大数据技术全览：从入门到精通

"大数据课程分类涵盖了从基础到高级的多个阶段，包括Linux、Docker、数据库基础知识，再到Hadoop生态系统中的HDFS、YARN、MapReduce，以及大数据存储、架构设计、实时计算、数据采集、商业实战等多个方面。此外，课程还涉及数据挖掘、分析、机器学习、运维、云计算平台、网站性能优化和Java企业级核心技术等内容，全面覆盖大数据领域的关键技术与应用。" 在大数据课程的学习中，首先会接触到基础阶段的内容，包括Linux操作系统、容器技术Docker、虚拟化工具KVM、关系型数据库MySQL和Oracle的基础知识，以及NoSQL数据库MongoDB和键值存储系统Redis。这些基础知识为后续的大数据处理提供了必要的支撑环境。 进入Hadoop相关的学习，会深入了解Hadoop的概念、版本和历史，以及HDFS的工作原理和YARN的资源调度机制。接着，会接触大数据存储解决方案，如分布式列式存储系统HBase、数据仓库Hive和数据导入工具Sqoop，这些都是大数据分析中的关键组件。 大数据架构设计阶段，会学习到Flume的数据采集、分布式协调服务Zookeeper和消息中间件Kafka，这些技术在大数据环境中起到数据流动和管理的重要作用。在大数据实时计算阶段，会涉及机器学习库Mahout、快速计算框架Spark和实时流处理引擎Storm，这些工具能够实现高效的数据处理和分析。 数据采集阶段，Python和Scala作为两种重要的编程语言，被广泛用于数据获取和预处理。在大数据商业实战阶段，学员将通过实际案例来练习如何分析需求、设计解决方案，并实施综合技术应用，以解决企业的实际问题。 大数据之Linux+大数据开发篇，涵盖从基础的Linux知识到Hadoop生态系统的深度学习，包括Shell编程、Hadoop2.x、HDFS、YARN、MapReduce、ETL、数据清洗、Hive、Sqoop、Flume/Oozie、大数据Web工具Hue、HBase、Storm、Scala、Spark以及Spark源码分析，以及集群管理工具CM5.3.x和CDH5.3.x集群的使用。 大数据之数据挖掘和分析及机器学习篇，将学习搜索引擎技术Lucene、爬虫、Solr集群、自然语言处理、关联规则、决策树、贝叶斯分类器、神经网络、聚类算法、SPSSModeler、R语言以及Python在金融分析中的应用。 在大数据之运维和云计算平台篇，会接触到Zookeeper、Docker和OpenStack等云基础设施技术，为构建和管理大规模分布式系统提供支持。 大数据之PB级别网站性能优化篇，涉及CDN、镜像技术、虚拟化、云计算、共享存储、海量数据队列、缓存系统（如Memcached和Redis）、NoSQL数据库、LVS负载均衡、Nginx等，旨在提升大数据环境下的系统性能。 最后，大数据之Java企业级核心技术篇，专注于Java性能调优、Tomcat和Apache集群、数据库集群技术、分布式技术以及WebLogic等企业级服务器的应用。 这些课程按照由浅入深的顺序，全面覆盖了大数据的各个环节，从基础操作到高级应用，旨在培养具备大数据全栈能力的专业人才。