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第一阶段
Python:Python 的排名从去年开始就借着人工智能持续上升，现在它已经成为了语言排行第一名。
从学习难易度来看，作为一个为“优雅”而生的语言，Python语法简捷而清晰，对底层做了很好的封装，是一种很容易上手的高级语言。在一些习惯于底层程序开发的“硬核”程序员眼里，Python简直就是一种“伪代码”.
在大数据和数据科学领域，Python几乎是万能的，任何集群架构软件都支持Python,Python也有很丰富的数据科学库，所以Python不得不学。
第三阶段
Hadoop:几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。 Hadoop里面包括几个重要组件HDFS、MapReduce和YARN.
Linux系统：因为大数据相关软件都是在Linux系统上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
Python:Python 的排名从去年开始就借着人工智能持续上升，现在它已经成为了语言排行第一名。
从学习难易度来看，作为一个为“优雅”而生的语言，Python语法简捷而清晰，对底层做了很好的封装，是一种很容易上手的高级语言。在一些习惯于底层程序开发的“硬核”程序员眼里，Python简直就是一种“伪代码”.
在大数据和数据科学领域，Python几乎是万能的，任何集群架构软件都支持Python,Python也有很丰富的数据科学库，所以Python不得不学。
第三阶段
Hadoop:几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。 Hadoop里面包括几个重要组件HDFS、MapReduce和YARN.
Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce,而两者只是理论基础，不是具体可使用的高级应用，通俗说MapReduce是一套从海量源数据提取分析元素最后返回结果集的编程模型，将文件分布式存储到硬盘是第一步，而从海量数据中提取分析我们需要的内容就是MapReduce做的事了。当然怎么分块分析，怎么做Reduce操作非常复杂，Hadoop已经提供了数据分析的实现，我们只需要编写简单的需求命令即可达成我们想要的数据。
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2018-06-30
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