自学大数据：大数据学习线路及各阶段学习书籍

大数据学习路线及各阶段学习书籍推荐！

阶段一、大数据基础——java语言基础方面

（1）Java语言基础

Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

（2） HTML、CSS与JavaScript

PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

（3）JavaWeb和数据库

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

推荐书籍：

《Effective Java中文版》（第2版）

本书为我们带来了共78条程序员必备的经验法则，针对你每天都会遇到的编程问题提出了有效、实用的解决方案。

书中的每一章都包含几个"条目"，以简洁的形式呈现，自成独立的短文，它们提出了具体的建议，对于Java平台精妙之处的独到见解，以及优秀的代码范例。每个条目的综合描述和解释都阐明了应该怎么做，不应该怎么做，以及为什么。

阶段二、 Linux&Hadoop生态体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

推荐书籍：

1、《Big Data》

在大数据的背景下，我很少看到关于数据建模，数据层，数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题。这本书却提供了令人耳目一新的全面解决方案。

2、《Hadoop权威指南》

《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。

3、《Hive编程指南》

《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。

阶段三、 分布式计算。

（1）分布式计算框架

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（www.sina.com.cn）

（2）storm技术架构体系

Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战

推荐书籍：

1、《Learning Spark》

《Spark 快速大数据分析》是一本为Spark 初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于Spark 的用法，它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。

2、《Spark机器学习：核心技术与实践》

本书采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用Spark进行分析和实现机器学习算法。通过这些示例和Spark在各种企业级系统中的应用，帮助读者解锁Spark机器学习算法的复杂性，通过数据分析产生有价值的数据洞察力。

阶段四、 大数据项目实战（一线公司真实项目）

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

阶段五、 大数据分析 —AI（人工智能）

主要是讲解Data Analyze数据分析基础、数据可视化、sklearn中三类朴素贝叶斯算法以及python机器学习等提升个人能力的内容！

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