三个月大数据研发学习计划实战解析
http://blog.csdn.net/GitChat/article/details/78341484
第一阶段（基础阶段）
1）Linux学习（跟鸟哥学就ok了）—–20小时
Linux操作系统介绍与安装。
Linux常用命令。
Linux常用软件安装。
Linux网络。
防火墙。
Shell编程等。
官网：https://www.centos.org/download/
中文社区：http://www.linuxidc.com/Linux/2017-09/146919.htm
2）Java 高级学习（《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》）—30小时
掌握多线程。
掌握并发包下的队列。
了解JMS。
掌握JVM技术。
掌握反射和动态代理。
官网：https://www.java.com/zh_CN/
中文社区：http://www.java-cn.com/index.html
推荐书籍：
《自己动手写Java虚拟机》
《Java核心技术卷II：高级特性（原书第10版）》
3）Zookeeper学习（可以参照这篇博客进行学习：http://www.cnblogs.com/wuxl360/p/5817471.html）
Zookeeper分布式协调服务介绍。
Zookeeper集群的安装部署。
Zookeeper数据结构、命令。
Zookeeper的原理以及选举机制。
官网：http://zookeeper.apache.org/
中文社区：http://www.aboutyun.com/forum-149-1.html
第二阶段（攻坚阶段）
4）Hadoop （《Hadoop 权威指南》）—80小时
HDFS
HDFS的概念和特性。
HDFS的shell操作。
HDFS的工作机制。
HDFS的Java应用开发。
MapReduce
运行WordCount示例程序。
了解MapReduce内部的运行机制。
MapReduce程序运行流程解析。
MapTask并发数的决定机制。
MapReduce中的combiner组件应用。
MapReduce中的序列化框架及应用。
MapReduce中的排序。
MapReduce中的自定义分区实现。
MapReduce的shuffle机制。
MapReduce利用数据压缩进行优化。
MapReduce程序与YARN之间的关系。
MapReduce参数优化。
MapReduce的Java应用开发
官网：http://hadoop.apache.org/
中文文档：http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/
中文社区：http://www.aboutyun.com/forum-143-1.html
5）Hive（《Hive开发指南》）–20小时
Hive 基本概念
Hive 应用场景。
Hive 与hadoop的关系。
Hive 与传统数据库对比。
Hive 的数据存储机制。
Hive 基本操作
Hive 中的DDL操作。
在Hive 中如何实现高效的JOIN查询。
Hive 的内置函数应用。
Hive shell的高级使用方式。
Hive 常用参数配置。
Hive 自定义函数和Transform的使用技巧。
Hive UDF/UDAF开发实例。
Hive 执行过程分析及优化策略
官网：https://hive.apache.org/
中文入门文档：http://www.aboutyun.com/thread-11873-1-1.html
中文社区：http://www.aboutyun.com/thread-7598-1-1.html
6）HBase（《HBase权威指南》）—20小时
hbase简介。
habse安装。
hbase数据模型。
hbase命令。
hbase开发。
hbase原理。
官网：http://hbase.apache.org/
中文文档：http://abloz.com/hbase/book.html
中文社区：http://www.aboutyun.com/forum-142-1.html
7）Scala（《快学Scala》）–20小时
Scala概述。
Scala编译器安装。
Scala基础。
数组、映射、元组、集合。
类、对象、继承、特质。
模式匹配和样例类。
了解Scala Actor并发编程。
理解Akka。
理解Scala高阶函数。
理解Scala隐式转换。
官网：http://www.scala-lang.org/
初级中文教程：http://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.html
8）Spark （《Spark 权威指南》）—60小时
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Spark core
Spark概述。
Spark集群安装。
执行第一个Spark案例程序（求PI）。
RDD
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RDD概述。
创建RDD。
RDD编程API（Transformation 和 Action Operations）。
RDD的依赖关系
RDD的缓存
DAG（有向无环图）
Spark SQL and DataFrame/DataSet
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Spark SQL概述。
DataFrames。
DataFrame常用操作。
编写Spark SQL查询程序。
Spark Streaming
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park Streaming概述。
理解DStream。
DStream相关操作（Transformations 和 Output Operations）。
Structured Streaming
其他（MLlib and GraphX ）
这个部分一般工作中如果不是数据挖掘，机器学习一般用不到，可以等到需要用到的时候再深入学习。
官网：http://spark.apache.org
中文文档（但是版本有点老）：https://www.gitbook.com/book/aiyanbo/spark-programming-guide-zh-cn/details
中文社区：http://www.aboutyun.com/forum-146-1.html
9）Python (推荐廖雪峰的博客—30小时
10）自己用虚拟机搭建一个集群，把所有工具都装上，自己开发一个小demo —30小时
可以自己用VMware搭建4台虚拟机，然后安装以上软件，搭建一个小集群（本人亲测，I7，64位，16G内存，完全可以运行起来，以下附上我学习时用虚拟机搭建集群的操作文档）