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　　 同学，你好！一些培训机构为了招揽客户，打出了快速掌握大数据技术的招牌，最常见的是三四个月的速成班，那么四个月学习大数据可能吗？如果再一个高效的规划前提，四个月是可以学会大数据的。

　　什么是大数据技术？

　　 大数据技术是一项涉及各种技能和知识的技术。想要掌握大数据技术，需要掌握多方面的技能和知识。 下面我们就以大数据发展为例，学习大数据一个方向需要多长时间。

　　大数据开发可以分为两大阶段来学习：Java阶段和大数据阶段。

　　1、Java阶段(预计2-3个月)

　　这部分阶段虽然没有接触到大数据技术框架，但是是学习大数据阶段必须掌握的一部分内容。 如果不掌握这部分内容，是无法理解和使用大数据技术框架的。

　　① 静态网页基础(预计一周左右)：HTML基础知识，CSS基础知识。

　　② JavaSE+JavaWeb(预计1-2个月)：JavaSE基础语法、JavaSE面向对象、JavaSEAPI、MySQL数据库和SQL语句、JDBC、线程、反射、注解、网络编程、枚举、泛型、JavaScript、Jquery、 XML 和版本控制。

　　③ JavaWeb(预计3-5天，如果掌握以上两部分，这部分知识很快掌握)：企业级框架(预计两周左右，掌握以上内容时长后需要) )：Spring、Spring mvc、SpringBoot、MyBatis。

　　④ 项目实战(预计耗时1-2周)：实战项目需要包含以上学习内容。

　　2、大数据阶段(预计3-4个月)

　　① CentOS(预计用时一周左右)：CentOS安装部署基本概念、CentOS常用管理命令、CentOSSpring常用Shell编程命令。

　　② Maven(预计用时一周左右)：Maven安装部署基本概念、依赖聚合与继承、私服搭建管理与应用。

　　③ HDFS(预计用时一周左右)：HDFS概念、内部结构及读写原理、故障读写容错及备份机制、ZooKeeper、HA、Federation联邦。

　　④ MapReduce(预计一周左右)：MapReduce编程基础、执行流程、MR原理、MapReduce shard shuffling。

　　⑤ Yarn(预计3-5天)：框架组件流程调度。

　　⑥ HBase(预计用时一周左右)：模型坐标结构接入场景、HBase接入Shell接口、HBase接入API接口、HBaseRowkey设计、合并拆分数据定位。

　　⑦ MongoDB(预计需要一周左右)：原理概念模型场景、CRUD操作、MongoDB工具、安全和用户管理。

　　⑧ Redis(预计1-2周)：Redis概念、配置、RDB和AOF、Redis运行、Redis Sentinel、Redis Cluster。

　　⑨ Flume(预计2-3天)：Flume概念、应用场景、核心技术、Flume应用。

　　⑩ Scala(预计2-3周，Scala是一门编程语言，但有Java语言基础，掌握Scala的时间会比较短)：Scala概念及安装部署、Scala基本语法、Scala类、对象，特征，模式匹配。

　　Kafka(预计用时一周左右)：topic分区分布式读写原理、Kafka Shell命令与分区、offset管理、Kafka生产消费API。

　　Spark(预计1-2周)：Spark概念、编程模型、运行模式、SparkSQL、SparkStreaming。

　　Hive(预计一周左右)：架构机制场景、HiveDDL、Hive文件格式与DML操作、HiveDQL操作、Hive客户端、Hive函数操作、Hive性能优化。

　　Flink(预计花一周左右)：Flink概念、Flink编程模型和核心概念、Flink API编程、Flink中Time和Windows的使用、Flink内部机制。

　　ES(预计2-3天)：ElasticSearch框架。

　　Oozie(估计需要2-3天)：Oozie调度框架。

　　项目实战(预计2-3周)：项目实战需要包括以上两个阶段的内容。

　　综上所说四个月学习大数据可能吗？按照上面学习大数据开发方向的具体时间，学习大数据阶段的内容需要三四个月的时间。当然是在高效的规划前提，所以如果你没有任何方向和规划，四个月是不可能学会大数据的。

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