最近公司安排了比较富裕的时间，让我进行自学，最近一年虽然做了一些大数据包括JStorm、Spark、ElasticSearch等项目，但仍然停留在使用阶段，对其中的具体细节并没有有一个深入的理解，也没有进行很好的梳理这才有了上半年的JStorm源码分析，但鉴于时间原因，对JStorm的源码的阅读，也仅仅停留在Nimbus、Supervisor启动、Topology的提交阶段。因此正好利用这个难得的学习时间段，系统的研究一下Spark、HBase、ElasticSearch、Kafka这几个大数据组件，正好包括了从数据输入端到计算引擎，再到数据库存储、数据检索整个大数据处理流程。通过近些天的学习，由于公司还没有安排具体的项目进行实践，因而计划在学习过程中，对所学内容在博客上进行一个系统的梳理。有时候静下心来想想，博客更大程度上是写给自己看的，只有不断的梳理知识点，不断的改进与完善，才能真正将知识点转变为自身的内在。近一段时间内，主要会写《Spark系列》、《HBase系列》、《ElasticSearch系列》等内容，更多的是对所学知识的一个梳理与总结。

ps:最近在学习的过程中，看了网上以下大牛写的技术博客，文章的严谨性、系统性、专业性以及配图，让我感触很深，在今后我也会好好写自己的博客，使之更专业，更严谨，而不仅仅是当作学习笔记或学习总结。
这里有一些好的博客网址，推荐给大家：

HBase： 有态度的HBase/Spark/BigData
Spark: 守护之鲨
大数据网站：过往记忆大数据网站
由于种种原因，换了公司，新的征程已经开始，我不是技术大神，但我在成为大神的路上，前行……((写给自己，明年的这个时候，不知又是怎样的情景，Fighting!!!))