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怎么样，看到这些标题，是不是很熟悉？
但学习效果怕是都不尽如人意，很关键的一个问题是：我们最终要达到一个什么目的？
“从0搭建一个大数据平台”，这是入门大数据开发的基本要求；
一个离线自动化大数据分析平台”，则是最主流的大数据开发场景。”
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带着这样的目的，经过层层拨茧，我们能够简化出以Hadoop为核心的大数据开发的主体框架，一个可以让小白直接上手的大数据开发项目。
既能够在不了解任何Hadoop开发知识点的情况下上手不费力，
又可以在搭建过程中全面吸收以Hadoop为核心的大数据开发技能。
你不需要从知识点开始攻破，抓住必需的开发流程，直接上手搭建这样一个大数据分析平台，就够了：
1.准备好搭建环境
准备好开发一个大数据分析平台所需要一切工具和搭建环境。
| 学完此阶段可掌握的核心能力：
· 语言基础：
Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、防火墙、以及搭建环境中的通信验证等诸多基础细节。
· 环境准备：
Linux系统（Centos6.5）、大数据分析核心工具Hadoop。
| 学完此阶段可解决的现实问题：
搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可以增大网站的并发访问量，保证分析任务不间断。
| 学完此阶段可拥有的市场价值：
具备初级大数据开发工程师必要具备的Linux服务器运维能力。
2.先让Hadoop跑起来
准备好Hadoop完全分布式集群环境。
| 学完此阶段可掌握的核心技术：
文件存储：HDFS
离线计算：MapReduce
资源管理：YARN
分布式协调服务：Zookeeper
数据同步：Sqoop
高效的执行程序：wordcount
| 学完此阶段可解决的现实问题：
熟练搭建海量数据离线计算平台。
| 学完此阶段可拥有的市场价值：
具备初级大数据架构师的核心能力。
3.把别处的数据搞到Hadoop上
即数据采集与存储。
基于Hadoop的数据存储主要用到了HDFS，用来存储接入层、数据仓库、数据集市的数据，
并且可以将查询结果解析成MapReduce执行，这对入门的大数据开发小白更友好。
| 学完此阶段可掌握的核心能力：
HDFS 数据处理命令、写数据的API、数据挖掘、数据钻取、各种采集模块的使用、离线采集和实时采集。
| 学完此阶段可解决的现实问题：
根据具体业务场景设计、实现海量数据存储方案。
| 学完此阶段可拥有的市场价值：
具备大数据分析应用开发人员的能力。
4.再多的分析任务都不怕
使用MapReduce分布式计算框架，统计和分析HDFS上的海量数据。
| 学完此阶段可掌握的核心能力：
MapReduce快速上手：业务流程、统计分析、业务计算，运行模式、程序调试。
| 学完此阶段可解决的现实问题：
根据数据分析需求实现基于mapreduce的分布式运算程序。
| 学完此阶段可拥有的市场价值：
拥有大数据架构师灵活应对复杂分析场景的能力。
5.把Hadoop上的数据搞到别处去
大数据平台底层架构已经成型，接下来还要考虑将大数据分析的结果对外提供数据访问，
我们通过使用开源框架：Sqoop，把指定的参数翻译成MapReduce，提交到Hadoop运行，完成Hadoop与其他数据库之间的数据交换。
| 学完此阶段可掌握的核心能力：
Sqoop基础知识、Sqoop原理及配置说明、Sqoop数据导入和导出、Sqoop批量作业操作。
| 学完此阶段可解决的现实问题：
根据具体场景的特点有针对性地调整数据分析各环节的技术选型。
| 学完此阶段可拥有的市场价值：
具备大数据分析应用开发人员的能力。
6.我的分析系统要实时、自动、交互
大数据分析平台经常需要实时指标的业务场景，实时基本可以分为绝对实时和准实时，
我们可以通过编写shell脚本来实现，并在前端使用tomcat实现交互可视化，并部署web服务器完成系统的自动运行，
这样一个自动的离线大数据分析平台就搭建完成了。
| 学完此阶段可掌握的核心能力：
实时：web部署
自动化：shell脚本；
交互式：tomcat可视化组件
| 学完此阶段可解决的现实问题：
搭建“离线的”、“自动化的”、“交互的”大数据分析平台。
| 学完此阶段可拥有的市场价值：
具备大数据前端工程师的核心技能。
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经过这样的项目开发流程，即使你是小白，也可以独立从零搭建一个交互式自动化大数据分析平台，
在这个过程中，自然的去掌握必要的前置基础+完整的开发流程+核心的大数据技术。
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