问题描述：
云计算自学方法与技巧
问题解答：
我来补答一、Linux云计算课程具体学什么？
每个机构的Linux云计算班的课程内容都不同，想要真正掌握Linux知识，就必须掌握从基础到中级到高级的所有课程。 这对我们以后的发展会有更好的帮助。
以下是比较经典的Linux程学习路线：
第一阶段：Linux基础入门
1.开学课程介绍-规章度介绍-破冰活动；
2．Linux硬件基础/Linux发展历史；
3.Linux系统安装/xshell连接/xshell优化/SSH远程连接故障排除
4.一级大量命令及特殊字符知识试题讲解
5．Linux基础优化
6．Linux目录结构必备知识讲解
7．第二级一大波命令及专业知识试题讲解（上）
8.第二级一大波命令及专项知识试题讲解（下二））
9．关于Linux文件属性的大量知识
10．Linux通配符/正则表达式
11.第三级1大量命令及重要知识考题讲解（第一部分）
12．第三级大量命令及重要知识考题讲解（第2部分）
13.Linux系统权限（第1部分）
14.Linux系统权限（第2部分）
15.在第一阶段结束时，讲师或讲师需要回顾整个课程
第二章：高级Linux系统管理
1.Linux计划任务
2.Linux用户管理
3.Linux磁盘与文件系统(上)
4.Linux磁盘与文件系统（下）
5.Linux三剑客之sed命令
第三阶段：LinuxShell基础
1.Shell程基础1
2.Shell程基础234
3.Linux三剑客的awk命令
第四阶段：Linux网络基础
1.计算机网络基础
2.计算机网络基础
3．需要导师或讲师对整个课程进行审查。
第五阶段：Linux网络服务
1．集群实际构及环境准备开始
2.rsync数据同步服务
3.Linux全网备份项目例简述
4.nfs网络存储服务简述
5.inotify/sersync数据实时同步/nfs存储实时备份项目例分析
第六阶段：Linux重要网络服务
1.http协议/www服务基础
2.nginxweb介绍及基本实践
3.nginxweb精讲结束
4.lnmp环境部署/数据库迁移/共享数据迁移到NFS系统
5.nginx负载均衡深入彻底
6.keepalived高可用深入彻底
第七阶段：构建中小型Linux集群及优化（50台）
1．中期结构启动说明+中期结构部署回顾
2．大家夜以继日地部署中期架构，完成台上工作报告（含两个周末共9天）
3.kickstartcobbler批量自动安装系统
4.pptpvpn和ntp服务
5.memcached原理及部署/作为缓存和session会话共享
第八阶段：Ansible自动化运维和Zabbix监控
1.SSH服务密钥认证
2．ansible批量自动化管理集群（入门及深入）
3.zabbix监控
第九阶段：大规模集群高可用服务（Lvs、Keepalived）
1.Centos7系统自安装/centos6和7的区别
2.lvs负载均衡集群/keepalived管理LVS集群
第十阶段：JavaTomcat服务和防火墙Iptables
1.有关iptables防火墙的基本讲座，第1部分
2。 有关iptables防火墙的基本讲座，第2部分
3。 Tomcatjava应用服务/nginx配合tomcat服务部署和优化
第11章：MySQLDBA高级应用实践
1.MySQL数据库入门基本命令
2.MySQL数据库高级备份与恢复
3.MySQL数据库深度事务引擎
4.MySQL数据库优化SQL语句优化
5．MySQL数据库集群主从复/读写分离
6.MySQL数据库高可用/mha/keepalved
第十二期：高性能数据库Redis和Memcached课程
第十三期：Linux大规模集群架构搭建（200台）
第十四阶段：LinuxShell程企业例实践
第十五阶段：企业级代码发布及上线计划（SVN和Git）
1.GIT管理
2．代码上线项目例
企业级Kvm虚拟化与OpenStack云计算第十六期
1.KVM虚拟化企业级实践
2．OpenStack云计算企业级实践
公有云第十七阶段阿里云8大组件构建集群
第十八阶段：Docker技术企业应用实践
1.Docker容器和微服务的深入实践
2.大数据Hadoop生态系统与实践
第19阶段：Python自动化的引入与推进
第20阶段：职业规划与高薪就业指导
二、云计算大数据培训需要学习什么
云计算大数据培训需要学习什么：
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoopmapre ducehdfsyarn：hadoop：Hadoop概念、版本、历史、HDFS工作原理、YARN介绍以及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：分布式Flume、Zookeeper、Kafka。
实时大数据处理阶段：Mahout、Spark、Storm。
大数据采集阶段：Python、Scala。
大数据业务实践阶段：实践大数据处理业务场景，在实践中分析需求、实施解决方和应用综合技术。
从大数据中学习不是一朝一夕的事情。 如果你想学好大数据，可以口口鼎学院的，希望对你有用。
