大数据开发需要学什么？史上最容易听懂的教程，让你快速入门

大数据的发展已经进入发展的快车道，当前医疗行业、能源行业、通信行业、零售业、金融行业、体育行业等各行业都可以从其数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值，对大数据人才的需求也是越来越多，但面对大数据的开发，好多人是有余力而心不足，不知道大数据开发需要那些技术知识，今天小编给大家做一个全面的分析。

首先大数据开发需要学什么？

第一阶段Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等

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 第二阶段了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，学习

如果你想要学好大数据最好加入一个好的学习环境，可以来这个Q群251956502 这样大家学习的话就比较方便，还能够共同交流和分享资料

Java交互功能的开发应用。

01PC端网站布局

02HTML5+CSS3基础

03WebApp页面布局

04原生Java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，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell脚本编程、Linux权限管理等基本的Linux使用知识，了解Linux常见版本，通过实际操作学会使用。

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，Hadoop是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。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HBase

09Sqoop与Oozie 第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。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SparkR

10spark项目实战

11scala编程

12Python编程 第七阶段Storm实时开发，Storm主要用来处理实时计算的问题，这一阶段需要讲解Storm的架构原理、安装部署、实战演练，同时穿插卡夫卡的体系、使用、发布、订阅等。

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HBase

09trident详解 第八阶段项目案例，前七个阶段都是理论知识的学习和实战演练，到了这一时期应该将所有知识通汇贯通，通过实战快速培养动手能力，保证工作能力。

01模拟双11购物平台

02前端工程化与模块化应用

学习大数据开发技术，为什么一定要选择一套好的视频教程？

理由一：一套好的大数据课程讲解精细，容易入门，让晦涩难懂的大数据变的更加容易学。

在视频中的语言部分应由浅入深，在掌握函数式编程和面向对象的基础上能够掌握高阶函数编程（作为值的函数、柯里化、隐式值、隐式转换），使得学生可以胜任项目中的开发之外，还可以读懂Spark源码，为以后研究Spark架构和自己编写架构奠定扎实的基础。

理由二：一套好的大数据课程应该不单单是理论知识的讲解，是与实力相结合的讲解，更加清晰深刻。

视频讲解与实例练习相结合，通过看视频也能保证知识得到充分的实践，知识掌握更牢靠。在综合案例实现过程中，通过使用Akka通信模型实现RPC远程通信框架，这样既可以深入了解Spark的通信机制，又提升了Scala语言的开发技能。

理由三：一套好的的大数据课程由浅及深，能学到真正的大数据的知识，而不是基础的技术，将更加专业，学完可以直接就业。

系统全面的讲解Spark环境的搭建以及与Hadoop生态圈的衔接。在Scala语言的基础上，深入理解Spark常用算子和高级算子的使用场景，使得学生在以后的开发过程中能够灵活运用Spark核心技术。讲解Spark生态，开发与性能调优双管齐下，分享企业中实战技能，学生学习更全面，更实际。深入讲解Spark源码和Spark框架，从内到外，挖掘Spark的五脏六腑，做到深入，再深入。学生可以从原理，从基石上了解Spark生态的方方面面。

大数据学习，刻不容缓，机遇就在眼前，抓住时代的发展，去创造属于自己的奇迹！