大數(shù)據(jù)時代的出現(xiàn)簡單的講是海量數(shù)據(jù)同完美計算能力結合的結果，確切的說是移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)產生了海量的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)計算技術完美地解決了海量數(shù)據(jù)的收集、存儲、計算、分析的問題。當我們最初談大數(shù)據(jù)的時候，談的最多的可能是用戶行為分析，即通過各種用戶行為，包括瀏覽記錄，消費記錄，交往和購物娛樂，行動軌跡等各種用戶行為產生的數(shù)據(jù)。由于這些數(shù)據(jù)本身符合海量，異構的特征，同時通過分析這些數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性容易匹配某些結果現(xiàn)象。

大數(shù)據(jù)應用場景：

制造業(yè)，利用工業(yè)大數(shù)據(jù)提升制造業(yè)水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優(yōu)化生產過程能耗、工業(yè)供應鏈分析與優(yōu)化、生產計劃與排程

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

汽車行業(yè)，利用大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，借助于大數(shù)據(jù)技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

電信行業(yè)，利用大數(shù)據(jù)技術實現(xiàn)客戶離網(wǎng)分析，及時掌握客戶離網(wǎng)傾向，出臺客戶挽留措施

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

物流行業(yè)，利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化物流網(wǎng)絡，提高物流效率，降低物流成本

城市管理，可以利用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)智能交通、環(huán)保監(jiān)測、城市規(guī)劃和智能安防

生物醫(yī)學，大數(shù)據(jù)可以幫助我們實現(xiàn)流行病預測、智慧醫(yī)療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘。

安全領域，政府可以利用大數(shù)據(jù)技術構建起強大的國家安全保障體系，企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)抵御網(wǎng)絡攻擊，警察可以借助大數(shù)據(jù)來預防犯罪。

個人生活， 大數(shù)據(jù)還可以應用于個人生活，利用與每個人相關聯(lián)的“個人大數(shù)據(jù)”，分析個人生活行為習慣，為其提供更加周到的個性化服務。

當然大數(shù)據(jù)的價值遠遠不止于此，大數(shù)據(jù)對各行各業(yè)的滲透，大大推動了社會生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響。那么回歸主題，如何進行大數(shù)據(jù)領域，學習線路是什么？

第一階段：大數(shù)據(jù)基礎Java語言基礎階段

詳細知識點介紹：

Java開發(fā)介紹：

Java的發(fā)展歷史，Java的應用領域，Java語言的特性，Java面向對象，Java性能分類， 搭建Java環(huán)境，Java工作原理

熟悉Eclipse開發(fā)工具：

Eclipse簡介與下載，安裝Eclipse的中文語言包， Eclipse的配置與啟動，

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

Java語言基礎：

Java主類結構，基本數(shù)據(jù)類型， 變量與常量，Java運算符， 數(shù)據(jù)類型轉換， 代碼注釋與編碼規(guī)范，Java幫助文檔

Java流程控制：

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

Java字符串：

String類， 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(shù)組與類和對象：

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

數(shù)字處理類與核心技術：

數(shù)字格式化與運算，隨機數(shù) 與大數(shù)據(jù)運算，類的繼承與Object類，對象類型的轉換，使用instanceof操作符判斷對象類型，方法的重載與多態(tài)，抽象類與接口

I/O與反射、多線程：

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

Swing程序與集合類：

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(jiān)聽器，集合類概述，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，溢出及元素類型，瀏覽器兼容與寬高自適應，定位，錨點與透明，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，文字字體相關樣式，CSS3位移與變形處理，CSS3 2D、3D轉換與動畫，彈性盒模型，媒體查詢，響應式設計

WebApp頁面布局項目：

移動端頁面設計規(guī)范，移動端切圖，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web特別樣式處理

原生JavaScript功能開發(fā)：

原生JavaScript功能開發(fā)，JavaScript使用及運作原理，JavaScript基本語法，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跨域問題，Ajax數(shù)據(jù)的處理，基于WebSocket和推送的實時交互

JQuery應用：

各選擇器使用及應用優(yōu)化，Dom節(jié)點的各種操作，事件處理、封裝、應用，jQuery中的各類動畫使用，可用性表單的開發(fā)，jQuery Ajax、函數(shù)、緩存， jQuery編寫插件、擴展、應用，理解模塊式開發(fā)及應用

數(shù)據(jù)庫：

Mysql數(shù)據(jù)庫，JDBC開發(fā)，連接池和DBUtils，Oracle介紹，MongoDB數(shù)據(jù)庫介紹，apache服務器/Nginx服務器，Memcached內存對象緩存系統(tǒng)

JavaWeb開發(fā)核心：

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

JavaWeb開發(fā)內幕：

深入理解Web請求過程，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(tǒng)Hadoop生態(tài)體系

詳細知識點介紹：

Linux體系：

VMware Workstation虛擬軟件安裝過程、CentOS虛擬機安裝過程，了解機架服務器，采用真實機架服務器部署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(tǒng)進程管理基本原理及相關管理工具如ps、pkill、top、htop等的使用，Linux啟動流程，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用戶和組賬戶管理：用戶的管理、組管理，Linux磁盤管理，lvm邏輯卷，nfs詳解，Linux系統(tǒng)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：Linux網(wǎng)絡的介紹、Linux網(wǎng)絡的配置和維護，Shell編程，Shell的介紹、Shell腳本的編寫

Linux上常見軟件的安裝：

安裝JDK、安裝Tomcat、安裝mysql,web項目部署

Hadoop離線計算：

Hadoop生態(tài)環(huán)境介紹，Hadoop云計算中的位置和關系，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，通過命令行和瀏覽器觀察hadoop，HDFS底層&& datanode,namenode詳解&&shell&&Hdfs java api，Mapreduce四個階段介紹，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(shù)據(jù)挖掘之-----移動軌跡預測分析（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離線計算大綱，阿里巴巴天池大數(shù)據(jù)競賽 《天貓推薦算法》，Mapreduce實戰(zhàn)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集群常見問題和解決方法，Hadoop集群管理

分布式數(shù)據(jù)庫Hbase：

Hbase簡介，HBase與RDBMS的對比，數(shù)據(jù)模型，系統(tǒng)架構，HBase上的MapReduce，表的設計，集群的搭建過程講解，集群的監(jiān)控，集群的管理，HBase Shell以及演示， Hbase 樹形表設計，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(shù)據(jù)庫Hbase，Hbase 寫數(shù)據(jù)優(yōu)化，Hbase 讀數(shù)據(jù)優(yōu)化Hbase API操作，hbase mapdreduce 和hive 整合

數(shù)據(jù)倉庫Hive：

數(shù)據(jù)倉庫基礎知識，Hive定義，Hive體系結構簡介，Hive集群，客戶端簡介，HiveQL定義，HiveQL與SQL的比較，數(shù)據(jù)類型，外部表和分區(qū)表，ddl與CLI客戶端演示，dml與CLI客戶端演示，select與CLI客戶端演示，Operators 和 functions與CLI客戶端演示，Hive server2 與jdbc，用戶自定義函數(shù)（UDF 和 UDAF）的開發(fā)與演示，Hive 優(yōu)化，serde

數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop：

Sqoop簡介以及使用，Sqoop shell使用，Sqoop-import，DBMS-hdfs，DBMS-hive，DBMS-hbase，Sqoop-export

Flume分布式日志框架：

flume簡介-基礎知識，flume安裝與測試，flume部署方式，flume source相關配置及測試，flume sink相關配置及測試，flume selector 相關配置與案例分析，flume Sink Processors相關配置和案例分析，flume Interceptors相關配置和案例分析，flume AVRO Client開發(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

詳細知識點介紹：

Scala編程語言：

scala解釋器、變量、常用數(shù)據(jù)類型等，scala的條件表達式、輸入輸出、循環(huán)等控制結構，scala的函數(shù)、默認參數(shù)、變長參數(shù)等，scala的數(shù)組、變長數(shù)組、多維數(shù)組等，scala的映射、元組等操作，scala的類，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、apply方法等，scala的包、引入、繼承等概念，scala的特質，scala的操作符，scala的高階函數(shù)，scala的集合，scala數(shù)據(jù)庫連接

Spark大數(shù)據(jù)處理：

Spark介紹，Spark應用場景，Spark和Hadoop MR、Storm的比較和優(yōu)勢， RDD，Transformation，Action，Spark計算PageRank，Lineage， Spark模型簡介，Spark緩存策略和容錯處理，寬依賴與窄依賴，Spark配置講解，Spark集群搭建，集群搭建常見問題解決，Spark原理核心組件和常用RDD，數(shù)據(jù)本地性，任務調度，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(shù)據(jù)實時處理：

Spark Streaming：數(shù)據(jù)源和DStream ，無狀態(tài)transformation與有狀態(tài)transformation，Streaming Window的操作，sparksql 編程實戰(zhàn)，spark的多語言操作，spark最新版本的新特性

Spark—Mlib機器學習：

Mlib簡介，Spark MLlib組件介紹，基本數(shù)據(jù)類型，回歸算法，廣義線性模型，邏輯回歸，分類算法，樸素貝葉斯，決策樹，隨機森林，推薦系統(tǒng)，聚類

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技術架構體系：

項目技術架構體系，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集群啟動及源碼分析，Storm任務提交及源碼分析，Storm數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，實時趨勢分析，Storm DRPC(分布式遠程調用)介紹，Storm DRPC實戰(zhàn)講解，編寫自己的流式任務執(zhí)行框架

消息隊列kafka：

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

Redis工具：

nosql介紹，redis介紹，redis安裝，客戶端連接，redis的數(shù)據(jù)功能，redis持久化，redis應用案例

zookeeper詳解：

zookeeper簡介，zookeeper的集群部署，zookeeper的核心工作機制，zookeeper的命令行操作，zookeeper的客戶端API，zookeeper的應用案例，zookeeper的原理補充

第四階段：大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)

第五階段：大數(shù)據(jù)分析方向AI(人工智能)

詳細知識點介紹：

Python編程&&Data Analyze工作環(huán)境準備&數(shù)據(jù)分析基礎：

介紹Python以及特點，Python的安裝，Python基本操作（注釋、邏輯、 字符串使用等），Python數(shù)據(jù)結構（元組、列表、字典），使用Python進行批量重命名小例子，Python常見內建函數(shù)，更多Python函數(shù)及使用常見技巧，異常，Python函數(shù)的參數(shù)講解，Python模塊的導入，網(wǎng)絡爬蟲案例，數(shù)據(jù)庫連接，以及pip安裝模塊，Mongodb基礎入門，講解如何連接mongodb，Python的機器學習案例，AI&&機器學習&&深度學習概論，工作環(huán)境準備，數(shù)據(jù)分析中常用的Python技巧，Pandas進階及技巧，數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析

數(shù)據(jù)可視化：

數(shù)據(jù)可視化的概念，圖表的繪制及可視化，動畫及交互渲染，數(shù)據(jù)合并、分組

Python機器學習：

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

圖像識別&&神經網(wǎng)絡：

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

自然語言處理&&社交網(wǎng)絡處理：

Python文本數(shù)據(jù)處理，自然語言處理及NLTK，主題模型，LDA，圖論簡介，網(wǎng)絡的操作及數(shù)據(jù)可視化

（文章來源：今日頭條）