大数据并不是单一的专业或者一种编程语言，实际上它是多种技术的综合应用。

为了更好地定义大数据，有人提出过如下的公式：

大数据 = 编程技巧 + 数据结构与算法 + 分析能力 + 数据库技术 + 数学 + 机器学习 + 自然语言处理 + 操作系统 + 密码学 + 并行编程

尽管这个公式看起来很长，需要学习的内容很多，但投入与回报是成正比的，至少与薪资水平成正比。

鉴于需要学习的知识点繁多，一个合理的学习路径显得尤为重要。

实验楼提供了一套专业的大数据学习方案，旨在帮助大家少走弯路。该方案主要分为七个阶段：入门知识 → Java基础 → Scala基础 → Hadoop技术模块 → Hadoop项目实战 → Spark技术模块 → 大数据项目实战。

每个阶段都有其独特的重要性，尤其是前五个阶段，均属于收费课程。

第一阶段：入门知识

这一阶段主要面向初学者，需要先掌握基本的数据库知识。MySQL是一种广泛使用的数据库管理系统，是关系型数据库系统的代表，其操作简便且应用广泛。而MongoDB是非关系型数据库（NoSQL）的一种，以其灵活的数据存储方式受到IT行业的青睐。Redis则是一个开源的键值对存储数据库，基于内存运行。了解这些数据库对于初学者来说非常重要。

• Linux基础入门
• Vim编辑器
• Git实战教程
• MySQL基础课程
• MongoDB基础教程
• Redis基础教程

第二阶段：Java基础

Java是目前最广泛使用的编程语言之一，尤其适合大数据的应用开发。Java具备功能强大、易于使用的特点，跨平台能力强，且拥有丰富的特性和库支持，包括面向对象编程、分布式、健壮性、安全性、平台独立性等。值得注意的是，Hadoop正是用Java编写的。

• Java编程语言
• Java进阶之设计模式
• J2SE核心开发实战
• JDK核心API
• JDBC入门教程
• Java 8新特性指南

第三阶段：Scala基础

Scala是一种多范式编程语言，旨在结合面向对象编程和函数式编程的特性。由于Scala运行于Java平台，并兼容现有的Java程序，因此可以很好地与大数据相关的基于JVM的系统集成。

• Scala开发教程
• Scala专题教程 - Case Class和模式匹配
• Scala专题教程 - 隐式转换和隐式参数
• Scala专题教程 - 抽象成员
• Scala专题教程 - 提取器
• Scala开发二十四点游戏

第四阶段：Hadoop技术模块

Hadoop是一款开源软件框架，支持数据密集型分布式应用，可用于PB级数据的存储、处理、分析和统计。尽管编程语言的选择多样，但Hadoop无疑是大数据学习中不可或缺的一部分。

• Hadoop入门进阶课程
• Hadoop部署及管理
• HBase教程
• Hadoop分布式文件系统 - 导入导出数据
• 使用Flume收集数据

第五阶段：Hadoop项目实战

理论学习之后，实战环节必不可少。Hadoop项目实战可以帮助加深对理论的理解，并提升动手能力。

• Hadoop图处理 - 《Hadoop应用框架》

第六阶段：Spark技术模块

Spark和Hadoop都是大数据框架。Hadoop提供了Spark所不具备的一些功能，例如分布式文件系统，而Spark则在实时内存处理方面表现出色。因此，学习Spark同样重要。

• Spark2.x快速入门教程
• Spark大数据动手实验
• Spark基础之GraphX图计算框架学习
• Spark基础之DataFrame基本概念学习
• Spark基础之DataFrame高级应用技巧
• Spark基础之Streaming快速上手
• Spark基础之SQL快速上手
• Spark基础之使用机器学习库MLlib
• Spark基础之SparkR快速上手
• 流式实时日志分析系统 - 《Spark最佳实践》
• 使用Spark和D3.js分析航班大数据

第七阶段：大数据项目实战

最后一阶段提供了多个大数据实战项目，这些项目涵盖了从数据采集、处理、分析到建模的全过程，有助于提升综合应用能力，是成为大数据工程师的重要一步。

• eBay在线拍卖数据分析
• 流式实时日志分析系统 - 《Spark最佳实践》
• 大数据挖掘出行规律
• Twitter数据情感分析
• 使用Spark进行流量日志分析
• Spark流式计算电商商品关注度
• Spark模式挖掘 - FPGrowth算法

我们还为初学者设计了一套大数据课程，帮助大家达到初级工程师的水平。欢迎感兴趣的朋友们加入我们的学习行列。

希望上述内容对大家有所帮助，祝各位早日成为优秀的大数据工程师。