阶段：基础部分

　　学员掌握桌面应用软件的编程，深度熟悉JavaSE的多项特性，例如易于开发性、元数据、泛型、并发实用程序等，成为行业认证的“JavaSE工程师”打好Linux基础，数据库以及前端的一些技能。掌握JavaEE这套全然不同于传统应用开发的技术架构，依托JavaEE的支持异构环境、的开发、可伸缩性等优势，学员不仅能满足无需太多费用而又需要高可用性、高可靠性以及可扩展性的应用的需求，降低了开发多层应用的费用和复杂性，同时具备独立开发互联网网站及数据库工程的能力。

　　主要技能：JavaSE、Linux操作基础、数据库、JSP、Servlet、JSP+ Servlet + JDBC企业级项目介绍

　　第二阶段：Hadoop

　　了解Hadoop的用途，在大数据中的用途，以及搭建一个Hadoop的实验环境，在本过程中不仅将用到前面的Linux知识，而且会对Hadoop的架构有深入的理解，并为你以后架构大数据项目打下坚实基础。

　　详细剖析HDFS，从知晓原理到开发网盘的项目让大家打好学习大数据的基础，大数据之于分布式，分布式学习从学习分布式文件系统(HDFS)开始。

　　MapReduce可以说是任何一家大数据公司都会用到的计算框架，也是每个大数据工程师应该熟练掌握的，此处的学习除了老师详细的讲解理论外，会通过大量的案例让大家彻底掌握。之后让开发的程序运行在分布式集群中，并且运行在健壮高可用的集群中。

　　主要技能：初识Hadoop、HDFS体系结构和Shell以及Java操作、详细讲解MapReduce、MapReduce案例案例、Hadoop2.x集群搭建

　　第三阶段：Hive/HBase数据库

　　Hive是使用SQL进行计算的Hadoop框架，工作中较常用到的部分，也是面试的重点，此部分大家将从方方面面来学习Hive的应用，任何细节都将给大家涉及到。大数据中使用HBase的案例多的举不胜举，也可凸显大家学习的必要性。即使工作多年的大数据工程师HBase的优化也是需要好好学习的重点。

　　主要技能：数据仓库Hive、分布式数据库HBase

　　第四阶段：Storm流式计算

　　Kafka是当下流行的队列，可以说是从数据采集到大数据计算承上启下的重要环节，学生在此部分将会详细学习它的架构，Kafka在大家大数据的项目中几乎都会涉及到。

　　学生将全面掌握Storm内部机制和原理，通过大量项目实战，让大家拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示，所有工作一个人搞定!譬如可以一个人搞定淘宝双1屏幕项目!不光从项目的开发的层次去实现，并可以从架构的层次站在架构师的角度去完成一个项目。

　　主要技能：Redis缓存系统课程大纲、Kafka课程、Storm实时数据处理

　　第五阶段：Spark内存计算

　　在此部分内，将更注重Scala的各种语言规则与简单直接的应用，而不在于其是如何具体实现，通过学习本课程能具备初步的Scala语言实际编程能力。本部分课程也可以视为大家下面学习Spark课程的铺垫，供学生扫盲熟悉Scala，提前进行热身运动。

　　主要技能：Scala课程、Spark大数据处理、Spark Streaming实时计算实时数据处理

　　第六阶段：通过综合项目评审

　　掌握面试技巧，训练有素的作品专业表达，拥有充分的专业自信。与就业服务部沟通进行就业城市选定就业常见问题的解决，开启就业服务阶段。

　　主要技能:综合项目评审、压力面试、技术笔试、技术面试、就业......

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