你有了解清楚大数据课程应该包含哪些内容嘛？其中哪些又是重点必学的内容呢？
大数据开发最核心的课程就是Hadoop框架，几乎可以说Hadoop就是大数据开发。这个框架就类似于Java应用开发的SSH/SSM框架，都是Apache基金会或者其他Java开源社区团体的能人牛人开发的贡献给大家使用的一种开源Java框架。
Java语言是王道就是这个道理，Java的核心代码是开源的，是经过全球能人牛人共同学习共同研发共同检验的，所以说Java是最经得住检验的语言，而且任何人都可以学习Java核心技术并且使用核心技术开发出像android一样的系统和Hadoop一样的框架。
对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：606859705，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，让大家了解到目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手，其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享！
如果把编程的世界比作一棵树，那么Java是根，SSH和Hadoop这样的框架都是它开得枝散得叶。由于大数据开发工程师是目前IT培训界最热门的专业，大数据技术人才是引领智能革命的弄潮儿，是智能时代最直接的受益者，这么重要的专业一定要给大家讲解的详细透彻，以Hadoop生态圈为主，介绍目前大数据应用级开发工程师在工作当中所用到的全部技术，建议大家在学习大数据开发工程师专业之前，要有一定的Java基本语法和框架的学习经验。
大数据零基础课程内容包含java+大数据开发两个部分，提高课程针对有java开发经验的朋友只包含大数据部分。因为根据前面的介绍你应该知道了，大数据的学习是需要一定的java基础的。
开源的Hadoop大数据开发平台
hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理，用户之所以可以轻松的在hadoop上开发和运行处理海量数据的应用数据，是因为hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性等优点。
分布式文件系统-HDFS
提起hadoop文件系统，首先想到的是HDFS（Hadoop Distributed File System），HDFS是hadoop主要的文件系统，是Hadoop存储数据的平台，建立在网络上的分布式存储系统。hadoop还集成了其他文件系统，hadoop的文件系统是一个抽象的概念，HDFS只是其中的一种实现。
分布式计算框架-MapReduce
MapReduce是一种编程模型，是Hadoop处理数据的平台。用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）“和"Reduce（归约）”，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
分布式开源数据库-Hbase
HBase – Hadoop Database,HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。适合于非结构化数据存储，保留数据多个时间段版本。Hbase极大的方便扩展了Hadoop对于数据的处理和应用。
Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，处理结构化SQL查询功能。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任务进行运行并提交到集群上去执行。 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，不用使用Java编程，十分适合数据仓库的统计分析。
学习Hive时，对于Hive QL中的DDL和DML就是必须要掌握的基础；表的定义、数据导出以及常用的查询语句的掌握是完成大数据统计分析的基础。学会针对Hive进行编程：使用Java API开操作Hive、开发Hive UDF函数。掌握好Hive部分高级的特性能大大提升Hive的执行效率。在优化过程中可以很好的借助于执行计划来进行分析，学习Hive时需要注意Hive性能优化是在生产中的最重要的环节，如何解决数据倾斜是关键；梳理清楚Hive元数据各个表之间的关联关系也能提升对Hive的把握能力。
Zookeeper协调Hadoop生态圈各个模块共同工作
从英文含义上来看Hadoop是小象，Hive是蜜蜂，pig是猪，Zookeeper是动物管理员。那么很显然Zookeeper的作用是分布式应用程序协调服务，为各个模块提供一致性服务的。
数据导入导出框架Sqoop
Sqoop是一款开源的工具，英文含义是象夫，就是喂养大象的人，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql…)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
学习目标：
1.了解Sqoop是什么、能做什么及架构 ；
2.能够进行Sqoop环境部署 ；
3.掌握Sqoop在生产中的使用 ；
4.能够使用Sqoop进行ETL操作 。
Scala编程开发
Scala是一种函数式面向对象语言，类似于RUBY和GROOVY语言，它无缝结合了许多前所未有的特性形成一门多范式语言，其中高层并发模型适用于大数据开发。而同时又运行于JAVA虚拟机之上。
Spark
Spark是目前最流行的大数据处理框架，以简单、易用、性能卓越著称。丰富的程序接口和库文件也使得Spark成为业内数据快速处理和分布式机器学习的必备工具。
扩展技能：
python开发基础、数据分析与数据挖掘
学习数据挖掘工具Sklearn，熟悉数据挖掘朴素贝叶斯算法和数据挖掘SVM分类算法，并且最终使用Sklearn实现贝叶斯以及SVM算法 。
Storm大数据分布式实时计算
Storm是分布式数据处理的框架，Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm用于实时处理，就好比 Hadoop 用于批处理。如果说MapReduce降低了并行批处理复杂性，Storm是降低了进行实时处理的复杂性。
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