大數據學習路線及各階段學習書籍推薦！廢話不多說，直接切入主題，有需要的小夥伴可以參考學習！
階段一、大數據基礎——java語言基礎方面
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（1）Java語言基礎
Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程控制、Java字符串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類
在這裏相信有許多想要學習大數據的同學，大家可以+下大數據學習裙：740041381，即可免費領取套系統的大數據學習教程
（2） HTML、CSS與JavaScript
PC端網站佈局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面佈局、原生JavaScript交互功能開發、Ajax異步交互、jQuery應用
（3）JavaWeb和數據庫
數據庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕
推薦書籍：
《Effective Java中文版》（第2版）
本書爲我們帶來了共78條程序員必備的經驗法則，針對你每天都會遇到的編程問題提出了有效、實用的解決方案。
書中的每一章都包含幾個"條目"，以簡潔的形式呈現，自成獨立的短文，它們提出了具體的建議，對於Java平臺精妙之處的獨到見解，以及優秀的代碼範例。每個條目的綜合描述和解釋都闡明瞭應該怎麼做，不應該怎麼做，以及爲什麼。
階段二、 Linux&Hadoop生態體系
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Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分佈式數據庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分佈式日誌框架
推薦書籍：
1、《Big Data》
在大數據的背景下，我很少看到關於數據建模，數據層，數據處理需求分析以及數據架構和存儲實現問題。這本書卻提供了令人耳目一新的全面解決方案。
2、《Hadoop權威指南》
《Hadoop權威指南(中文版)》從Hadoop的緣起開始，由淺入深，結合理論和實踐，全方位地介紹Hadoop這一高性能處理海量數據集的理想工具。
3、《Hive編程指南》
《Hive編程指南》是一本Apache Hive的編程指南，旨在介紹如何使用Hive的SQL方法HiveQL來彙總、查詢和分析存儲在Hadoop分佈式文件系統上的大數據集合。
階段三、 分佈式計算。
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（1）分佈式計算框架
Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統（某一線公司真實項目）、實戰二：新浪網（www.sina.com.cn）
（2）storm技術架構體系
Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一：日誌告警系統項目、實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰
推薦書籍：
1、《Learning Spark》
《Spark 快速大數據分析》是一本爲Spark 初學者準備的書，它沒有過多深入實現細節，而是更多關注上層用戶的具體用法。不過，本書絕不僅僅限於Spark 的用法，它對Spark 的核心概念和基本原理也有較爲全面的介紹，讓讀者能夠知其然且知其所以然。
2、《Spark機器學習：核心技術與實踐》
本書採用理論與大量實例相結合的方式幫助開發人員掌握使用Spark進行分析和實現機器學習算法。通過這些示例和Spark在各種企業級系統中的應用，幫助讀者解鎖Spark機器學習算法的複雜性，通過數據分析產生有價值的數據洞察力。
階段四、 大數據項目實戰（一線公司真實項目）
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數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用
階段五、 大數據分析 —AI（人工智能）
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主要是講解Data Analyze數據分析基礎、數據可視化、sklearn中三類樸素貝葉斯算法以及python機器學習等提升個人能力的內容！