大數據，人工智能技術引領科技潮流，推開大數據時代的大門！國家點贊！政策扶持，前景斐然！緊接着，學習大數據的人才便如過江之鯽，絡繹不絕！整體形勢，欣欣向榮！在這裏，好程序員爲大家送上技術乾貨，助大家一臂之力，學習大數據技術，一定要注重培訓質量，只有如此，方可事半功倍！接下來，就爲大家講解，大數據必修的三大課程！
一、Hadoop生態體系
Hadoop 是一個分佈式系統基礎架構，由Apache基金會開發。用戶可以在不瞭解分佈式底層細節的情況下，開發分佈式程序。充分利用集羣的威力高速運算和存儲。Hadoop實現了一個分佈式文件系統(Hadoop Distributed File System)，簡稱HDFS。
在這裏還是要推薦下我自己建的大數據學習交流羣:957205962，羣裏都是學大數據開發的，如果你正在學習大數據 ，小編歡迎你加入,大家都是軟件開發黨，不定期分享乾貨（只有大數據軟件開發相關的），包括我自己整理的一份最新的大數據進階資料和高級開發教程，歡迎進階中和進想深入大數據的小夥伴加入。
Hadoop “棧”由多個組件組成。包括：
1.Hadoop分佈式文件系統(HDFS)：所有Hadoop集羣的默認存儲層
2.名稱節點：在Hadoop集羣中，提供數據存儲位置以及節點失效信息的節點。
3. 二級節點：名稱節點的備份，它會定期複製和存儲名稱節點的數據，以防名稱節點失效。
4.作業跟蹤器：Hadoop集羣中發起和協調MapReduce作業或數據處理任務的節點。
5.從節點：Hadoop集羣的普通節點，從節點存儲數據並且從作業跟蹤器那裏獲取數據處理指令。
二、Spark生態體系
Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集羣計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark 啓用了內存分佈數據集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。
Spark 是在 Scala 語言中實現的，它將 Scala 用作其應用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕鬆地操作分佈式數據集。
三、Storm實時開發
Storm是一個免費並開源的分佈式實時計算系統。利用Storm可以很容易做到可靠地處理無限的數據流，像Hadoop批量處理大數據一樣，Storm可以實時處理數據。Storm簡單，可以使用任何編程語言。
Storm有如下特點：
1.編程簡單：開發人員只需要關注應用邏輯，而且跟Hadoop類似，Storm提供的編程原語也很簡單
2.高性能，低延遲：可以應用於廣告搜索引擎這種要求對廣告主的操作進行實時響應的場景。
3.分佈式：可以輕鬆應對數據量大，單機搞不定的場景
4.可擴展： 隨着業務發展，數據量和計算量越來越大，系統可水平擴展
5.容錯：單個節點掛了不影響應用
6.消息不丟失：保證消息處理