本階段不需要編程，很多人聽過大數(shù)據(jù)，聽過人工智能，聽過數(shù)據(jù)挖掘。但是幾乎都有疑問：什么是大數(shù)據(jù)？什么是人工智能？大數(shù)據(jù)和人工智能能做什么？等等。這一階段主要是答疑解惑，讓大家明白這些概念，至少在和高端人士茶余飯后談?wù)摯髷?shù)據(jù)和人工智能的時候可以不需要“一臉懵逼”。 如果已經(jīng)對大數(shù)據(jù)和人工智能了解很透徹，可以跳過直接進(jìn)入第一階段。

成都創(chuàng)新互聯(lián)堅(jiān)持“要么做到，要么別承諾”的工作理念，服務(wù)領(lǐng)域包括：成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站建設(shè)、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣等服務(wù)，滿足客戶于互聯(lián)網(wǎng)時代的墨玉網(wǎng)站設(shè)計(jì)、移動媒體設(shè)計(jì)的需求，幫助企業(yè)找到有效的互聯(lián)網(wǎng)解決方案。努力成為您成熟可靠的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)合作伙伴！

第一階段：linux 系統(tǒng)
這章是基礎(chǔ)課程，幫大家進(jìn)入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域打好 Linux 基礎(chǔ)，以便更好地學(xué)習(xí) Hadoop， NOSQL， Oracle， MYSQL， Spark， Storm 等眾多課程。因?yàn)槠髽I(yè)中 無一例外的是使用 Linux 來搭建或部署項(xiàng)目。

如果你想要學(xué)好大數(shù)據(jù)最好加入一個好的學(xué)習(xí)環(huán)境，可以來這個Q群251956502 這樣大家學(xué)習(xí)的話就比較方便，還能夠共同交流和分享資料

第二階段：大型網(wǎng)站高并發(fā)處理
通過本章的學(xué)習(xí)大家將會了解大數(shù)據(jù)的源頭，數(shù)據(jù)從何而來，繼而更好的了解大數(shù)據(jù)。并且通過學(xué)習(xí)如果處理大型網(wǎng)站高并發(fā)問題反向更深入的學(xué)習(xí)了 Linux 同時站在了更高的角度去觸探了架構(gòu)。

第三階段：Hadoop 分布式文件系統(tǒng)：HDFS
本階段是進(jìn)入“大數(shù)據(jù)”的一個入口，需要掌握HDFS 的基本原理，知道為什么它可 以存儲海量數(shù)據(jù)，知道“百度網(wǎng)盤”本身是什么？能否自己也能實(shí)現(xiàn)一個網(wǎng)盤。讓大家一開 始就進(jìn)入大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)狀態(tài)。

第四階段：Hadoop 分布式計(jì)算框架：Mapreduce
該階段側(cè)重對MR 的原理實(shí)現(xiàn)，案例應(yīng)用為主線，附以源碼分析讓學(xué)生來更清晰的理解何為分布式計(jì)算，計(jì)算的并行、計(jì)算的向數(shù)據(jù)移動、計(jì)算的本地化數(shù)據(jù)讀取等

第五階段：Hadoop 離線體系：Hive
本階段介紹Hive 是基于Hadoop 的一個數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供簡單的sql 查詢功能，可以將sql 語句轉(zhuǎn)換為MapReduce 任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行。其優(yōu)點(diǎn)是學(xué)習(xí)成本低，可以通過類SQL 語句快速實(shí)現(xiàn)簡單的MapReduce 統(tǒng)計(jì)，不必開發(fā)專門的MapReduce 應(yīng)用，十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計(jì)分析。

共有16階段，其他階段如圖

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網(wǎng)站欄目：IT大佬總結(jié)大數(shù)據(jù)個學(xué)習(xí)階段，每天兩小時，年薪百萬不是夢-創(chuàng)新互聯(lián)
文章位置：http://www.rwnh.cn/article38/csgppp.html

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