng)絡(luò )的描述，深度學(xué)習，TensorFlow框架學(xué)習，TensorFlow框架卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（CNN）

自然語(yǔ)言處理&&社交網(wǎng)絡(luò )處理：

Python文本數據處理，自然語(yǔ)言處理及NLTK，主題模型，LDA，圖論簡(jiǎn)介，網(wǎng)絡(luò )的操作及數據可視化

（文章來(lái)源：今日頭條）