大数据学习路线及全套视频教程

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了大数据学习路线及全套视频教程，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含7230字，纯文字阅读大概需要11分钟。

内容图文

微信群里有人问我大数据学习线路是怎样的？需要学习哪些知识以及工作后工作内容有哪些？我这里通过这篇文章给大家分享一下大数据相关领域的学习线路和知识掌握情况，希望能够帮助到大家！

大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。有人通过下方的等式给出了大数据的定义。

大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程。虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和汇报是成正比的，至少和薪资是成正比的。

有这么多知识需要学习，那么该怎么学？如何学？

有人简单的将学习线路总结为：入门知识 → Java 基础 → Scala 基础 → Hadoop 技术模块 → Hadoop 项目实战 → Spark 技术模块 → 大数据项目实战。其实这是不准确的，因为大数据也是可以分方向的！

大数据的三个发展方向：平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/ 设计/ 架构、数据分析/挖掘。

我们先来看一下大数据的4V特征：

数据量大，TB->PB

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；

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；

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。

针对大数据的特点，我们需要掌握的重点知识如下：

文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

离线计算：Hadoop MapReduce、Spark

流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB

资源管理：YARN、Mesos

日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式协调服务：Zookeeper

集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib

数据同步：Sqoop

任务调度：Oozie

可以说多，也可以说简单。因为你只要入门了，有兴趣了，学什么东西都便的简单了！

关于上面的这些知识点，我都有对应的视频教程。大家只需要扫描下方微信二维码，关注“业余草”微信公众号，我每天或者每周都会有对应的视频推出，免费赠送给大家！

网上的这些内容都是收费的，我免费，全免费，一分钱不要！

学习规划

总共分为五大部分，分别是：

大数据技术基础

离线计算Hadoop

流式计算Storm

内存计算Spark

机器学习算法

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

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

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

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

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

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

离线计算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

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

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

MAPREDUCE增强

Mapreduce排序

自定义partitioner

Mapreduce的combiner

mapreduce工作机制详解

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

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

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

流式计算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

Kakfa

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

内存计算Spark，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

AKKA与RPC

Akka并发编程框架

实战：RPC编程实战

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

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

Spark-Sql应用

Spark-SQL

Spark结合Hive

DataFrame

实战：Spark-SQL和DataFrame案例

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

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

机器学习算法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

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

不多说了，这些视频我都会一一的分享，慢慢关注我吧！回复“福利”先送给大家一套免费的大数据视频教程！

最后，欢迎关注我的个人微信公众号：业余草（yyucao）！可加QQ1群：135430763(2000人群已满)，QQ2群：454796847，QQ3群：187424846。QQ群进群密码：xttblog，想加微信群的朋友，可以微信搜索：xmtxtt，备注：“xttblog”，添加助理微信拉你进群。备注错误不会同意好友申请。再次感谢您的关注！后续有精彩内容会第一时间发给您！原创文章投稿请发送至532009913@qq.com邮箱。商务合作可添加助理微信进行沟通！

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的大数据学习路线及全套视频教程全部内容，希望文章能够帮你解决大数据学习路线及全套视频教程所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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