大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型豐富復(fù)雜、數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度快等特點(diǎn)。所以想要學(xué)好大數(shù)據(jù)那就要學(xué)好一系列的大數(shù)據(jù)生態(tài)圈技術(shù)組件，以及貫穿整個(gè)數(shù)據(jù)分析流程的分析方法和思維，只有明確了數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景與流程，才能夠確定需要整合哪些組件來解決這一問題。

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所以對(duì)于開發(fā)者來說，學(xué)習(xí)理論和專業(yè)項(xiàng)目實(shí)踐相結(jié)合，才能得到更好的學(xué)習(xí)和提升。

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- MySQL--數(shù)據(jù)類型、變量

- MySQL--流程控制結(jié)構(gòu)

-?JDBC--概述

-?PreparedStatement 操作

-?事務(wù)及數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)的處理

◎Phase 2：Hadoop 學(xué)習(xí)篇

-?大數(shù)據(jù)概況

-?Hadoop--簡(jiǎn)介

-?Hadoop--源碼編譯

-?Hadoop HDFS

-?MapReduce

-?實(shí)戰(zhàn)案例

◎Phase 3：Spark 學(xué)習(xí)篇

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總結(jié)

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