千锋扣丁学堂大数据培训从入门到精通学习路线图
Java学习路线图-学习视频资料分享
Java学习路线图-学习视频资料分享Java的火爆袭来，吸引了大批的初学者涉猎，想入行Java，却苦于自己没有基础，担心学不好。
小编告诉你，这些担心都是浮云，你只是惧怕走进一个新天地，人都是一样的，面对自己不熟悉的领域总会有莫名的恐惧感。
不是不可以，只是你缺乏的是勇敢迈出去的勇气。
小编整理了一份关于Java自学的学习路线图，希望帮助每一位想学习Java 的小伙伴快速成长为Java开发工程师。
第一阶段：Java基础Java开发介绍Java数组Java面向对象常用基础类集合IO流异常网络反射第二阶段：JavaWeb HTML5CSS3 JavaScript MySQL使用JDBC连接池ServletJSPAJAXjQuery Bootstrap第三阶段：Java框架Maven HibernateSpringSpring MVC MyBatis WebServiceActiviti第四阶段：Java + 云数据Linux版本astDFSMySQL优化Nginx反向代理Quartz 作业调度Redis 高性能(Key-Value)数据库Shiro 安全(权限)框架Lucene&Solr全文检索Zookeeper 分布式系统MyCAT 大数据集群Dubbo实现分布式架构ActiveMQ 消息队列分布式事务和单点登录分布式框架原理(采用视频资料教学)基于SpringMVC的集成单元测试MockMVCSpringBoot 快速构建JavaEE项目Java自学书籍：1、《Head First Java, 2nd Edition(中文版)》这本书不仅内容丰富、有趣且通俗易懂，并且涵盖了所有Java 相关的基础知识。
如果你是Java 初学者，这本书正适合你。
《Java 核心技术(卷1、2)》写作风格相比Head First 趣味性来说更显传统，所涵盖的内容包括Java 基础知识及高级应用，是对于入门来说的另一种选择。
【千锋大数据】：分享计算机小白大数据学习线路图
计算机小白大数据学习线路图人们常说毕业三五年后就可以看出一个人的未来。
工作三五年后有人月收入过万，开始在老家买房;有人零存款，继续每天租房的生活。
不是后者不拼搏，只是入错了行而已。
现在有一个行业“薪”机炸裂，可以迅速帮你“脱贫”，你会抓住这个机会吗?没错，我们说的就是大数据行业。
首先，来看看大数据有多火吧。
近几年，大数据不仅被纳入谷歌、阿里巴巴等互联网公司的战略规划中，同时也在我国和其他国家的政府报告中多次被提及，大数据无疑成为当今互联网世界的新宠儿。
亚马逊凭借数据服务支撑着庞大的电商帝国，美国政府从大数据中找到蛛丝马迹逮住了本拉登，微信上人们乐此不疲的性格测试，婚恋配对也是大数据的应用。
大数据是新兴行业，人才需求火爆。
智联、BOSS直聘上大数据人才的薪资都在20K左右，北京拥有3~5年工作经验的大数据开发人员平均薪资都在30K。
接下来，我们来看看你可以通过哪些渠道学习大数据。
大数据行业远超一般行业的超高薪水让很多人眼馋不已，跃跃欲试。
有人问：我只有一点点编程基础，可以学习大数据吗?也有人问，我是零基础，学习大数据学得会吗?学习大数据无非两种方式，要么自学，要么报名培训班老师带着一起学。
学习大数据，还是需要不断地不耻下问，甚至要系统地学习，做一些企业的项目，然后进行一些动手实操，你才算真正掌握大数据。
这里奉上一份完整的大数据学习线路图。
严格说来，学习大数据首先要对大数据的发展趋势和应用有所了解。
然后你需要掌握一门计算机的编程语言。
对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。
目前大多数IT培训机构都会教Java，我们都知道Java是目前使用很广泛的网络编程语言之一，它容易学而且很好用。
学完了编程语言之后，就可以进行大数据部分的课程学习了。
大数据课程，包数据分析、数据存储、数据计算、数据展现、数据上线等部分，Linux、Hadoop、Scala、HBase、Hive、 Spark等都必须熟练掌握。
这些内容靠自学也可以，但要入职企业，进行一些实际项目的操作练手是十分必要的。
c#入门教程（三十二）学习路线图
c#入门教程（三十二）学习路线图俗话说选择不对，努力白费，对于C#的学习也是一样方向不对努力白费。
新手或者有经验的开发者学习c#时往往不知道该学习哪个技术，哪些框架。
盲目的学习会导致不足以学以致用，下面就来分享几个学习路线图。
一、后端开发路线这条线路是纯后端开发，主要做服务端开发，前后端分离是当下的主流开发模式。
该路线方向需要学习以下技能：1、基础知识：c#基础知识、 Core相关知识、 Core Web Api、 Core Mvc（可选）、Grpc2、ORM：主要学习EF Core、Dapper（其他流行ORM也行但尽量走主流路线）3、数据库：MySql、SqlServer 深入学习其中一种即可，另一种需要熟悉4、日志组件：NLog或者Serilog5、定时框架： Core或者Handfire6、NoSql方面Redis、RabbitMQ、Mongdb（可选）、Kafka （可选）7、架构方面：经典三层、熟悉DDD架构模式（可选）、熟悉微服务（可选）8、CICD：熟悉Linux操作系统、Git代码管理器、Doker（可选）、K8s（可选）二、c/s客户端开发路线当下物联网开发正火很多大厂都在招物联网技术开发1、基础知识：c#基础知识、 Core相关知识、 Core Web Api、 Core Mvc（可选）、Grpc2、ORM：主要学习EF Core、Dapper（其他流行ORM也行但尽量走主流路线）3、数据库：MySql、SqlServer 深入学习其中一种即可，另一种需要熟悉4、日志组件：NLog或者Serilog5、定时框架： Core或者Handfire6、客户端方面：Wpf（深入学习）、MQtt协议、Winfrom（可选）7、NoSql方面Redis、RabbitMQ、Mongdb（可选）、Kafka （可选）8、架构方面：经典三层、熟悉DDD架构模式（可选）、熟悉微服务（可选）9、CICD：熟悉Linux操作系统、Git代码管理器、Doker（可选）、K8s（可选）三、Web全栈开发路线1该路线是全栈开发，需要学习前端的一些基础知识：1、基础知识：c#基础知识、 Core相关知识、 Core Web Api、 Core Mvc（可选）、Grpc2、ORM：主要学习EF Core、Dapper（其他流行ORM也行但尽量走主流路线）3、数据库：MySql、SqlServer 深入学习其中一种即可，另一种需要熟悉4、日志组件：NLog或者Serilog5、定时框架： Core或者Handfire6、前端方面： Mvc、js、html、css、Vue（React、Angula js）7、NoSql方面Redis、RabbitMQ、Mongdb（可选）、Kafka （可选）8、架构方面：经典三层、熟悉DDD架构模式（可选）、熟悉微服务（可选）9、CICD：熟悉Linux操作系统、Git代码管理器、Doker（可选）、K8s（可选）四、Web全栈开发路线2c#全栈开发方向，使用c#开发前后端功能，不需要学习js和html1、基础知识：c#基础知识、 Core相关知识、 Core Web Api、 Core Mvc（可选）、Grpc2、ORM：主要学习EF Core、Dapper（其他流行ORM也行但尽量走主流路线）3、数据库：MySql、SqlServer 深入学习其中一种即可，另一种需要熟悉4、日志组件：NLog或者Serilog5、定时框架： Core或者Handfire6、前端方面：Blazer（深入学习）7、NoSql方面Redis、RabbitMQ、Mongdb（可选）、Kafka （可选）8、架构方面：经典三层、熟悉DDD架构模式（可选）、熟悉微服务（可选）9、CICD：熟悉Linux操作系统、Git代码管理器、Doker（可选）、K8s（可选）五、游戏开发路线1、基础知识：c#基础知识、 Core相关知识、 Core Web Api、 Core Mvc（可选）、Grpc2、ORM：主要学习EF Core、Dapper（其他流行ORM也行但尽量走主流路线）3、游戏引擎：Unity3d（深入学习）4、日志组件：NLog或者Serilog5、定时框架： Core或者Handfire6、NoSql方面Redis、RabbitMQ、Mongdb（可选）、Kafka （可选）7、架构方面：经典三层、熟悉DDD架构模式（可选）、熟悉微服务（可选）8、CICD：熟悉Linux操作系统、Git代码管理器、Doker（可选）、K8s（可选）六、移动端开发路线如果你项从事开发移动应用，使用c#开发原生安卓、IOS、Mac 应用你需要掌握以下技术1、基础知识：c#基础知识、 Core相关知识、 Core Web Api、 Core Mvc（可选）、Grpc2、ORM：主要学习EF Core、Dapper（其他流行ORM也行但尽量走主流路线）3、数据库：SqlLite4、日志组件：NLog或者Serilog5、定时框架： Core或者Handfire6、客户端方面：Xamarin（深入学习）、Maui7、NoSql方面Redis、RabbitMQ、Mongdb（可选）、Kafka （可选）8、架构方面：经典三层、熟悉DDD架构模式（可选）、熟悉微服务（可选）9、CICD：熟悉Linux操作系统、Git代码管理器、Doker（可选）、K8s（可选）。
千锋大数据课程培训的八大阶段
千锋教育 千锋教育-中国IT 职业教育领先品牌千锋大数据课程培训的八大阶段对于大数据，首先我们需要先了解它的概念，大数据(big data,mega data)，即巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
对于大数据的学习情况，我们参照千锋大数据课程跟大家具体来说一说大数据需要学习的内容。
千锋大数据课程大致分为八个阶段，分别为Java 语言基础；HTML 、CSS 与JavaScript ；JavaWeb 和数据库；Linux 基础；Hadoop 生态体系；Spark 生态体系；Storm 实时开发；项目案例。
至于具体的课程内容，小编将不在此一一阐述，你可到千锋官网网站进行查阅。
据了解，大数据将为社会带来三方面变革：思维变革、商业变革、管理变革，各行业将大数据纳入企业日常配置已成必然之势。
国际数据公司IDC 预测，到2020年，企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元。
目前，我国大数据人才只有46万，未来3到5年人才缺口达150万之多。
也正式这样的原因存在千锋重拳打造了大数据课程培训。
那么千锋大数据开发是依靠什么占领行业领先地位的呢？查阅相关资料，小编了解到其原因主要包括以下三个方面：第一，技术层面紧贴行业发展、着眼未来需求开发、收集、储存、计算一站到底爬虫技术挖掘数据价值，直击大数据核心、助攻求职竞争力第二，现实层面横跨云计算、大数据所有实用内容，数据挖掘处理意义非同凡响淘宝、京东等电商精准推送海量数据采集、预测个人行为、细思极恐，这是一项可怕但避不开的技术第三，发展层面其实就是未来层面、甚至是科幻层面行为数据化、资产数据化、更多衍生的商业模式人工智能、根据大数据蕴藏的事实、预测未来。
大数据技术框架
大数据技术框架社会信息化进程进入大数据时代，海量数据的产生与流转成为常态，大数据成为人们获得新的认知、创造新的价值的源泉。
大数据技术也是逐渐深得各大企业的青睐，对于大数据程序员的需求更是逐渐增加，所以现在学习大数据技术应该是良好的机遇了吧——企业需要，正好你有！今天千锋小编分享给大家的大数据技术框架，正是现在很火的千锋大数据培训机构的内部学习路线图，很有学习价值，对于想要自学大数据的同学来说应该是天大的好事了吧！千锋大数据技术框架：阶段一、大数据基础——java语言基础方面（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JavaScriptPC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript 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开发内幕阶段二、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分布式日志框架阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系（1）分布式计算框架Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming 大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（）（2）storm技术架构体系Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战阶段四、大数据项目实战（一线公司真实项目）数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用阶段五、大数据分析—AI（人工智能）Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析千锋大数据课程学习路线，崇尚从夯实基础开始，比如说编程语言的学习，所以对于真正想要学习大数据的同学来说，提前掌握一门编程语言是很有必要的；然后是讲解的大数据核心技术Hadoop、spark等生态系统，很如了解大数据技术，掌握大数据技术；最后是拓展部分，因为很多小伙伴学习大数据还想进入人工智能行业，所以把大数据技术做奠基，有了大数据技术想要进入人工智能是很容易的，毕竟人工智能技术也靠大数据和云计算撑起来的。
千锋V5.0版本大数据课程学习路线图详细版
千锋V5.0版本大数据课程学习路线图详细版随着大数据技术产业的不断发展，越来越多的互联网公司开始高薪聘请大数据技术人才。
而大数据人才培养无论是对于企业还是对于自己来说都至关重要，千锋教育作为国内大数据培训的先头兵，视人才培养为己任，始终为打造紧跟时代和企业技术需求的课程为教育目标。
此次千锋教育大数据课程的全新升级就是以此为背景展开，具体学习路线图如下：第一阶段Java语言基础阶段1.1 Java编程语言基本概述1.2 Java基础语法1.3 面向对象编程1.4 面向对象高级编程1.5 Java中的常用类库1.6 枚举和异常类1.7 Java数据结构和集合框架泛型1.8 Java中的IO流1.9 Java中的多线程1.10 Java中网络编程和反射1.11 Java8新特性1.12 Java基础加强第二阶段Linux系统&Hadoop生态体系01 Linux入门02 常用基本命令03 系统管理04 Linux操作增强05 Linux shell编程06 Hadoop生态07 分布式系统概述08 Hadoop入门09 Hadoop伪分布式10 Hadoop全分布式11 HDFS基本概念12 HDFS的应用开发13 HDFS的IO流操作14 NameNode工作机制15 DataNode工作机制16 Zookeeper入门17 Zookeeper详解18 HA框架原理19 Hadoop-HA集群配置20 MapReduce框架原理21 Shuffle机制22 Mapreduce案例一23 Mapreduce案例二24 Hive入门25 Hive DDL数据定义26 Hive分区表27 Hive分桶表28 Hive查询29 Hive的高级查询Join与排序30 Hive的函数31 Hive DML数据管理32 Hive文件存储33 Hive企业级调优34 Hive企业级调优二35 Hive企业级项目实战36 Flume详解37 Sqoop详解38 Hbase概念39 Hbase的操作40 Hbase整合41 Hbase的实战和优化第三阶段分布式计算框架3.1 scala3.2 Spark Core3.3 Spark SQL3.4 Spark Streaming3.5 kafka3.6 ElasticSearch3.7 Logstash3.8 Kibana3.9 Kibana第四阶段大数据实战项目4.1 互金领域-广告投放项目介绍：构建广告投放平台，进行广告投放业务，吸引潜在客户，推广产品，包含投放微服务平台、竞价模块、客户群体画像、千人千面推荐产品。
千锋大数据学习路线分享
千锋大数据学习路线分享大数据技术成为很多领域的必需工具，就像现在很火爆的人工智能、区块链、云计算等等都是与大数据技术息息相关。
所以学习大数据技术是基础，也让自己面对众多的火爆行业有更多的选择。
千锋作为一家专业的互联网教育培训机构，年培养优质人才20000余人，同期在校学员5000余人，合作院校超500所，合作企业超10000家，每年有数十万名学员受益于千锋教育组织的技术研讨会、技术培训课、网络公开课及免费教学视频。
在大数据课程培训上更是上心，毕竟是现在很热门的技术。
与亚马逊达成战略合作，企业项目真实还原，让学员积累真正的开发经验。
名师配好课，17年项目经验总监统领全程面授，课程覆盖云计算与机器学习等热门技术，为万余企业定制培训。
千锋大数据学习路线图是由众多知名讲师和百度阿里等技术官的参与定制而成，适合很多初学大数据的同学学习。
阶段一、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程序与集合类阶段二、HTML、CSS与JavaScriptPC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript 交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用阶段三、JavaWeb和数据库数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕阶段四、Linux&Hadoopt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分布式日志框架阶段五、实战（一线公司真实项目）数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用阶段六、Spark生态体系Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming 大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（）阶段七、Storm生态体系storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战阶段八、大数据分析—AI（人工智能）Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习Python机器学习图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析千锋大数据学习路线图就分享到这，有疑问的或者需要更多学习资料的欢迎来撩小编！。
千锋扣丁学堂HTML5培训简述从入门到精通需要多长时间
现在学习HTML5开发的小伙伴有很多，多数的小伙伴都是选择专业的机构学习的。
关于HTML5开发的学习，有不少的网友询问过从入门到精通需要多长时间。
其实具体的时间小编真的不好说什么确切的答案，因为每个人对于这行的基础不同，理解能力、学习能力不同，所以所用时间是不同的。
下面小编就来分享一下从入门到精通需要多长时间，感兴趣的小伙伴就随小编来了解一下吧。
其实扣丁学堂在HTML5培训方面设定的就是5个月左右的学习时间，只要你认真的跟着老师学，不落课及时完成老师下发的任务，有什么问题当时提出现场解决，用几个月的时间学好HTML5不是幻想。
在加入到扣丁学堂HTML5培训机构学习之后，首先是要给自己订一个目标，既然想要学好HTML5开发那就不能白白浪费这几个月的时间。
在了解HTML前沿和大致结构以后就要开始HTML5的课程学习。
HTML5的多媒体播放、Canvas、地理定位、本地存储等以及jaxxxxvascxxxxript知识都是我们需要学习的。
第一个阶段，学习的是DIV+CSS，如果了解过那么就会觉得比较轻松。
紧接着就是第二个阶段，可能这个阶段需要很理性的逻辑思维能力。
但是不管怎么说，只要自己用心就一定会学有所成的。
其实认真学习的日子过得非常快，只要你认真刻苦一转眼的时间几个月的时间就过去了，通过扣丁学堂HTML5培训学习，只要你肯学，都会学有所成的。
以上就是扣丁学堂HTML5在线学习小编给大家分享的从入门到精通需要多长时间，希望对小伙伴们有所帮助，想要了解更多内容的小伙伴可以登录扣丁学堂官网咨询。
想要学好HTML5开发小编给大家推荐口碑良好的扣丁学堂，扣丁学堂有专业老师制定的HTML5学习路线图辅助学员学习，此外还有与时俱进的HTML5课程体系和供大家学习，想要学好HTML5开发技术的小伙伴快快行动吧。
扣丁学堂H5技术交流群：673883249。
foxtable从入门到精通图文教程
千锋大数据培训 从入门到精通的方法
老师讲课比较幽默，平时也很接地气，总是可以通过大量的案例来冲击我那混沌的脑壳，我也拿出了冲刺高考时的状态，所以刚开始上课时，我都能跟上老师的脚步，但后来随着内容的深入，让我这个电脑小白越来越吃力，上课时勉强可以听懂，但下课后就什么都记不得了，后来更是走入了学习误区，变的越来越自卑，学习状态也是越来越差。
刚好这时身边有个发小是做开发这一块的，说现在互联网开发比较热门，如果需要的话可以试试，然后通过他的介绍和上网综合了解，感觉确实也还可以，所以在努力说服父母后，辞掉了原来的工作，选择了拖到开课前两天才结束工作，修整了两天就来到千锋开始上课，还好第一天老师只是和我们分享了大数据的发展过程和我们接下来要学习的内容以及当下这个行业的就业状态。
我感觉自己很幸运能来到千锋，遇到了这样的一群老师，谢谢你们，相信在老师的帮助下我最终会拿到一个好成绩。
千锋大数据培训从入门到精通的方法
由于杭州离家比较近，大学毕业后我就来到了杭州，在亲人的介绍下来到了杭州一家建筑公司工作，一待就是三年，工作比较轻松，每年基本都是上八个月班，休四个月左右，但也因为如此，渐渐失去了斗志，再也没有大学时的那种激情，每天除了上班就是抱着手机，离了手机就会变的无所事事，感觉自己就像晚清时吸食鸦片的状态一样，有时梦中醒来都会感到一阵后怕，所以我要改变现在的生活状态，虽然已不再年轻，但我认为只有改变，我才有希望。
郑州千锋：零基础大数据学习路线
郑州千锋：零基础大数据学习路线大数据作为当前吸金的领域之一，吸引了很多人的加入，这些人中不乏有一定的开发经验的IT工作者，还有从没有接触过计算机技术的小白。
那是不是这部分零基础的朋友就学不了大数据了呢？答案当然是否定的。
大数据学习并不是高深莫测的，虽然它并没有多简单，但是通过努力，零基础的朋友也是完全可以掌握大数据的。
零基础学习大数据一般有以下几步，千锋大数据带你来了解：1.了解大数据理论要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。
对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。
所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。
2.计算机编程语言的学习。
对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。
因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。
目前大多数机构都是教JAVA，我们都知道Java是目前使用很广泛的网络编程语言之一，他容易学而且很好用。
在学习Java的时候，我们一般需要学习这些课程：HTML&CSS&JS，java 的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术，jQuery与AJAX技术，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。
这些课程都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。
3.大数据相关课程的学习。
学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了。
一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。
大数据课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。
如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。
JAVA学习路线图是什么
JAVA学习路线图是什么Java学习的热度依旧不减，无论是来自对编程的兴趣所在，还是来自高薪就业的诱惑，成就了java在编程排行榜上一直稳居榜首。
重庆千锋的java课程是由很多经验丰富的讲师参与编制，项目是与百度阿里等技术官共同参与商定，都死企业的真实项目，业内也是很权威的。
今天小编将千锋的学习路线图分享出来，助力大家的java学习！第一阶段：Java基础作为入门的必备知识点，让你能更加深入的了解java 的概念，带你走进java的初级世界。
JavaEE的学习内容从计算机基本概念，DOS命令开始，为你入门编程语言扫盲，什么是程序，如何配置JAVA开发环境，JAVA编程的过程是怎样的，JAVA 有什么物特点，程序是如何运行的，这些你都可以在这里得到答案。
接下来是介绍JAVA编程的基础语法，共分为10个知识点，我们将学习变量，基本数据类型，进制，转义字符，运算符，分支语句和循环语句等，以达到训练基础语法和逻辑能力的目的。
还有对数组、面向对象和异常处理等。
第二阶段是javaWeb的学习。
接下来便是对我们的万维网即web进行了解，如何玩转web开发就在这里。
Web前端开发基础和框架、Servlet和JSP在Web后端的应用、Web后端开发相关专题、MVC和分层架构以及项目开发流程及CASE工具的使用等。
第三阶段java框架。
我们都知道java发展到java9，拥有完整的框架，是很多项目开发的基础，所以框架学习是我们要重点学习的知识。
框架是程序中另一种存储数据的方式，比直接使用数组来存储更加的灵活，在项目中应用十分广泛。
同时，框架整合开发（SSH/SSS）、RESTful架构和移动端接口设计、第三方接口和在线支付功能、网站安全和Spring Security应用实战、复杂用户交互处理和Spring Web Flow的应用、MyBatis的应用和SSM 整合，我们将深入研究其中涉及到的数据结构和算法，对学员的技术深度有了一个质的提升。
干货一图掌握培训体系全景图及流程图
干货一图掌握培训体系全景图及流程图目录•培训体系概述•培训需求分析•培训计划制定•培训实施与管理•培训效果评估与改进•培训体系全景图及流程图解读01培训体系概述定义与目的定义培训体系是指一系列相互关联、有机结合的培训要素，包括培训目标、内容、方法、资源等，旨在提高员工素质、促进组织发展的系统化过程。
目的通过系统化、规范化的培训，提高员工的知识、技能和素质，促进个人和组织的发展，提升组织整体绩效和竞争力。
01020304培训需求分析培训计划制定培训实施与管理培训效果评估培训体系构成通过对组织、任务和人员三个层面的分析，确定培训目标和内容。
根据培训需求，制定详细的培训计划，包括培训时间、地点、方式等。
对培训效果进行评估，包括反应层、学习层、行为层和结果层四个层面。
按照培训计划，组织培训活动，并对培训过程进行管理和监控。
01020304提升员工素质促进组织发展提高组织绩效增强组织竞争力培训体系重要性通过培训，员工可以不断更新知识、提高技能，适应组织发展的需要。
培训体系可以帮助组织培养所需的人才，推动组织的战略实施和业务发展。
通过提升员工的工作效率和工作质量，进而提高组织的整体绩效。
优秀的培训体系可以吸引和留住优秀人才，提升组织的品牌形象和市场竞争力。
02培训需求分析组织目标组织文化组织资源明确组织的发展战略和长期目标，分析当前及未来所需的核心能力和技能。
了解组织的价值观、行为准则和期望，确保培训内容与组织文化相契合。
评估组织的培训预算、时间、人力等资源，以确定可行的培训方案。
详细分析岗位的工作职责、任务及绩效标准，确定员工需要掌握的知识和技能。
工作任务工作流程工作环境了解岗位在整体工作流程中的位置和作用，明确员工需要掌握的关键流程和协作能力。
考虑岗位所处的工作环境，包括设备、工具、信息系统等，确保培训内容与工作环境相匹配。
030201评估员工的现有技能、知识和态度，确定其培训需求和潜在的发展空间。
员工能力了解员工对培训的态度和期望，激发其参与培训的兴趣和动力。
千锋大数据培训课程内容有哪些
千锋大数据培训课程内容主要有哪些？当下大数据发展迅猛，大数据的到来已经成为不可阻挡的时代潮流，如果说互联网的发迹，你遗憾生不逢时，移动互联网的蹿红，你感叹错失良机，如今大数据正在崛起，你还要错过吗？大量培训机构也是看准了商机，纷纷推出大数据培训班。
大数据培训到底学习什么内容呢？以下是千锋教育大数据培训的主要课程内容：第一阶段Java语言基础01Java开发介绍02熟悉Eclipse开发工具03Java语言基础04Java流程控制05Java字符串06Java数组与类和对象07数字处理类与核心技术08I/O与反射、多线程09Swing程序与集合类第二阶段HTML、CSS与JavaScript01PC端网站布局02HTML5+CSS3基础03WebApp页面布局04原生JavaScript交互功能开发05Ajax异步交互06JQuery应用第三阶段JavaWeb和数据库01数据库02JavaWeb开发核心03JavaWeb开发内幕第四阶段Linux基础01Linux安装与配置02系统管理与目录管理03用户与用户组管理04Shell编程05服务器配置06Vi编辑器与Emacs编辑器第五阶段Hadoop生态体系01Hadoop起源与安装02MapReduce快速入门03Hadoop分布式文件系统04Hadoop文件I/O详解05MapReduce工作原理06MapReduce编程开发07Hive数据仓库工具08开源数据库HBase09Sqoop与Oozie第六阶段Spark生态体系01Spark简介02Spark部署和运行03Spark程序开发04Spark编程模型05作业执行解析06Spark SQL与DataFrame 07深入Spark Streaming 08Spark MLlib与机器学习09GraphX与SparkR10spark项目实战11scala编程12Python编程第七阶段Storm实时开发01storm简介与基本知识02拓扑详解与组件详解03Hadoop分布式系统04spout详解与bolt详解05zookeeper详解06storm安装与集群搭建07storm-starter详解08开源数据库HBase09trident详解第八阶段项目案例01模拟双11购物平台02前端工程化与模块化应用在了解了大数据培训的主要课程内容之后，是不是觉得学习目标更明确了，大数据发展前景非常大，且学成之后也非常好就业，想要高薪和土豪的生活就不要错失掉这个机会。
大数据进阶教程有什么
大数据进阶教程有什么大数据技术体系十分繁杂，单单基础技术就能覆盖数据采集、数据预处理、NOSQL数据库、分布式存储、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据挖掘、数据仓库、机器学习、并行计算、深度学习、人工智能、可视化等各种范畴。
而现在很多人对于大数据就像是“盲人摸象”，这种现象严重阻碍了中国大数据的发展。
中科院鄂维南院士也不止一次的强调：中国大数据发展的最大问题是人才匮乏。
所以，想在大数据领域深耕的伙伴需要多花功夫，一切宏伟蓝图的前提条件都是自身的实力够硬！一份大数据菜鸟进阶教程pdf版送上，为你拨开云雾见天明。
java视频教程总目录：/s/1jHHJQBkjava基础教程(1)：/s/1jHEwhEIjava基础教程（2）：/s/1boC899Xjavaweb开发相关软件下载链接：/s/1mhZWFnM 此外还给大家推荐一本书籍—《大数据技术概论》，助攻视频教程，这是一本偏技术类的，入门级读物。
全书共分成11章分别介绍了大数据概论、大数据采集及预处理、大数据分析、大数据数据可视化、Hadoop概论、HDFS和Common概论、MapReduce概论、NoSQL技术介绍、Spark概论、云计算与大数据、大数据解决方案相关案例等内容。
考虑到大数据技术涉及了许多新名词和专业性极强的词汇，细心的作者在全书的每一章中均附有相关术语的注释，方便读者查阅和自学。
大数据范围很广，所以需要复合型的人才，并不是你掌握一种编程、一种语言就可以了，希望拿到这套视频的童鞋，为自己制定计划，坚持看完，并记下所遇到的问题，在日常的工作中求教前辈，再进行实践、论证。
也可以加入大数据qq交流群，大家一起交流学习。
如此，才能由点到面，不断提升自身技能！。
敏捷学习地图设计分享
让学习有章可循——敏捷学习地图设计分享学习地图是什么0103敏捷学习地图实践02如何绘制学习地图CONTENT01学习地图是什么？一张寻宝地图都有哪些属性\要素路线节点内容终点学习地图的概念路线提示终点节点学习路径学习方式学习里程碑学习目的学习地图(又称学习路径图）就是为了达成某一学习目的，带有明确路径的学习指引学习地图的呈现形式EXCLE版卡通版图表版还可以是啥版?活动练习请将学习地图呈现形式与对应的使用场景连线？EXCLE版动画版图表版给自己用给学员看给老板看学习地图和课程体系的关系？学习地图与课程体系关系新员工助理专员专家学习地图和学习项目的关系？领导力项目实施测评与选拔管自己引领价值导向管业务赢得市场领先管团队创造组织优势评估与发展模块一模块二模块三毕业汇报课程1课程2课程3主题任务1主题任务2主题任务3IDP发展行动学习主题汇报最佳实践分享毕业典礼A领导力发展项目全景图阶段三：收获期阶段二：强化期阶段一：培养期线下集训（开班）- 2天任务：学习计划制定高管座谈线上片区行动-3个月任务：完成个人能力发展计划 完成团队学习计划线下集训 - 2天 任务：参与能量集市业务痛点研讨线上片区行动-4个月任务：完成个人轮岗计划 完成团队行动计划线下集训- 2天任务：复盘会议业务突破外训角色转变外训团队管理外训A 领导力发展项目学习路径图线上片区行动-3个月任务：完成个人行动计划 完成团队建设行动个人答辩结业表彰结果应用学习地图是学习项目的产品说明书。
运营全景图学习路径图学习地图与人力资源各模块的关系学习地图的作用从战略到组织能力实现路径为部门团队建设提供了可操作的体系参考让个人职业生涯路径看得见组织部门个人成功看得见较少焦虑02学习地图分类绘制介绍地图是怎么画的？以始为终首先其次最后给谁看目的是什么怎么学学习地图的分类部门\岗位序列个人\岗位组织战略驱动型S-C-L流程驱动型职能驱动型任务驱动型P-C-LF-C-LT-C-L职涯驱动型C-C-LS-C-L （战略驱动型)•基于组织未来发展\战略目标达成•关注组织能力提升•通常用于：商业报告、战略解码战略举措人才挑战组织能力关键人群能力学习项目学习活动S （Strategy ）C （Capability ）L （Learning)战略举措关键挑战组织能力关键人群能力学习项目学习活动S （strategy ）C （Capability ）•开拓海外市场•资金高周转•新增200个项目•标准化、精品化•无海外人才支撑•高压之下执行力欠缺•各关键职能模块人员储备不足•现有项目总储备不足•没有统一标准和方法论•新员工较多，文化稀释•国际化视野•强管控强执行•团队建设•精益求精•职业经理人•工程•投资•营销•管理•设计•储备项目总班•新任经理班•职能专项培训•未来领袖•人人是讲师•客户满意度•精益求精•高管座谈L （Learning)战略/业务分析识别战略性工作任务S培训体系资源整合创新发展品牌影响追求卓越人际影响全局思维流程运营项目开发规划设计专业力要求领导力要求人群能力要求识别培养人群岗位能力要求领导力要求专业力要求关键任务核心组织能力战略重点成人学习70-20-10规律通过实践培养（70%）通过辅导反馈培养（20%）通过课堂学习培养（10%）基于工作实际的在岗发展主题行动学习基于个人能力发展的领导力提升培养长效持续互动学习项目基于持续推进在岗学习的应用技术组织能力识别组织转型阶段需求（业务实施）C岗位能力识别个人发展阶段需求（能力提升）C学习发展项目基于组织能力提升的关键人群学习项目LP-C-L （流程驱动型)•工作存在一致的流程或存在同一套商业价值链•通过流程提炼胜任能力，不同岗位层级对应的能力程度不同•通常用于：部门级\岗位级人才发展项目KPI关键流程胜任能力岗位能力要求P （Process ）C （Competency ）L （Learning)资源课程项目流程驱动型P-C-L（同职能驱动型）C-C-L （职涯驱动型)•以个人职业生涯成长不同阶段为节点•以不同节点的挑战为分析依据•通常用于：领导力梯队培养、新员工转身职业通道职涯节点应对挑战目标\任务C （Career ）C （Challenge ）L （Learning)资源支持活动领导力职涯与挑战•忽略与直接下属的沟通重要性；•不愿意花时间去倾听下属的意见；•还是按照以往的工作套路去完成任务；•更多的时候是直接帮助下属完成工作，事必亲躬，而不是辅导下属如何去做。
千锋扣丁学堂大数据培训之零基础学习大数据路线和方向
今天千锋扣丁学堂老师给大家介绍一下关于零基础小白如何学习大数据路线和方向的详细解介绍，随着人们对大数据的认识越来越深入，很多零基础人员看到了大数据的未来，也想学习这个前沿技术，踏入时代的领军行业，其大数据本质是：数据挖掘深度和应用广度的结合。
对海量数据进行有效的分析和处理，而不单单是数据量大就叫大数据，下面我们一起来看一下吧。
[MISSING IMAGE: , ]大数据三大学习方向：大数据开发师、大数据架构师、大数据运维师大数据开发师和大数据架构师必须熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。
深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法，熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，Hbaxxxxse、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。
大数据运维师只需了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn；具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建。
熟悉各种大数据平台的部署方式，集群搭建，故障诊断、日常维护、性能优化，同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储，数据维护及优化。
熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台，通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。
通过灵活、易扩展的Hadoop平台转变了传统的数据库和数据仓库系统架构，从Hadoop部署实施到运行全程的状态监控，保证大数据业务应用的安全性、快速响应及扩展能力！选择大数据不同阶段职位要求数据存储阶段：SQL，oracle，IBM等等都有相关的课程，根据公司的不同，学习好这些企业的开发工具，基本可以胜任此阶段的职位。
大数据学习路线
⼤数据学习路线前⾔数据科学部为想从事⼤数据⽅向学习的⼩伙伴总结了⼀下⼤数据的学习路线，供⼤家学习参考。
由于⼤数据是⼀个基础门槛较⾼就业前景较好的学习⽅向。
所以打算学习⼤数据的⼩伙伴要加油啦！⼤数据学习路线：⾸先我要了解⼤数据处理流程：第⼀步：数据收集第⼆部：数据存储第三步：数据分析第四步：数据应⽤数据收集⼤数据处理的第⼀步是数据的收集。
现在的中⼤型项⽬通常采⽤微服务架构进⾏分布式部署，所以数据的采集需要在多台服务器上进⾏，且采集过程不能影响正常业务的开展。
基于这种需求，就衍⽣了多种⽇志收集⼯具，如 Flume 、Logstash等，它们都能通过简单的配置完成复杂的数据收集和数据聚合。
数据存储收集到数据后，下⼀个问题就是：数据该如何进⾏存储？我们通常熟知的就是把数据存⼊MySQL、Oracle等传统的关系型数据库，这些传统的数据库的特点是能够快速存储结构化的数据，并⽀持随机访问。
但⼤数据的数据结构通常是半结构化（如⽇志数据）、甚⾄是⾮结构化的（如视频、⾳频数据），为了解决海量半结构化和⾮结构化数据的存储，衍⽣了 Hadoop HDFS 、KFS、GFS 等分布式⽂件系统，它们都能够⽀持结构化、半结构和⾮结构化数据的存储，并可以通过增加机器进⾏横向扩展。
分布式⽂件系统完美地解决了海量数据存储的问题，但是⼀个优秀的数据存储系统需要同时考虑数据存储和访问两⽅⾯的问题，⽐如你希望能够对数据进⾏随机访问，这是传统的关系型数据库所擅长的，但却不是分布式⽂件系统所擅长的，那么有没有⼀种存储⽅案能够同时兼具分布式⽂件系统和关系型数据库的优点，基于这种需求，就产⽣了 HBase、MongoDB。
数据分析⼤数据处理最重要的环节就是数据分析，数据分析通常分为两种：批处理和流处理。
批处理：对⼀段时间内海量的离线数据进⾏统⼀的处理，对应的处理框架有 Hadoop MapReduce、Spark、Flink 等；流处理：对运动中的数据进⾏处理，即在接收数据的同时就对其进⾏处理，对应的处理框架有 Storm、Spark Streaming、Flink Streaming 等。
千锋大数据基础课程培训
千锋大数据基础课程培训一谈到大数据技术，很多人首先想到的是数学，我觉得是因为数字在数学体系中稳固的位置吧，而大数据技术也和数学紧紧地结合在一起。
今天千锋教育向大家介绍大数据中的数学基础知识。
1.概率论与数理统计：这部分与大数据技术开发的关系非常密切，条件概率、独立性等基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、方差分析及回归分析、随机过程（特别是Markov）、参数估计、Bayes理论等在大数据建模、挖掘中就很重要。
大数据具有天然的高维特征，在高维空间中进行数据模型的设计分析就需要一定的多维随机变量及其分布方面的基础。
Bayes定理更是分类器构建的基础之一。
除了这些这些基础知识外，条件随机场CRF、隐Markov模型、n-gram等在大数据分析中可用于对词汇、文本的分析，可以用于构建预测分类模型。
当然以概率论为基础的信息论在大数据分析中也有一定作用，比如信息增益、互信息等用于特征分析的方法都是信息论里面的概念。
2.线性代数：这部分的数学知识与大数据技术开发的关系也很密切，矩阵、转置、秩分块矩阵、向量、正交矩阵、向量空间、特征值与特征向量等在大数据建模、分析中也是常用的技术手段。
在互联网大数据中，许多应用场景的分析对象都可以抽象成为矩阵表示，大量Web页面及其关系、微博用户及其关系、文本集中文本与词汇的关系等等都可以用矩阵表示。
以矩阵为基础的各种运算，如矩阵分解则是分析对象特征提取的途径，因为矩阵代表了某种变换或映射，因此分解后得到的矩阵就代表了分析对象在新空间中的一些新特征。
所以，奇异值分解SVD、PCA、NMF、MF等在大数据分析中的应用是很广泛的。
3.最优化方法：模型学习训练是很多分析挖掘模型用于求解参数的途径，基本问题是：给定一个函数f:A→R，寻找一个元素a0∈A，使得对于所有A中的a，f(a0)≤f(a)（最小化）；或者f(a0)≥f(a)（最大化）。
优化方法取决于函数的形式，从目前看，最优化方法通常是基于微分、导数的方法，例如梯度下降、爬山法、最小二乘法、共轭分布法等。
专业序列学习地图
A 态度类
定义
行为的选 择与改变
示例
我热爱站坪 保障工作
建议学习方式
体验学习 角色扮演 案例分析
学习目标
转变 选择
最佳实践
三星新员工戏剧表演 日航茶道体验培训
S 技能类
动作技能 智慧技能 （概念形成、 规则运用与问 题解决）
安检设备操作 灵活面对客户 投诉
信息安全经理
注：虚线框内岗位为职业发展路径中非必经岗位，且所有高级岗位均具有晋升为资深、专家的职业通路。
Document number
1.2 岗位序列划分
IT序列划分图
IT学习地图业务序列
研发
运维
数据管理
IT业务管理
程序 业务分析
运控 系统 应用 前端 网络 网络安全
程序 业务分析
安全审计 质量标准
数据库管理
测试 页面制作
数据库管理
数据校验 数据质量
质量控制
科研培训 SITA转报
数据标准
元数据
IT商务
信息计划
通讯
流程 业务
8 Document number
8
2 能力分析
IT序列素质能力模型分析与培养建议
IT序列素质能力模型 素质能力培养建议
•业务洞察力 •商业价值导向
商业价值创造力
• 初级定型——“尽职尽责”、“职业化成熟度”、 “团队合作”： 在新员工、初级员工阶段，重点培养员工在“尽职尽 责”、“职业化成熟度”、“团队合作”方面的素质 能力，夯实基础素质，打造定型。 • 中级加速——“结果导向”、“问题判断力”： 在中级阶段，根据岗位特点，重点培养员工在“结果 导向”、“问题判断力”方面的素质能力，促进绩效 提升。 • 高级提升——“商业价值导向” 在高级阶段，注重培养员工在“商业价值导向”方面 的素质能力，促进掌握公司战略、业务发展趋势。 • 逐级进阶——“沟通与谈判技巧”、“业务洞察力” 根据员工在职业发展的不同阶段，逐步提升在 “沟通 与谈判技巧”“业务洞察力”方面的素质能力。
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随着大数据越来越火热，薪资越来越高，开始吸引着越来越多的人开始想要投身这个行业。
其中有许多朋友的都是大数据零基础，以前并没有接触过大数据相关知识。
零基础学大数据
难吗？这主要取决于你所学习机构的硬性实力，如：大数据师资、大数据课程、大数据项目
等等。
现在市面上的培训机构基本上都开设有自己的大数据零基础班，专门为大数据零基础的学员
提供服务。
但是这些班的教学效果参差不齐，如果有的朋友在刚开始学大数据的时候不慎选
择了一个不靠谱的大数据培训机构，那么学习大数据的效果一定是非常不理想的，对以后的
就业和发展也没有什么作用。
一、第一阶段：静态网页基础(HTML+CSS)
主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等
从技术层面来说，该阶段使用的技术代码很简单、易于学习、方便理解。
从后期课程层来说，因为我们重点是大数据，但前期需要锻炼编程技术与思维。
经过我们多年开发和授课的项目
经理分析，满足这两点，目前市场上最好理解和掌握的技术是J2EE，但J2EE又离不开页面
技术。
所以第一阶段我们的重点是页面技术。
采用市场上主流的HTMl+CSS。
二、第二阶段：JavaSE+JavaWeb
主要技术包括：java基础语法、java面向对象(类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等)、异常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句操作、
多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、
泛型、设计模式称为Java基础，由浅入深的技术点、真实商业项目模块分析、多种存储方式
的设计与实现。
该阶段是前四个阶段最最重要的阶段，因为后面所有阶段的都要基于此阶段，也是学习大数据紧密度最高的阶段。
本阶段将第一次接触团队开发、产出具有前后台(第一阶
段技术+第二阶段的技术综合应用)的真实项目。
三、第三阶段：前端框架
主要技术包括：jaxxxxvascxxxxript、Jquery、注解反射一起使用，xmxxxxl以及xmxxxxl解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui
前两个阶段的基础上化静为动，可以实现让我们网页内容更加的丰富，当然如果从市场人员
层面来说，有专业的前端设计人员，我们设计本阶段的目标在于前端的技术可以更直观的锻
炼人的思维和设计能力。
同时我们也将第二阶段的高级特性融入到本阶段。
使学习者更上一
层楼。
四、第四阶段：企业级开发框架
主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4jslf4j整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity，爬虫技术nutchlucene，webServiceCXF、Tomcat集群和热备、MySQL读写分离
从J2EE开发工程师的任职要求来说，该阶段所用到的技术是必须掌握，而我们所授的课程
是高于市场(市场上主流三大框架，我们进行七大框架技术传授)、而且有真实的商业项目驱动。
需求文档、概要设计、详细设计、源码测试、部署、安装手册等都会进行讲解。
五、第五阶段：初识大数据
主要技术包括：大数据前篇(什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概念和安
装等)、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、LinuxShell编程(SHELL变量、循
环控制、应用)、Hadoop入门(Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop)、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集
群搭建)、MapReduce应用(中间计算过程、Java操作MapReduce、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP端优化，COMBINER使用方法见TOPKSQOOP导出其它虚拟机VM的快照权限管理命令AWK
与SED命令)
该阶段设计是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎么相对呢?在前置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。
现在，大数据呢?大数据是将程序运行在大规模机器的集群中处理。
大数据当然是要处理数据，所以同样，数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。
六、第六阶段：大数据数据库
主要技术包括：Hive入门(Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制)、HiveShell编程(建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图)、Hive高级应用(DISTINCT 实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbaxxxxse入门、HbaxxxxseSHELL编程(DDL、DML、Java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbaxxxxse 模块(REGION、HREGIONSERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER配置、Hbaxxxxse与Zookeeper集成)、Hbaxxxxse高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)
该阶段设计是为了让大家在理解大数据如何处理大规模的数据的同时。
简化咋们的编写程序时间，同时提高读取速度。
怎么简化呢?在第一阶段中，如果需要进行复杂的业务关联与数据挖掘，自行编写MR程序是非常繁杂的。
所以在这一阶段中我们引入了HIVE，大数据中的数据仓库。
这里有一个关键字，数据仓库。
我知道你要问我，所以我先说，数据仓库呢用来做数据挖掘分析的，通常是一个超大的数据中心，存储这些数据的呢，一般为ORACLEDB2等大型数据库，这些数据库通常用作实时的在线业务。
总之，要基于数据仓库分析数据呢速度是相对较慢的。
但是方便在于只要熟悉SQL，学习起来相对简单，而HIVE呢就是这样一种工具，基于大数据的SQL查询工具，还包括Hbaxxxxse，它为大数据里面的数据库。
七、第七阶段：实时数据采集
主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门(消息队列、应用场景、集群搭建)、KAFKA 详解(分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试)、KAFKA高级使用(java开发、主要配置、优化项目)、数据可视化(图形与图表介绍、CHARTS 工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图)、STORM入门(设计思想、应用场景、处理过程、集群安装)、STROM开发(STROMMVN开发、编写STORM本地程序)、STORM进阶(java开发、主要配置、优化项目)、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化
前面的阶段数据来源是基于已经存在的大规模数据集来做的，数据处理与分析过后的结果是
存在一定延时的，通常处理的数据为前一天的数据。
举例场景：网站防盗链，客户账户异常，实时征信，遇到这些场景基于前一天的数据分析出来过后呢?是否太晚了。
所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分析。
主要包括了：FLUME实时数据采集，采集的来源支持非
常广泛，KAFKA数据数据接收与发送，STORM实时数据处理，数据处理秒级别
八、第八阶段：SPARK数据分析
主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据
结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用(高阶函数、科里函数、
偏函数、尾迭代、自带高阶函数等)、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark
数据集与编程模型、SPARKSQL、SPARK进阶(DATAfrxxxxame、DATASET、SPARKSTREAMING原理、SPARKSTREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程
模型)、SPARK高级编程(Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习)、SPARK高级应用(系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复)、SPARKMLKMEANS算法，SCALA隐式转化高级
特性
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