大数据学习路线
序言
在学习大数据之前，先要了解他解决了什么问题，能给我们带来什么价值。
大数据体系
第一阶段：Linux和高并发
第二阶段：Hadoop生态体系
第三阶段：Strom流式计算
第四阶段：Spark计算框架体系
第五阶段：机器学习和算法体系
第六阶段：Flink实时计算体系
第七阶段：平台架构师课程体系
Hadoop、Storm、Spark、Flink的区别
在开源世界里， Apache Storm 项目（以下简称 Storm）是流处理先锋。 Storm 最早由 Nathan Marz 和创业公司 BackType（后来被 Twitter 收购）的一个团队开发，后来 才被 Apache 软件基金会接纳。 Storm 提供了低延迟的流处理，但是它为实 时性付出了一些代价：很难实现高吞吐，并且其正确性没能达到通常所需 的水平。换句话说，它并不能保证 exactly-once；即便是它能够保证的正确 性级别，其开销也相当大。
HADOOP和spark
spark会替代Hadoop的一部分，会替代Hadoop的计算框架，如mapReduce、Hive查询引擎，但spark本身不提供存储，所以spark不能完全替代Hadoop。
Spark被认为是大数据的3G，而Flink则被视为大数据的4G。
Storm和spark
通常在对实时性要求特别高，而且实时数据量不稳定，比如在白天有高峰期的情况下，可以选择使用Storm。
但是如果是对实时性要求一般，允许1秒的准实时处理，而且不要求动态调整并行度的话，选择Spark Streaming是更好的选择。
