IT大佬总结大数据个学习阶段，每天两小时，年薪百万不是梦

本阶段不需要编程，很多人听过大数据，听过人工智能，听过数据挖掘。但是几乎都有疑问：什么是大数据？什么是人工智能？大数据和人工智能能做什么？等等。这一阶段主要是答疑解惑，让大家明白这些概念，至少在和高端人士茶余饭后谈论大数据和人工智能的时候可以不需要“一脸懵逼”。 如果已经对大数据和人工智能了解很透彻，可以跳过直接进入第一阶段。

第一阶段：linux 系统
这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好 Linux 基础，以便更好地学习 Hadoop， NOSQL， Oracle， MYSQL， Spark， Storm 等众多课程。因为企业中 无一例外的是使用 Linux 来搭建或部署项目。

如果你想要学好大数据最好加入一个好的学习环境，可以来这个Q群251956502 这样大家学习的话就比较方便，还能够共同交流和分享资料

第二阶段：大型网站高并发处理
通过本章的学习大家将会了解大数据的源头，数据从何而来，继而更好的了解大数据。并且通过学习如果处理大型网站高并发问题反向更深入的学习了 Linux 同时站在了更高的角度去触探了架构。

第三阶段：Hadoop 分布式文件系统：HDFS
本阶段是进入“大数据”的一个入口，需要掌握HDFS 的基本原理，知道为什么它可 以存储海量数据，知道“百度网盘”本身是什么？能否自己也能实现一个网盘。让大家一开 始就进入大数据实战状态。

第四阶段：Hadoop 分布式计算框架：Mapreduce
该阶段侧重对MR 的原理实现，案例应用为主线，附以源码分析让学生来更清晰的理解何为分布式计算，计算的并行、计算的向数据移动、计算的本地化数据读取等

第五阶段：Hadoop 离线体系：Hive
本阶段介绍Hive 是基于Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql 查询功能，可以将sql 语句转换为MapReduce 任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL 语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce 应用，十分适合数据仓库的统计分析。

共有16阶段，其他阶段如图