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  • 大数据技术学习路线总结


    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、awk
    • linux定时任务crontab
    2、shell编程
    • shell编程–基本语法
    • shell编程–流程控制
    • shell编程–函数
    • shell编程–综合案例–自动化部署脚本
    3、内存数据库redis
    • redis和nosql简介
    • redis客户端连接
    • redis的string类型数据结构操作及应用-对象缓存
    • redis的list类型数据结构操作及应用案例-任务调度队列
    • redis的hash及set数据结构操作及应用案例-购物车
    • redis的sortedset数据结构操作及应用案例-排行榜
    4、布式协调服务zookeeper
    • zookeeper简介及应用场景
    • zookeeper集群安装部署
    • zookeeper的数据节点与命令行操作
    • zookeeper的java客户端基本操作及事件监听
    • zookeeper核心机制及数据节点
    • zookeeper应用案例–分布式共享资源锁
    • zookeeper应用案例–服务器上下线动态感知
    • zookeeper的数据一致性原理及leader选举机制
    5、java高级特性增强
    • Java多线程基本知识
    • Java同步关键词详解
    • java并发包线程池及在开源软件中的应用
    • Java并发包消息队里及在开源软件中的应用
    • Java JMS技术
    • Java动态代理反射
    6、轻量级RPC框架开发
    • RPC原理学习
    • Nio原理学习
    • Netty常用API学习
    • 轻量级RPC框架需求分析及原理分析
    • 轻量级RPC框架开发
    二、离线计算系统 
    1、hadoop快速入门
    • hadoop背景介绍
    • 分布式系统概述
    • 离线数据分析流程介绍
    • 集群搭建
    • 集群使用初步
    2、HDFS增强
    • HDFS的概念和特性
    • HDFS的shell(命令行客户端)操作
    • HDFS的工作机制
    • NAMENODE的工作机制
    • java的api操作
    • 案例1:开发shell采集脚本
    3、MAPREDUCE详解
    • 自定义hadoop的RPC框架
    • Mapreduce编程规范及示例编写
    • Mapreduce程序运行模式及debug方法
    • mapreduce程序运行模式的内在机理
    • mapreduce运算框架的主体工作流程
    • 自定义对象的序列化方法
    • MapReduce编程案例
    4、MAPREDUCE增强
    • Mapreduce排序
    • 自定义partitioner
    • Mapreduce的combiner
    • mapreduce工作机制详解
    5、MAPREDUCE实战
    • maptask并行度机制-文件切片
    • maptask并行度设置
    • 倒排索引
    • 共同好友
    6、federation介绍和hive使用
    • Hadoop的HA机制
    • HA集群的安装部署
    • 集群运维测试之Datanode动态上下线
    • 集群运维测试之Namenode状态切换管理
    • 集群运维测试之数据块的balance
    • HA下HDFS-API变化
    • hive简介
    • hive架构
    • hive安装部署
    • hvie初使用
    7、hive增强和flume介绍
    • HQL-DDL基本语法
    • HQL-DML基本语法
    • HIVE的join
    • HIVE 参数配置
    • HIVE 自定义函数和Transform
    • HIVE 执行HQL的实例分析
    • HIVE最佳实践注意点
    • HIVE优化策略
    • HIVE实战案例
    • Flume介绍
    • Flume的安装部署
    • 案例:采集目录到HDFS
    • 案例:采集文件到HDFS
    三、流式计算 
    1、Storm从入门到精通
    • Storm是什么
    • Storm架构分析
    • Storm架构分析
    • Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析
    • Storm WordCount案例及常用Api分析
    • Storm集群部署实战
    • Storm+Kafka+Redis业务指标计算
    • Storm源码下载编译
    • Strom集群启动及源码分析
    • Storm任务提交及源码分析
    • Storm数据发送流程分析
    • Storm通信机制分析
    • Storm消息容错机制及源码分析
    • Storm多stream项目分析
    • 编写自己的流式任务执行框架
    2、Storm上下游及架构集成
    • 消息队列是什么
    • Kakfa核心组件
    • Kafka集群部署实战及常用命令
    • Kafka配置文件梳理
    • Kakfa JavaApi学习
    • Kafka文件存储机制分析
    • Redis基础及单机环境部署
    • Redis数据结构及典型案例
    • Flume快速入门
    • Flume+Kafka+Storm+Redis整合
    四、内存计算体系Spark 
    1、scala编程
    • scala编程介绍
    • scala相关软件安装
    • scala基础语法
    • scala方法和函数
    • scala函数式编程特点
    • scala数组和集合
    • scala编程练习(单机版WordCount)
    • scala面向对象
    • scala模式匹配
    • actor编程介绍
    • option和偏函数
    • 实战:actor的并发WordCount
    • 柯里化
    • 隐式转换
    2、AKKA与RPC
    • Akka并发编程框架
    • 实战:RPC编程实战
    3、Spark快速入门
    • spark介绍
    • spark环境搭建
    • RDD简介
    • RDD的转换和动作
    • 实战:RDD综合练习
    • RDD高级算子
    • 自定义Partitioner
    • 实战:网站访问次数
    • 广播变量
    • 实战:根据IP计算归属地
    • 自定义排序
    • 利用JDBC RDD实现数据导入导出
    • WorldCount执行流程详解
    4、RDD详解
    • RDD依赖关系
    • RDD缓存机制
    • RDD的Checkpoint检查点机制
    • Spark任务执行过程分析
    • RDD的Stage划分
    5、Spark-Sql应用
    • Spark-SQL
    • Spark结合Hive
    • DataFrame
    • 实战:Spark-SQL和DataFrame案例
    6、SparkStreaming应用实战
    • Spark-Streaming简介
    • Spark-Streaming编程
    • 实战:StageFulWordCount
    • Flume结合Spark Streaming
    • Kafka结合Spark Streaming
    • 窗口函数
    • ELK技术栈介绍
    • ElasticSearch安装和使用
    • Storm架构分析
    • Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析
    • Storm WordCount案例及常用Api分析
    7、Spark核心源码解析
    • Spark源码编译
    • Spark远程debug
    • Spark任务提交行流程源码分析
    • Spark通信流程源码分析
    • SparkContext创建过程源码分析
    • DriverActor和ClientActor通信过程源码分析
    • Worker启动Executor过程源码分析
    • Executor向DriverActor注册过程源码分析
    • Executor向Driver注册过程源码分析
    • DAGScheduler和TaskScheduler源码分析
    • Shuffle过程源码分析
    • Task执行过程源码分析
    五、机器学习算法 
    1、python及numpy库
    • 机器学习简介
    • 机器学习与python
    • python语言–快速入门
    • python语言–数据类型详解
    • python语言–流程控制语句
    • python语言–函数使用
    • python语言–模块和包
    • phthon语言–面向对象
    • python机器学习算法库–numpy
    • 机器学习必备数学知识–概率论
    2、常用算法实现
    • knn分类算法–算法原理
    • knn分类算法–代码实现
    • knn分类算法–手写字识别案例
    • lineage回归分类算法–算法原理
    • lineage回归分类算法–算法实现及demo
    • 朴素贝叶斯分类算法–算法原理
    • 朴素贝叶斯分类算法–算法实现
    • 朴素贝叶斯分类算法–垃圾邮件识别应用案例
    • kmeans聚类算法–算法原理
    • kmeans聚类算法–算法实现
    • kmeans聚类算法–地理位置聚类应用
    • 决策树分类算法–算法原理
    • 决策树分类算法–算法实现
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    常见问题FAQ

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