阶段一：学习入门知识这一部分主要针对的是新手，在学习之前需要先掌握基本的数据库知识。MySQL 是一个 DBMS（数据库管理系统），是最流行的关系型数据库管理系统（关系数据库，是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据）。MongoDB 是 IT 行业非常流行的一种非关系型数据库（NoSQL），其灵活的数据存储方式备受当前 IT 从业人员的青睐。而 Redis 是一个开源、支持网络、基于内存、键值对存储数据库。两者都非常有必要了解。1.Linux 基础入门（新版） 2.Vim编辑器 3.Git 实战教程 4.MySQL 基础课程 5.MongoDB 基础教程 6.Redis基础教程

阶段三：Scala基础Scala 是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。由于 Scala 运行于 Java 平台（Java 虚拟机），并兼容现有的Java 程序，所以 Scala 可以和大数据相关的基于 JVM 的系统很好的集成。1.Scala 开发教程 2.Scala 专题教程 - Case Class和模式匹配 3.Scala 专题教程 - 隐式变换和隐式参数 4.Scala 专题教程 - 抽象成员 5.Scala 专题教程 - Extractor。

阶段四：Hadoop技术模块Hadoop 是一款支持数据密集型分布式应用并以 Apache 2.0 许可协议发布的开源软件框架，它能搭建大型数据仓库，PB 级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。编程语言你可以选，但 Hadoop 一定是大数据必学内容。1.Hadoop入门进阶课程 2.Hadoop部署及管理 3.HBASE 教程 4.Hadoop 分布式文件系统--导入和导出数据 5.使用 Flume 收集数据。

阶段五：Hadoop项目实战当然，学完理论就要进行动手实战了，Hadoop 项目实战可以帮助加深对内容的理解，并锻炼动手能力。1.Hadoop 图处理--《hadoop应用框架》。

阶段六：Spark技术模块Spark 和 Hadoop 都是大数据框架。Hadoop 提供了 Spark 所没有的功能特性，比如分布式文件系统，而 Spark 为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。所以学习 Spark 也非常必要。1.Spark2.x 快速入门教程 2.Spark 大数据动手实验 3.Spark 基础之 GraphX 图计算框架学习 4.Spark 基础之 DataFrame 基本概念学习 5.Spark 基础之 DataFrame 高阶应用技巧 6.Spark 基础之 Streaming 快速上手 7.Spark 基础之 SQL 快速上手 8.Spark 基础之使用机器学习库 MLlib 9.Spark 基础之 SparkR 快速上手 10.流式实时日志分析系统--《Spark 最佳实践》 11.使用 Spark 和 D3.js 分析航班大数据。

阶段七：大数据项目实战最后阶段提供了大数据实战项目，这是对常用技能的系统运用，例如使用常用的机器学习进行建模、分析和运算，这是成为大数据工程师过程中的重要一步。1.Ebay 在线拍卖数据分析 2.流式实时日志分析系统--《Spark 最佳实践》 3.大数据带你挖掘打车的秘籍 4.Twitter数据情感分析 5.使用 Spark 进行流量日志分析 6.Spark流式计算电商商品关注度 7.Spark的模式挖掘-FPGrowth算法。

三楼何在？