大数据分析带来的好处证明，无论企业规模和行业如何，它都是一种强大的工具。大数据分析对于组织和分析专业人员来说都变得至关重要。现在大数据分析师的需求量很大，因为如果没有分析数据的技能，数据就毫无用处。
大数据分析领域的工作机会正处于历史最高水平，公司正在寻找合格的数据专业人士来帮助挖掘大数据的真正潜力，以积极影响他们的业务决策。熟练的大数据分析人员正在获得丰厚的薪酬，而且薪酬趋势显示出指数级增长。许多IT专业人士都希望在数据分析培训上投入时间和金钱。所有这些都清楚地表明，大数据分析将继续存在，数据分析的职业生涯是一个人可以做出的最明智的决定之一。

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分布式集群架构
14-01大数据行业前沿应用与知识介绍
14-02Linux入门基础
14-03Hadoop入门介绍
14-04Hadoop单机环境搭建
14-05Hadoop伪分布式集群搭建
14-06Hadoop完全分布式集群搭建
分布式文件存储系统HDFS
15-01HDFS简介
15-02HDFS编程入门
15-03HDFS读写文件
15-04HDFS架构原理及常用指令
ETL工具Sqoop基本原理和常用指令
16-01Sqoop介绍
16-02Sqoop原理
16-03Sqoop部署
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16-05Hadoop导入关系型数据库
16-06Sqoop job应用
大数据仓库知识应用
17-01Hive架构原理和技术方向
17-02HiveQL数据查询、函数（聚合函数、窗口函数、UDF）
17-03Hbase表设计及数据查询
17-04商业应用案例—宽表设计与用户画像
17-05商业应用案例—网站流量分析与页面运营
Spark架构原理和核心组件
18-01Spark介绍
18-02Spark数据结构及编程语言接口
18-03Spark与分布式数据库和分布式数据仓库的集成方法
PySpark编程指南与Spark RDD相关操作
19-01PySpark开发环境搭建
19-02PySpark编程入门：Spark基本数据结构
19-03PySpark编程入门：PySpark常用语句
19-04采用PySpark读取分布式数据库中数据
19-05PySpark数据清洗案例

1.Hadoop
它是一个分布式处理大量数据的软件框架。Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理数据的。它会假定计算元素和存储失败，因此会去维护工作数据的多个副本，确保可以针对失败的节点重新分布处理。Hadoop之所以高效，是因为它是并行工作的，通过并行处理加快处理速度。Hadoop也是可扩展的，可以处理pb级的数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，所以它的成本很低，任何人都可以使用它。
2.HPCC
高性能计算和通信的缩写。HPCC是美国实施的信息高速公路计划，将花费数百亿美元来实施。其主要目标是开发可伸缩计算系统和相关软件，以支持位级网络性能，发展千兆网络技术，并扩大研究和教育机构和网络连接能力。
3.Storm
Storm是免费的开源软件，是一个分布式的、容错的、实时的计算系统。Storm可以可靠地处理大型数据流，并用于处理来自Hadoop的大批处理数据。Storm使用简单，支持许多编程语言，Storm是来自Twitter的开源软件。
4.Apache Drill
Apache软件基金会最近启动了一个名为“Drill”的开源项目，帮助企业用户找到更高效、更快的查询Hadoop数据的方法。Apache Drill实现了Google’s Dremel。
Hadoop制造商MapR Technologies的产品经理托梅尔•施赖(Tomer Shiran)表示，Drill一直作为一个Apache孵化器项目运行，并将继续得到全球软件工程师的推广。
该项目将创建谷歌Dremel Hadoop工具的开源版本，Drill将帮助Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目标。
5.RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，拥有非常大规模的先进技术。它的数据挖掘任务涵盖广泛，包括多种数据艺术，可以简化数据挖掘过程的设计和评价。