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，今天千锋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？
**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 Javascript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Javascript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**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**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
java视频教程总目录：http://pan.baidu.com/s/1jHHJQBk
java基础教程(1)：http://pan.baidu.com/s/1jHEwhEI
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千锋大数据教程：spark基础及源码分析https://pan.baidu.com/s/1dFlKbU5#list/path=%2F&parentPath=%2F
学习大数据开发技术，为什么一定要选择千锋的视频教程？
理由一：千锋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。
理由二：千锋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。
理由三：千锋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！
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