学习大数据从哪儿下手

1、第一阶段(加**的需重点熟练掌握，其他掌握)：

1、Java基础**

1)   数据类型

2)   运算符、循环

3)   顺序结构程序设计

4)   程序结构

5)   数组及多维数组

2、面向对象**

构造方法、控制符、封装

3、继承**

4、多态**

5、抽象类、接口**

常用类

6、集合Collection、list**

HashSet、TreeSet、Collection

7、集合类Map**

1)   异常

2)   File

8、文件/流**

1)   数据流和对象流

2)   线程（理解即可）

3)   网络通信（理解即可）

如果如果你已经是脱离小白生涯，你理大数据不远了，需要学习一些额外的小知识（数据结构、关系型数据库、linux系统操作）第二阶段以夯实基础，之后就可以进入大数据学习了；

2、第二阶段（必备技能）：

1.   数据结构

2.   关系型数据库

3.   Linux系统操作

4.   Linux操作系统概述

5.   安装Linux操作系统

6.   图形界面操作基础

7.   Linux字符界面基础

8.   字符界面操作进阶

9.   用户、组群和权限管理

10. 文件系统管理

11. 软件包管理与系统备份

12. Linux网络配置

主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识，同时通过大量实验，着重培养学生的动手能力。使学生了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。与此同时，如果大家有时间把javaweb及框架学习一番，会让你的大数据学习更自由一些。

重点掌握：

1)   常见算法

2)   数据库表设计

3)   SQL语句

4)   Linux常见命令

如果你已经是小牛，只不过不了解大数据而已，那么恭喜你，我们可以给你介绍大数据相关平台了。例如：hadoop离线分析、Storm实时计算、spark内存计算三种计算平台，学习体系可以按照如下：

3、第三阶段（大数据平台技术）：

1.     Hadoop离线批处理平台

HDFS、MapReduce、Hive、Hbase、Sqoop、Pig等

2.     Storm实时数据处理平台

3.     Spark平台

提示：若之前没有项目经验或JAVA基础，掌握了第一阶段进入企业，不足以立即上手做大数据项目，企业需再花时间与成本培养；

第二阶段掌握扎实以后，进入企业就可以跟着做大数据项目了，跟着一大帮人做项目倒也不用太担心自己能不能应付的来，当然薪资不能有太高的要求；

前两个阶段都服务于第三阶段的学习，除了熟练掌握这些知识以外，重点需要找些相应的项目去做，不管项目大小做过与没有相差很多的哦！掌握扎实后可直接面对企业就业，薪资待遇妥妥的了！