操作方法
第一阶段(加**的需重点熟练掌握，其他掌握)： 1、Java基础** 1) 数据类型 2) 运算符、循环 3) 顺序结构程序设计 4) 程序结构 5) 数组及多维数组 2、面向对象** 构造方法、控制符、封装 3、继承** 4、多态** 5、抽象类、接口** 常用类 6、集合Collection、list** HashSet、TreeSet、Collection 7、集合类Map** 1) 异常 2) File 8、文件/流** 1) 数据流和对象流 2) 线程（理解即可） 3) 网络通信（理解即可） 如果如果你已经是脱离小白生涯，你理大数据不远了，需要学习一些额外的小知识（数据结构、关系型数据库、linux系统操作）第二阶段以夯实基础，之后就可以进入大数据学习了；
第二阶段（必备技能）： 1. 数据结构 2. 关系型数据库 3. Linux系统操作 4. Linux操作系统概述 5. 安装Linux操作系统 6. 图形界面操作基础 7. Linux字符界面基础 8. 字符界面操作进阶 9. 用户、组群和权限管理 10. 文件系统管理 11. 软件包管理与系统备份 12. Linux网络配置 主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识，同时通过大量实验，着重培养学生的动手能力。使学生了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。与此同时，如果大家有时间把javaweb及框架学习一番，会让你的大数据学习更自由一些。 重点掌握： 1) 常见算法 2) 数据库表设计 3) SQL语句 4) Linux常见命令 如果你已经是小牛，只不过不了解大数据而已，那么恭喜你，我们可以给你介绍大数据相关平台了。例如：hadoop离线分析、Storm实时计算、spark内存计算三种计算平台，学习体系可以按照如下：
第三阶段（大数据平台技术）： 1. Hadoop离线批处理平台 HDFS、MapReduce、Hive、Hbase、Sqoop、Pig等 2. Storm实时数据处理平台 3. Spark平台 提示：若之前没有项目经验或JAVA基础，掌握了第一阶段进入企业，不足以立即上手做大数据项目，企业需再花时间与成本培养； 第二阶段掌握扎实以后，进入企业就可以跟着做大数据项目了，跟着一大帮人做项目倒也不用太担心自己能不能应付的来，当然薪资不能有太高的要求； 前两个阶段都服务于第三阶段的学习，除了熟练掌握这些知识以外，重点需要找些相应的项目去做，不管项目大小做过与没有相差很多的哦！掌握扎实后可直接面对企业就业，薪资待遇妥妥的了！