大数据技术的入门资源其实蛮多的，但要说整理得清楚、适合前端或者全栈同行快速上手的，我还挺推荐这个《大数据教程.txt》。大数据的 4V 特性讲得明明白白，Volume、Velocity、Variety、Value几个点都带例子，理解起来不费劲。像是 Hadoop 和 Spark 的部分，内容不光全面，还挺贴近实战，是 MapReduce 和 HDFS 那块，对初学者来说友好。

Hadoop 的 HDFS 原理解释得比较清晰，像“把大文件拆块存多个节点”这种说法，就挺接地气。你要是之前没接触过分布式存储，看完这个也能搞懂怎么回事。MapReduce那段说的是“先分再归”，比教科书好懂多了。

讲 Spark 的时候，重点放在内存计算和统一框架这两个优势上。嗯，这正是 Spark 和老一代 MapReduce 的最大差别。你要是做前端但碰上了需要配合数据的需求，比如流数据或用户行为，这篇内容能让你秒懂背后发生了什么。

另外，后面提到的大数据应用场景也蛮实用的，像是做推荐系统、商业智能这些，其实前端也能参与一部分工作，配合后端一起搞。

，大数据教程.txt适合你快速了解大数据全貌，尤其是你要做数据可视化、用户画像、实时数据面板这些需求之前，看看这个教程，效率高得多。如果你还想深挖 Hadoop 或者 Spark 的细节，文末那些相关文章也值得点进去看看。