大数据课程体系

近年来由互联网和信息行业的快速发展，大数据愈加引人关注。随着大数据的普遍应用，加大了岗位的人才需求。随之而来的大数据培训课程愈来愈多。

近年来由互联网和信息行业的快速发展，大数据愈加引人关注。随着大数据的普遍应用，加大了岗位的人才需求。随之而来的大数据培训课程愈来愈多。

Java 基础

Java 是由 Sun Microsystems 在 1995 年首先发布的编程语言和计算平台。有许多应用程序和 Web 站点只有在安装 Java 后才能正常工做，并且这样的应用程序和 Web 站点日益增多。

Java 快速、安全、可靠。从笔记本电脑到数据中心，从游戏控制台到科学超级计算机，从手机到互联网，Java 无处不在！

Java 核心

Java EE（Java Platform，Enterprise Edition）是sun公司（2009年4月20日甲骨文将其收购）推出的企业级应用程序版本。这个版本之前称为 J2EE。可以帮助咱们开发和部署可移植、健壮、可伸缩且安全的服务器端 Java应用程序。

Java EE 是在 Java SE 的基础上构建的，它提供Web 服务、组件模型、管理和通讯 API，能够用来实现企业级的面向服务体系结构（service-oriented architecture，SOA）和 Web 3.0应用程序。

Hadoop 生态系统

生态系统，顾名思义就是不少组件组成的一个生态链，通过多年的发展，Hadoop生态系统不断完善和成熟，目前已经包括了多个子项目，除了核心的HDFS和MapReduce之外，Hadoop生态系统还包括要ZoopKer、HBase、Hive、Pig、Mahout、Sqoop、Flume、Ambari等功能组件。这些组件几乎覆盖了目前业界对数据处理的全部场景。

目前Hadoop生态系统技术比较多。小编建议初学者可先学习 Hadoop 核心 HDFS、MapReduce 和 Zookeeper。

在了解Hadoop核心技术之后，能够进行阶段四【Spark】的学习。

Spark 生态系统

Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具备的优势；

但不一样于MapReduce的是——Job中间输出结果能够保存在内存中，从而再也不须要读写HDFS，所以Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等须要迭代的MapReduce的算法。

Spark的生态系统主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、 MLLib和GraphX 等组件。

为了你们学习方便。小编也特地整理了对应课程的学习资料。公众号回复 【大数据】便可领取大数据全套课程。