大数据学习路线及各阶段学习书籍推荐！废话不多说，直接切入主题，有需要的小伙伴可以参考学习！
阶段一、大数据基础 ——java 语言基础方面
【大数据开发学习资料领取方式】：加入大数据技术学习交流扣扣群 522189307，私信管理员即可免费领取开发工具以及入门学习资料
（1）Java 语言基础
Java 开发介绍、熟悉 Eclipse 开发工具、Java 语言基础、Java 流程控制、Java 字符串、Java 数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O 与反射、多线程、Swing 程序与集合类
（2） HTML、CSS 与 JavaScript
PC 端网站布局、HTML5+CSS3 基础、WebApp 页面布局、原生 JavaScript 交互功能开发、Ajax 异步交互、jQuery 应用
（3）JavaWeb 和数据库
数据库、JavaWeb 开发核心、JavaWeb 开发内幕
推荐书籍：
《Effective Java 中文版》（第 2 版）
本书为我们带来了共 78 条程序员必备的经验法则，针对你每天都会遇到的编程问题提出了有效、实用的解决方案。
书中的每一章都包含几个 "条目"，以简洁的形式呈现，自成独立的短文，它们提出了具体的建议，对于 Java 平台精妙之处的独到见解，以及优秀的代码范例。每个条目的综合描述和解释都阐明了应该怎么做，不应该怎么做，以及为什么。
阶段二、 Linux&Hadoop 生态体系
Linux 体系、Hadoop 离线计算大纲、分布式数据库 Hbase、数据仓库 Hive、数据迁移工具 Sqoop、Flume 分布式日志框架
推荐书籍：
1、《Big Data》
在大数据的背景下，我很少看到关于数据建模，数据层，数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题。这本书却提供了令人耳目一新的全面解决方案。
2、《Hadoop 权威指南》
《Hadoop 权威指南 (中文版)》从 Hadoop 的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍 Hadoop 这一高性能处理海量数据集的理想工具。
3、《Hive 编程指南》
《Hive 编程指南》是一本 Apache Hive 的编程指南，旨在介绍如何使用 Hive 的 SQL 方法 HiveQL 来汇总、查询和分析存储在 Hadoop 分布式文件系统上的大数据集合。
阶段三、 分布式计算。
（1）分布式计算框架
Python 编程语言、Scala 编程语言、Spark 大数据处理、Spark—Streaming 大数据处理、Spark—Mlib 机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于 Spark 的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（www.sina.com.cn）
（2）storm 技术架构体系
Storm 原理与基础、消息队列 kafka、Redis 工具、zookeeper 详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战
推荐书籍：
1、《Learning Spark》
《Spark 快速大数据分析》是一本为 Spark 初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于 Spark 的用法，它对 Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。
2、《Spark 机器学习：核心技术与实践》
本书采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用 Spark 进行分析和实现机器学习算法。通过这些示例和 Spark 在各种企业级系统中的应用，帮助读者解锁 Spark 机器学习算法的复杂性，通过数据分析产生有价值的数据洞察力。
阶段四、 大数据项目实战（一线公司真实项目）
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
阶段五、 大数据分析 —AI（人工智能）
主要是讲解 Data Analyze 数据分析基础、数据可视化、sklearn 中三类朴素贝叶斯算法以及 python 机器学习等提升个人能力的内容！
【大数据开发学习资料领取方式】：加入大数据技术学习交流扣扣群 522189307，私信管理员即可免费领取开发工具以及入门学习资料