大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線及各階段學(xué)習(xí)書籍推薦！廢話不多說，直接切入主題，有需要的小伙伴可以參考學(xué)習(xí)！
階段一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)——java語言基礎(chǔ)方面
（1）Java語言基礎(chǔ)
Java開發(fā)介紹、熟悉Eclipse開發(fā)工具、Java語言基礎(chǔ)、Java流程控制、Java字符串、Java數(shù)組與類和對象、數(shù)字處理類與核心技術(shù)、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類
（2）HTML、CSS與JavaScript
PC端網(wǎng)站布局、HTML5+CSS3基礎(chǔ)、WebApp頁面布局、原生JavaScript交互功能開發(fā)、Ajax異步交互、jQuery應(yīng)用
（3）JavaWeb和數(shù)據(jù)庫
數(shù)據(jù)庫、JavaWeb開發(fā)核心、JavaWeb開發(fā)內(nèi)幕
推薦書籍：
《EffectiveJava中文版》（第2版）
本書為我們帶來了共78條程序員必備的經(jīng)驗(yàn)法則，針對你每天都會(huì)遇到的編程問題提出了有效、實(shí)用的解決方案。
書中的每一章都包含幾個(gè)“條目”，以簡潔的形式呈現(xiàn)，自成獨(dú)立的短文，它們提出了具體的建議，對于Java平臺精妙之處的獨(dú)到見解，以及優(yōu)秀的代碼范例。每個(gè)條目的綜合描述和解釋都闡明了應(yīng)該怎么做，不應(yīng)該怎么做，以及為什么。
階段二、Linux&Hadoop生態(tài)體系
Linux體系、Hadoop離線計(jì)算大綱、分布式數(shù)據(jù)庫Hbase、數(shù)據(jù)倉庫Hive、數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
推薦書籍：
1、《BigData》
在大數(shù)據(jù)的背景下，我很少看到關(guān)于數(shù)據(jù)建模，數(shù)據(jù)層，數(shù)據(jù)處理需求分析以及數(shù)據(jù)架構(gòu)和存儲實(shí)現(xiàn)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(quán)威指南》
《Hadoop權(quán)威指南(中文版)》從Hadoop的緣起開始，由淺入深，結(jié)合理論和實(shí)踐，全方位地介紹Hadoop這一高性能處理海量數(shù)據(jù)集的理想工具。
3、《Hive編程指南》
《Hive編程指南》是一本ApacheHive的編程指南，旨在介紹如何使用Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件系統(tǒng)上的大數(shù)據(jù)集合。
階段三、分布式計(jì)算。
（1）分布式計(jì)算框架
Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機(jī)器學(xué)習(xí)、Spark—GraphX圖計(jì)算、實(shí)戰(zhàn)一：基于Spark的推薦系統(tǒng)（某一線公司真實(shí)項(xiàng)目）、實(shí)戰(zhàn)二：新浪網(wǎng)（www.sina.com.cn）
（2）storm技術(shù)架構(gòu)體系
Storm原理與基礎(chǔ)、消息隊(duì)列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實(shí)戰(zhàn)一：日志告警系統(tǒng)項(xiàng)目、實(shí)戰(zhàn)二：猜你喜歡推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)
推薦書籍：
1、《LearningSpark》
《Spark快速大數(shù)據(jù)分析》是一本為Spark初學(xué)者準(zhǔn)備的書，它沒有過多深入實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，而是更多關(guān)注上層用戶的具體用法。不過，本書絕不僅僅限于Spark的用法，它對Spark的核心概念和基本原理也有較為全面的介紹，讓讀者能夠知其然且知其所以然。
2、《Spark機(jī)器學(xué)習(xí)：核心技術(shù)與實(shí)踐》
本書采用理論與大量實(shí)例相結(jié)合的方式幫助開發(fā)人員掌握使用Spark進(jìn)行分析和實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。通過這些示例和Spark在各種企業(yè)級系統(tǒng)中的應(yīng)用，幫助讀者解鎖Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法的復(fù)雜性，通過數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生有價(jià)值的數(shù)據(jù)洞察力。
階段四、大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)（一線公司真實(shí)項(xiàng)目）
數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、數(shù)據(jù)應(yīng)用
階段五、大數(shù)據(jù)分析—AI（人工智能）
主要是講解DataAnalyze數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)可視化、sklearn中三類樸素貝葉斯算法以及python機(jī)器學(xué)習(xí)等提升個(gè)人能力的內(nèi)容！
目前就整理到這里，大家有好的學(xué)習(xí)資料歡迎評論分享！