大數據的普及讓很多人投身於大數據的開發和學習。但是，最近網上會出現這樣的聲音:大數據太難學了，學大數據讓妳想哭。其實學習沒那麽簡單，但是如果努力了還是學不好大數據，就要反思自己的學習方法是不是有問題了。下面小編就帶妳看看，大數據真的那麽難學嗎？
階段1:大數據基礎增強
現階段重點講解Linux操作基礎、Shell編程、Zookeeper集群、hadoop集群環境準備，可以幫助沒有Linux基礎或者Linux基礎較弱的同學熟練使用。
Linux，熟練在Linux上安裝軟件，熟悉負載均衡、高可靠性等集群相關概念，構建互聯網高並發、高可靠的服務架構，為深入學習大數據內容做好充分準備。
二期大數據Hadoop離線分布式系統
大數據Hadoop離線分布式系統
三階段數據的風暴實時計算系統
在這個階段，通過對Storm內部機制和原理的深入講解和實踐，以及Storm實時看板的案例，學習者可以有壹個完整的項目開發思路和架構設計，掌握從數據采集到實時計算到數據存儲再到前臺展示的編程能力。
階段四大數據風暴項目實戰
實時采集在線業務系統日誌，實時分析暴風流計算平臺，出現異常信息，調用報警業務通知相關負責人，實現監控業務系統運行的功能，基於日誌進行監控，監控需要壹定的規則，觸發監控規則的日誌信息通過短信和郵件進行報警。
第五階段數據的火花存儲計算系統
Spark可用於批處理、交互式查詢(Spark SQL)和實時流處理等。在這個階段，通過講解Spark的壹站式處理框架，學習者可以掌握Spark相關的開發技術，達到勝任Spark相關工作的能力。
階段六大數據星火工程實戰
用戶畫像是從用戶的基本屬性、社交屬性、生活習慣、消費行業等抽象出來的標簽化用戶模型。構建用戶畫像的核心工作是給用戶貼標簽，這是通過對用戶信息的分析，進行高度精細化的特征識別。
最後，邊肖想說的是，當大家在學習大數據的時候想哭的時候，認真反思壹下。妳真的足夠努力嗎？自己的學習方法真的沒有問題嗎？只要解決了這兩個問題，大家就會發現大數據真的沒有那麽難學。