学习方法：
一、如何写博客？给本身的学习留痕迹？
markdown语法：给本身的学习作笔记
二、如何经过视频学习优质资源？
跟紧加速播放功能！potplayer神器、百度云盘
三、如何找到有价值的源码资源？
github、码云、coding.net的下载
四、如何学习权威知识？
官网指引，谷歌翻译
五、各大学习网站介绍？
慕课网、51CTO（开会员）、极客学院、麦子学院（前端）、网易云课堂、哔哩哔哩前端
大数据基础：
1、Java知识储备
一、环境的安装（java环境）
二、直接在w3cschool用多种方式实现helloworld（若是有多个这样的学生），对比式学习
三、讲解jvm（多种方式运行java程序）
四、IDEA编辑器的安装（介绍腾讯云开发平台：Cloud Studio）
a.在IDEA运行helloworld
五、Java se入门学习（基础差的话需多讲）
经过模拟日志生成案例入门Java se（后面中级课程会用python来实现）java
2、Linux入门
一、VMWare的安装，Centos7的安装
二、Linux的学习
a.经常使用的命令讲解（cd、ll、ls）
b.经过配置NAT网络案例入门VI编辑器
编辑与非编辑模式的讲解
vi的基本操做：增删改查、跳头跳尾
c.讲解三种网络模式的区别
三、Centos与Ubuntu的命令区别
四、XShell、XFTP软件的使用
五、经过安装jdk1.8案例进阶Linux经常使用命令
六、经过配置环境变量来初识Shell脚本
七、经过写一个查看进程脚原本初体验Shell脚本
亮点：windows执行java代码与linux执行的对比与区别
a.客户端与服务器的概念
b.生产上是如何部署项目（打包、上传服务器、脚本）python
大数据入门：
1、大数据环境准备
一、三台服务器准备
a.克隆3台虚拟机
b.域名映射
c.免密码登陆
二、ntp时间同步设置
三、关闭防火墙
a.Centos六、Centos7的区别linux
2、Hadoop生态圈（串讲Hive）：
一、HDFS
a.安装与部署
b.进程与节点两个层面讲解（恢复机制）
c.Web UI讲解
d.分布式存储原理git
二、MapReduce与YARN
a.MapReduce第一个例子讲解（串讲Hadoop数据类型）
b.由MapReduce例子讲解分布式计算原理
c.YARN的原理与功能
d.YARN资源的配置github
项目一之总结：MR做业项目实战（串讲Maven）web
3、Spark生态圈（串讲Scala编程）
一、理解Spark
二、Spark核心编程
三、提交与执行做业
四、Spark SQL
五、Spark Streamingshell
4、数据采集与消息队列
一、Flume
a.Flume的原理与部署
b.Flume采集数据到HDFS
二、Kafka
a.Kafka的原理与部署
b.Kafka消息分布订阅系统的实现
三、Flume与Kafka的区别数据库
项目二之总结：Spark Streaming项目实战之实时采集数据到HDFS（logs -> Flume -> Kafka ->编程
Spark Streaming -> HDFS）
5、非关系型数据库HBase（串讲Zookeeper）
一、HBase的相关概念（组件、进程）
二、HBase的核心原理
三、小案例之Spark Streaming实现HBase读写
项目三之总结：升级项目二，将数据采集到HBase
6、数据可视化
一、HTML、CSS、JavaScript的简单使用
二、ECharts入门（静态）
三、小案例之获取后台数据进行可视化
彩蛋：经过升级查看进程脚原本进阶shell脚本
计划是开设五天的课程，内容可详细可快速讲解，15天的大数据培训。
形式是首先看到咱们的培训以后的项目成果，而后一步一步带着学员实现。
课程特色是：串讲+一栈式开发，讲到相关知识则发散思惟讲解，一直优化与升级。
从初级（5天到15天）到中级（5天到15天）再到高级（5天到15天），一步步完善，一步步升级。
若有更好的建议，请与我沟通，一块儿交流一块儿进步，感谢收看。
做者简介：邵奈一
大学大数据讲师、大学市场洞察者、专栏编辑
公众号、微博、CSDN：邵奈一
本系列课均为本人：邵奈一原创，如转载请标明出处