大数据学习路线及各阶段学习书籍推荐！废话不多说，直接切入主题，有需要的小伙伴可以参考学习！

阶段一、大数据基础——ja语言基础方面

（1）Ja语言基础

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

（2）HTML、CSS与Jascript

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

（3）JaWeb和数据库

数据库、JaWeb开发核心、JaWeb开发内幕

推荐书籍：

《EffectiveJa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Ja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、《BigData》

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ApacheHive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：日志告务器集群培训、JaEE+分布式开发培训、大数据+人工智能培训、Unity游戏开发培训、Python培训、云计算+Python运维培训、全栈软件测试培训、Android培训、iOS培训、好程序员

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