大数据入门学习路线分享,请大家收下

大数据的学习技术点
Hadoop核心(1) 分布式存储基石:HDFSHDFS简介 入门演示 构成及工作原理解析:数据块,NameNode, DataNode、数据写入与读取过程、数据复制、HA方案、文件类型、 HDFS常用设置 Java API代码演示(2) 分布式计算基础:MapReduceMapReduce简介、编程模型、Java API 介绍、编程案例介绍、MapReduce调优(3) Hadoop集群资源管家:YARNYARN基本架构 资源调度过程 调度算法 YARN上的计算框架离线计算(1) 离线日志收集利器:FlumeFlume简介 核心组件介绍 Flume实例:日志收集、适宜场景、常见问题(2) 离线批处理必备工具:HiveHive在大数据平台里的定位、总体架构、使用场景之Access Log分析 Hive DDL&DML介绍 视图 函数(内置,窗口,自定义函数) 表的分区、分桶和抽样 优化(3) 速度更快的Hive:ImpalaImpala在大数据架构中的角色 架构 数据处理过程 一般使用步骤:创建表,分区表,查询等 常用查询演示:统计,连接等、Impala与Hive的比较 常用配置与最佳使用建议(查错,调优等)(4) 更快更强更好用的MR:SparkScala&Spark简介 基础 Spark编程(计算模型RDD、算子Transformation和Actions的使用、使用Spark制作倒排索引)Spark SQL和DataFrame 实例:使用Spark SQL统计页面PV和UV实时计算(1) 流数据集成神器:KafkaKafka简介 构成及工作原理解析 4组核心API 生态圈 代码演示:生产并消费行为日志(2) 实时计算引擎:Spark StreamingSpark Streaming简介 工作原理解剖 编写Streaming程序的一般过程 如何部署Streaming程序? 如何监控Streaming程序? 性能调优(3) 海量数据高速存取数据库:HBaseHBase简介 架构及基本组件 HBase Table设计 HBase基本操作 访问HBase的几种方式大数据ETL(1) ETL神器:Sqoop,Kettle数据同步ETL介绍 Kettle常用组件介绍 、抽取Mysql数据到Hive实战 Sqoop介绍、抽取Hive数据到Mysql实战(2) 任务调度双星:Oozie,AzkabanETL与计算任务的统一管理和调度简介 Crontab调度的方案 自研调度系统的方案 开源系统Oozie和Azkaban 方案总结与经验分享大数据应用与数据挖掘(1) 大数据全文检索引擎:Elasticsearch全文检索基础知识,ES安装及初级介绍,ES深入理解,使用经验介绍(2) 数据仓库搭建为什么要构建大数据平台 大数据平台的的经典架构 深入剖析“五横一纵”的架构实践 知名互联网公司大数据平台架构简介(3) 数据可视化什么是数据可视化,数据可视化常用工具与必备技能介,Tableau和ECharts实操讲解 ECharts介绍,知名互金公司可视化经验介绍(4) 算法介绍介绍数据挖掘,机器学习,深度学习的区别,R语言和python的介绍,逻辑回归算法的介绍与应用,以及主要的推荐算法介绍

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时间: 2024-07-31 09:26:44

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大数据最佳学习路线总结

一,题记 要说当下IT行业什么最火?ABC无出其右.所谓ABC者,AI + Big Data + Cloud也,即人工智能.大数据和云计算(云平台).每个领域目前都有行业领袖在引领前行,今天我们来讨论下大数据Big Data这个方向. 二,大数据里面的角色 角色一:大数据工程 大数据工程需要解决数据的定义.收集.计算与保存的工作,因此大数据工程师们在设计和部署这样的系统时首要考虑的是数据高可用的问题,即大数据工程系统需要实时地为下游业务系统或分析系统提供数据服务: 角色二:大数据分析 大数据分析

零基础大数据新手学习路线教程

大数据-数据挖掘,越来越火,90%的企业都在运用或者都想要利用大数据为其带来更便利的服务,从而大数据高端软件类人才可谓供不应求. 如何学好大数据? 第一阶段:大数据新手入门系统教程Java+MySQL+关系型数据库+阿里巴巴<码出高效>编码规约 知识点 一.Java基础入门:Java编程入门:Java编程初体验,Java运行机制; Java语法基础:Java程序的组织形式与命名规则,变量类型和定义,表达式和运算符; 程序的流程结构:分支结构,循环结构;函授:函数的定义,函数调用,函数递归定义和

大数据入门学习必读好书推荐,请收藏!

身处于一个大数据时代,大数据无疑是近期最时髦的词汇了. 不管是云计算.社交网络,还是物联网.移动互联网和智慧城市,都要与大数据搭上联系. 随着云计算.移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和应用普及.学习大数据,除了网课,一些经典的技术书籍是非常实用且有帮助的. 为了跟上技术更迭的节奏,不落人后,最好的方式是继续刷新自己的知识,同时保持上手的经验.在这行业中要取得成功,需要完美的项目经验和技能组合.尽管网上有大量的资源,我们仍要专门推荐一些好的实体书籍. 大数据书单 <Machine Lear

大数据技术学习路线,该怎么学?

如果你看完有信心能坚持学习的话,那就当下开始行动吧! 一.大数据技术基础 1.linux操作基础 linux系统简介与安装linux常用命令–文件操作linux常用命令–用户管理与权限linux常用命令–系统管理linux常用命令–免密登陆配置与网络管理linux上常用软件安装linux本地yum源配置及yum软件安装linux防火墙配置linux高级文本处理命令cut.sed.awklinux定时任务crontab2.shell编程 shell编程–基本语法shell编程–流程控制shell编

大数据开发学习路线整理

参考博客:做了五年大数据开发工程师总结的的大数据学习路线 大数据的4V特征: 1.        数据量大,TB->PB 2.        数据类型繁多,结构化.非结构化文本.日志.视频.图片.地理位置等: 3.        商业价值高,但是这种价值需要在海量数据之上,通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来: 4.        处理时效性高,海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中. 常见的大数据的开源框架: l  文件存储:Hadoop HDFS.Tachyon.KFS l  离线计算:

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大数据入门学习之Hadoop技术优缺点

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大数据经典学习路线(及供参考)

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大数据技术学习路线,有信心能学好的朋友,就开始吧

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