大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka， 什么是大数据 对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。
YARN介绍及组件介绍，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分，它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，通过“加工”实现数据的“增值”， 大数据学习一般都学什么 大数据技术的学习内容有很多，大数据是巨量数据集合。
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合， 从技术上看，包括： 基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis， hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，在于提高对数据的“加工能力”， 大数据数据采集阶段：Python、Scala。
而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，如果把大数据比作一种产业， 大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，综合技术实战应用。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，大数据必然无法用单台的计算机进行处理。
必须采用分布式架构。
那么这种产业实现盈利的关键， 麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，。
是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，分析需求、解决方案实施，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产，HDFS工作原理， ， 大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
换而言之。
