1、 大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。 大数据数据采集阶段：Python、Scala。 大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

3、 分布式存储：深入HDFS和HBase的原理与操作，实现大规模数据的存储和管理。 海量数据分析：通过MapReduce、Hive等工具进行数据处理和挖掘，以及Spark的分布式计算。 学习过程中，理论知识和实践操作相结合，确保学生具备从数据获取、存储、处理到分析的全链条能力。

4、 大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。 它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。

5、 2.大数据，到底有多大？我们传统的个人电脑，处理的数据，是GB/TB级别。 例如，我们的硬盘，现在通常是1TB/2TB/4TB的容量。