第一阶段：Linux + 搜索 + Hadoop 体系

Linux基础 → Shell编程 → 高并发架构 → Lucene, Solr搜索 → Hadoop 体系 → HDFS → MapReduce → HBase → ZooKeeper → Hive → Flume → Sqoop → 项目实战一

第二阶段：机器学习

R语言 → Mahout → 项目实战二

第三阶段：Storm 流式计算

Kafka → Storm → Redis → 项目实战三

第四阶段：Spark 内存计算

Scala编程 → Spark Core → Spark SQL → Spark Streaming → Spark MLlib → Spark GraphX → 项目实战四 → Python 机器学习 → Spark Python编程 → 项目实战五 → 项目实战六

第五阶段：云计算平台

Docker → KVM → OpenStack 云计算 → 就业指导

第一阶段：Linux + 搜索 + Hadoop 体系

本阶段主要介绍Linux基础、Shell编程、高并发架构、Lucene和Solr搜索以及Hadoop体系。Linux是大数据领域的基础，学习Linux有助于更好地掌握Hadoop、HBase、NoSQL、Spark、Storm、Docker、KVM和OpenStack等技术。由于企业广泛使用Linux搭建和部署项目，本阶段将帮助学员掌握Linux的基础知识和常用命令。

1. Linux基础

   • Linux介绍与安装
   • 机架服务器部署Linux
   • 常用Linux命令
   • 进程管理工具
   • Linux启动流程
   • VI/VIM编辑器
   • 用户和组账户管理
   • 磁盘管理
   • 文件权限管理
   • RPM软件包管理
   • Yum命令与源搭建
   • Linux网络配置与维护
   • Shell编程
   • 软件安装

2. 高并发架构

   • 负载均衡技术
     • 第四层负载均衡（LVS）
     • 第七层负载均衡（Nginx、Apache）
   • Tomcat与JVM优化
   • 缓存优化（Java缓存框架、Redis、Memcached）

3. Lucene

   • Lucene介绍
   • 倒排索引原理
   • 建立索引与搜索
   • 查询优化与高亮

4. Solr

   • Solr介绍
   • Solr在工程中的应用
   • Solr原理
   • Solr在Tomcat中的运行
   • Solr索引与搜索
   • Solr查询、过滤、排序与高亮

5. Hadoop

   • Hadoop介绍
   • Hadoop生态系统
   • Hadoop架构与集群结构
   • HDFS底层原理与操作
   • MapReduce详解
   • MapReduce案例
   • Hadoop集群搭建与管理
   • HBase介绍与案例
   • 数据仓库Hive
   • 数据迁移工具Sqoop
   • 日志框架Flume
   • ZooKeeper应用

第二阶段：机器学习

本阶段将带领学员进入机器学习领域，通过R语言和Mahout的学习，掌握机器学习的基本理论和实际应用。

1. R语言

   • R语言介绍
   • 线性回归
   • 聚类算法
   • 决策树分类
   • K均值聚类
   • 关联规则挖掘
   • 神经网络

2. Mahout

   • Mahout介绍
   • 学习Mahout组件
   • 推荐算法
   • 分类算法
   • 聚类算法
   • TF-IDF与归一化
   • 项目实战

第三阶段：Storm 流式计算

本阶段重点介绍Kafka、Storm和Redis的应用，帮助学员掌握流式计算的相关技术和工具。

1. Kafka

   • Kafka介绍
   • Kafka架构
   • Kafka配置与安装
   • Kafka存储策略
   • Kafka分区特点
   • 发布与订阅
   • ZooKeeper协调管理
   • Java与Scala编程操作Kafka
   • Kafka与Flume整合

2. Storm

   • Storm介绍
   • Storm应用场景
   • Storm与Hadoop对比
   • Storm集群搭建
   • Storm组件与编程API
   • WordCount示例
   • Storm开发与调试
   • Storm消息可靠性和容错原理
   • Storm与Kafka整合
   • Storm Trident概念
   • 项目实战

第四阶段：Spark 内存计算

本阶段详细介绍Spark的生态系统、编程模型、计算原理、内存管理和容错处理等内容，使学员能够掌握Spark的各项功能和技术。

1. Spark

   • Spark介绍
   • Spark应用场景
   • Spark与Hadoop MR、Storm对比
   • RDD与Transformation
   • Spark计算PageRank
   • Spark模型简介
   • Spark缓存策略与容错处理
   • 数据本地性与任务调度
   • Spark源码解读
   • 性能调优
   • Spark与Hadoop2.x整合

2. Spark Streaming

   • Spark Streaming介绍
   • 数据源与DStream
   • 有状态与无状态转换
   • Window操作
   • Spark SQL编程实战
   • 多语言操作
   • 新特性

3. Spark MLlib

   • Spark MLlib介绍
   • 回归算法
   • 分类算法
   • 聚类算法
   • 推荐系统
   • 图计算

第五阶段：云计算平台

本阶段重点介绍Docker、KVM和OpenStack，帮助学员掌握云计算平台的构建和管理。

1. Docker

   • Docker介绍
   • Docker与虚拟机对比
   • Docker架构
   • Docker基本操作
   • Docker镜像迁移
   • Docker网络配置

2. KVM

   • 虚拟化介绍
   • KVM安装与配置
   • KVM虚拟机管理
   • KVM虚拟机扩展与快照
   • KVM迁移
   • KVM编程控制

3. OpenStack

   • OpenStack介绍
   • OpenStack模块原理
   • OpenStack安装部署
   • Keystone、Glance、Nova、Cinder、Neutron、Horizon模块详解
   • OpenStack API二次开发
   • 虚拟网络配置与管理

项目实战

1. 某大型电商日志分析和订单管理

   • 项目技术架构体系：Web项目与云计算项目整合、Flume日志收集、数据ETL、Hive批量SQL执行、Hive与HBase整合、HBase数据查询分析、MapReduce数据挖掘、HBase DAO处理、Sqoop应用、MapReduce定时调用与监控

2. 微博营销数据挖掘项目

   • 项目技术架构体系：Hadoop、MapReduce、Flume、HBase、Redis、Mahout

3. 中国移动基站保障平台

   • 项目技术架构体系：Storm、HBase、Kafka、Flume、Echarts

4. 智慧城市大数据分析项目

   • 项目技术架构体系：Kafka、Spark Streaming、Hadoop、HBase、Redis、Spark MLlib、Struts2、Echart

5. 手机软件推荐系统项目

   • 项目技术架构体系：Hadoop、Spark、Hive、R、MLlib、Dubbox、Drools

6. 网络流量异常检测项目

   • 项目技术架构体系：Hadoop、Spark、R、MLlib、数据评估与参数调优

通过以上五个阶段的学习，学员将全面掌握大数据、机器学习、流式计算、内存计算和云计算平台的关键技术和应用。