自2013年起，無論是 BAT 還是傳統的商業公司，都陸續在自己的軟件系統中大規模使用大數據技術。不僅如此，越來越多的軟件工程師開始轉型成為大數據工程師，從事大數據開發與應用的工作。市場對於大數據的人才需求與日俱增，大數據方向儼然成為了業內炙手可熱的職位。
但是，不論是大數據的技術還是應用，都始終處於動態變化的過程中。這對很多剛開始接觸大數據、考慮使用大數據的人來說，無疑帶來了很多困惑。
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- 天天聽別人講大數據，自己也看了不少資料，卻不得要領，看不到完整的知識輪廓。
- 即使工作和大數據相關，但仍不清楚大數據平臺究竟是如何運作的，該怎麼突破。
- 從事大數據工作但不懂其原理，給大數據部門提個需求，一句“不好做”就被擋回來，發展有瓶頸。
如果你也有這樣的困惑，不要著急。由於大數據的知識體系過於繁雜，沒有專家的明晰指導，很多人都難以真正入門，更不用說通過構建知識體系達到融會貫通了。
極客時間大數據專欄
下面推薦一個李智慧在極客時間的技術專欄，或許對你有用。
作者李智慧，同程藝龍交通首席架構師、Apache Spark源代碼貢獻者，長期從事大數據、大型網站架構的研發工作，曾擔任阿里巴巴技術專家、Intel亞太研發中心架構師、宅米和WiFi萬能鑰匙CTO，有超過6年的線下諮詢、培訓經驗，著有暢銷書《大型網站技術架構：核心原理與案例分析》。
《大型網站技術架構：核心原理與案例分析》這本書也是我比較喜歡的一本書，用通俗易懂的語言介紹了大型網站技術的發展歷程，並通過典型案例解剖了大型網站技術架構模式。
在這個專欄裡，李智慧將結合自己多年大數據開發、應用的經驗，幫助你構建一套立體化的知識體系，並從不同視角、不同領域帶你找到你在大數據領域的突破口，真正從普通開發者晉升為擁有大數據思維並能解決複雜問題的技術專家。
這個專欄共包含6個模塊，將介紹一套完整的大數據知識體系。
模塊1：Hadoop大數據原理與架構
為什麼講大數據都要從Hadoop開始？大數據的問題和挑戰不同以往，它的處理方法與技巧也頗有不同。理解大數據面對的問題以及處理技巧，是構建大數據知識體系的源頭。理解大數據，從理解Hadoop開始。
模塊2：大數據生態體系主要產品原理與架構
大數據領域不只有Hadoop，還有數據倉庫Hive、NoSQL系統HBase、計算引擎Spark、流計算引擎Storm、Flink，以及分佈式一致性解決方案ZooKeeper等，它們構成了一個完整的大數據生態體系，解決各種場景下的不同問題。
模塊3：大數據開發實踐
本模塊以大數據開發者的視角重新審視大數據的各個方面，結合作者在阿里巴巴、Intel從事大數據開發的實踐經歷，從“局內人”的視角為你揭秘大數據開發的內裡乾坤。
模塊4：大數據平臺與系統集成
大數據從哪裡來？算出來的結果又到哪裡去？如何將大數據技術集成到當前系統中去？需不需要自己開發？有沒有商業的解決方案？這可能是使用大數據時最迫切需要解決的問題。
模塊5：大數據分析與運營
數據分析是大數據應用的一個重要場景，互聯網企業運營常用的數據分析指標有哪些？如何呈現？數據分析結果異常了，企業關鍵績效指標下滑了，該如何去追蹤定位其原因？這些應用場景和問題答案都可以在本模塊中找到。
模塊6：大數據算法
大數據最激動人心的應用還是大數據機器學習，但大數據機器學習算法是不是真的有那麼難？數學不好還能不能學好、用好大數據算法呢？這個模塊告訴你，其實大數據算法並不難，原理一樣很簡單。
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