大数据学习路线及各阶段学习书籍推荐！废话不多说，直接切入主题，有需要的小伙伴可以参考学习！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开发内幕推荐书籍：《Effective Java中文版》（第2版）本书为我们带来了共78条程序员必备的经验法则，针对你每天都会遇到的编程问题提出了有效、实用的解决方案。书中的每一章都包含几个“条目”，以简洁的形式呈现，自成独立的短文，它们提出了具体的建议，对于Java平台精妙之处的独到见解，以及优秀的代码范例。每个条目的综合描述和解释都阐明了应该怎么做，不应该怎么做，以及为什么。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分布式日志框架推荐书籍：1、《Big Data》在大数据的背景下，我很少看到关于数据建模，数据层，数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题。这本书却提供了令人耳目一新的全面解决方案。2、《Hadoop**指南》《Hadoop**指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。3、《Hive编程指南》《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。阶段三、 分布式计算。（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：**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 推荐书籍：1、《Learning Spark》《Spark 快速大数据分析》是一本为Spark 初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于Spark 的用法，它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。2、《Spark机器学习：核心技术与实践》本书采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用Spark进行分析和实现机器学习算法。通过这些示例和Spark在各种企业级系统中的应用，帮助读者解锁Spark机器学习算法的复杂性，通过数据分析产生有价值的数据洞察力。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）主要是讲解Data Analyze数据分析基础、数据可视化、sklearn中三类朴素贝叶斯算法以及python机器学习等提升个人能力的内容！目前就整理到这里，大家有好的学习资料欢迎评论分享！千锋教育：千锋重庆校区：重庆校区地址：重庆市高新区科园一路2号大西洋国际12-1培训咨询专线：023-68883009 咨 询 QQ : 1220727261 联系人：牟老师面授课程：全栈Web开发+培训、全链路设计培训、PHP全栈+服务器集群培训、JavaEE+分布式开发培训、大数据+人工智能培训、 Unity游戏开发培训、Python培训、云计算+Python运维培训、全栈软件测试培训、Android培训、iOS培训、好程序员 联系我时，请说是在114黄页信息网看到的，谢谢！
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