java零基础该怎么学学习⼤数据必须了解的⼤数据开发课程⼤纲
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。科多⼤数据⼤数据来带你看看。
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。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，这么重要的专业科多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。
科多⼤数据的零基础课程包含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。
hadoop⼤数据⽣态系统：
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。
⼤数据开发平台模块⽣态圈
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、)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S
klearn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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