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零基础小白的大数据入门手册，学大数据前，大家可能听过不少说大数据难学、入行做好心理准备的。大家听完也很动摇很犹豫，怀疑自己能不能学好大数据。这其实完全没有必要，觉得一个东西难，百分之八十的原因是你不了解它。对于零基础小白而言想学大数据，首先了解下大致学习路径有个框架，知道学习的方向。
大数据学习路线规划：
以博学谷的大数据就业班课程为例，课程学习分成七个阶段，从零基础入门到能力进阶提升，循序渐进，即使是大数据小白也可以学好大数据后马上就业。
阶段一 大数据基础增强
本阶段重点讲解 Linux 操作基础、 Shell 编程、 Zookeeper 集群和 hadoop 集群环境准备等内容，可以帮助没有 Linux 基础 或者 Linux 基础薄弱的学员， 达到熟练使用Linux、熟练安装 Linux 上的软件，熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建 互联网高并发、高可靠的服务架构， 为大数据内容的深入学习做好充足的准备。
阶段二 大数据 Hadoop 离线分布式系统
大数据 Hadoop 离线分布式系统
阶段三 大数据Storm实时计算系统
本阶段通过全面 Storm 内部机制、原理以及 strom 实时看板案例的深入讲解和练习，让学习者能够拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示的编程能力
阶段四 大数据 Storm 项目实战
实时采集线上业务系统日志，对接 Storm 流式计算平台实时分析，出现异常信息，调用告警业务通知相关负责人，达到监 控业务系统运行的功能， 基于日志进行监控，监控需要一定规则，对触发监控规则的日志信息通过短信和邮件进行告警。
阶段五 大数据Spark内存计算系统
Spark 可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL） 和实时流处理（Spark Streaming） 等相关内容， 本阶段通过讲解 Spark 一站式处理框架， 让学习者掌握 Spark 相关的开发技术，达到能够胜任 Spark 相关工作的能力。
阶段六 大数据 Spark 项目实战
用户画像是根据用户基本属性、社会属性、生活习惯和消费行业等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像 的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。
大数据难学，却也很好学。当你把握了以上每个阶段学习的重点内容，知道学习的路径与方法。跟着老师好好上课，学起来也很简单。有百分之七十的学员跟着博学谷大数据就业课学习，不到一年就可以成功跨行就业。剩下百分之三十大多是课程都没上完。
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