大数据全栈课心得与总结

经历了三个阶段大概三个月的学习，大数据全栈课程迎来了尾声，今天是大数据三阶段的最后一天，也是整个大数据课程的最后一天。这三个月的学习过程，并不是一帆风顺，而且一路荆棘。

第一阶段：大数据入门篇

        第一阶段的课程主要是大数据的入门知识，包括MySQL基本知识、各种概念和常用语句、JDBC的使用还有数据库事务等等，虽然是基础知识，但是非常实用，在开发中会经常用到，基本上就是对数据库的各种使用。第一阶段也是我最为顺畅的阶段，能够跟上课程节奏，最后完成考核。

第二阶段：Hadoop篇

        第二阶段的课程主要是Hadoop的学习，包括Hadoop的介绍、源码编译、HDFS、MapReduce，最后用实战案例来巩固。在学习第二阶段之前，我对Hadoop的了解仅仅在于知道名字、用于大数据，其他一无所知，加上正好处于过年时期，对于Hadoop的学习充满了困惑和抵触，平时基本上没有去学习，到了阶段结束才去学习，但是充满了各种困惑，中间放弃了好多次，总体来说第二阶段duiyuHadoop的学习非常浅。

第三阶段：Spark学习篇

        第三阶段的课程是Spark的学习，包括SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming。不知不觉中到了第三阶段，带着困惑去学习Spark，在课程刚刚开始的时候，觉得Spark非常有意思，因为此时在工作中遇到了，一边学习一边应用在工作中，还是非常的开心，但是学到一半的时候，遇到了困惑，一度想要放弃，有很多东西听的云里雾里，甚至想去理解都很难，咬咬牙坚持下来，可惜的是当时没把困惑的地方给记下来。

三个阶段的学习，给我在大数据领域有了新的认知，从无到有，虽然三个月的时间不能让自己完全学会大数据，希望自己在接下来的时间里，不断地去学习、去应用，学海无涯苦作舟，向着前进的脚步大步走去。