大家好，我是 梦想家 Alex 。我们都知道 github 对于程序员们而言，就是一个巨大的“聚宝盆”，上面不仅有很多优质的开源项目，还有很多热爱开源分享的开发者。但如何从浩如烟海的宝藏中，筛选出适合自己的优质项目呢？本期内容，我就为大家推荐几个我认为还不错的大数据学习必备的 牛 X 项目，希望大家看完有所收获。

        首推 heibaiying 的 BigData-Notes，该项目目前已经有高达 10.2K 的star，正如该仓库的介绍上简短几个字：大数据入门指南。这个项目也是我认为目前最适合初学者学习和参考的项目。

        为什么说这个项目适合大数据初学者呢，可以通过观察项目的介绍文档，该项目包含了大数据学习必须要掌握的几种组件，包括 Hadoop，Hive，Spark，Flink，Kafka，Zookeeper，Flume，Sqoop，Azkaban，以及 Scala 函数式编程语言的教程，可谓是非常的系统全面        我们再借助谷歌插件 Octotree 观察项目的结构，可以看到该项目主要分为 code，notes，pictures，resources 四个目录        其中 code 目录主要用来存放各个组件使用相关的代码，正如统计的结果一样，这个项目中 Java 代码占了 94.8%，Scala 占了 5.2%，所以对于喜欢用 Java 编写代码的小伙伴们来说，这是一个不容错过的宝藏学习机会。

        notes 部分主要存放相关组件的介绍和使用文档，其中 installation 子目录主要存放了相关组件编译，以及在Linux环境下各个组件的安装，单机/集群环境搭建的教程，我看过了内容，介绍的非常清晰详细。

        另外两个目录 pictures 和 resources 就不做过多介绍了，一个是存放相关的图片教程，另一个是存放编写的代码中所需要用到的文