綜合練習 背景 流程詳解 機制 java flume 免密 快速 linux定時任務

如果你看完有信心能堅持學習的話，那就當下開始行動吧！

一、大數據技術基礎
1、linux操作基礎

linux系統簡介與安裝
linux常用命令–文件操作
linux常用命令–用戶管理與權限
linux常用命令–系統管理
linux常用命令–免密登陸配置與網絡管理
linux上常用軟件安裝
linux本地yum源配置及yum軟件安裝
linux防火墻配置
linux高級文本處理命令cut、sed、awk
linux定時任務crontab
2、shell編程

shell編程–基本語法
shell編程–流程控制
shell編程–函數
shell編程–綜合案例–自動化部署腳本
3、內存數據庫redis

redis和nosql簡介

redis客戶端連接
redis的string類型數據結構操作及應用-對象緩存
redis的list類型數據結構操作及應用案例-任務調度隊列
redis的hash及set數據結構操作及應用案例-購物車
redis的sortedset數據結構操作及應用案例-排行榜
4、布式協調服務zookeeper

zookeeper簡介及應用場景
zookeeper集群安裝部署
zookeeper的數據節點與命令行操作
zookeeper的java客戶端基本操作及事件監聽
zookeeper核心機制及數據節點
zookeeper應用案例–分布式共享資源鎖
zookeeper應用案例–服務器上下線動態感知
zookeeper的數據一致性原理及leader選舉機制

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有學習路線的分享公開課，聽完之後就知道怎麽學大數據了
5、java高級特性增強

Java多線程基本知識
Java同步關鍵詞詳解
java並發包線程池及在開源軟件中的應用
Java並發包消息隊裏及在開源軟件中的應用
Java JMS技術
Java動態代理反射
6、輕量級RPC框架開發

RPC原理學習
Nio原理學習
Netty常用API學習
輕量級RPC框架需求分析及原理分析
輕量級RPC框架開發
二、離線計算系統
1、hadoop快速入門

hadoop背景介紹
分布式系統概述
離線數據分析流程介紹
集群搭建

集群使用初步
2、HDFS增強

HDFS的概念和特性
HDFS的shell(命令行客戶端)操作
HDFS的工作機制
NAMENODE的工作機制
java的api操作
案例1：開發shell采集腳本
3、MAPREDUCE詳解

自定義hadoop的RPC框架
Mapreduce編程規範及示例編寫
Mapreduce程序運行模式及debug方法
mapreduce程序運行模式的內在機理
mapreduce運算框架的主體工作流程
自定義對象的序列化方法
MapReduce編程案例
4、MAPREDUCE增強

Mapreduce排序
自定義partitioner
Mapreduce的combiner
mapreduce工作機制詳解
5、MAPREDUCE實戰

maptask並行度機制-文件切片
maptask並行度設置
倒排索引
共同好友
6、federation介紹和hive使用

Hadoop的HA機制
HA集群的安裝部署
集群運維測試之Datanode動態上下線
集群運維測試之Namenode狀態切換管理
集群運維測試之數據塊的balance
HA下HDFS-API變化
hive簡介
hive架構
hive安裝部署
hvie初使用
7、hive增強和flume介紹

HQL-DDL基本語法
HQL-DML基本語法
HIVE的join
HIVE 參數配置
HIVE 自定義函數和Transform
HIVE 執行HQL的實例分析
HIVE最佳實踐註意點
HIVE優化策略
HIVE實戰案例
Flume介紹
Flume的安裝部署
案例：采集目錄到HDFS
案例：采集文件到HDFS
三、流式計算
1、Storm從入門到精通

Storm是什麽
Storm架構分析
Storm架構分析
Storm編程模型、Tuple源碼、並發度分析
Storm WordCount案例及常用Api分析
Storm集群部署實戰
Storm+Kafka+Redis業務指標計算
Storm源碼下載編譯
Strom集群啟動及源碼分析
Storm任務提交及源碼分析
Storm數據發送流程分析
Storm通信機制分析
Storm消息容錯機制及源碼分析
Storm多stream項目分析
編寫自己的流式任務執行框架
2、Storm上下遊及架構集成

消息隊列是什麽
Kakfa核心組件
Kafka集群部署實戰及常用命令
Kafka配置文件梳理
Kakfa JavaApi學習
Kafka文件存儲機制分析
Redis基礎及單機環境部署
Redis數據結構及典型案例
Flume快速入門
Flume+Kafka+Storm+Redis整合
四、內存計算體系Spark
1、scala編程

scala編程介紹
scala相關軟件安裝
scala基礎語法
scala方法和函數
scala函數式編程特點
scala數組和集合
scala編程練習（單機版WordCount）
scala面向對象
scala模式匹配
actor編程介紹
option和偏函數
實戰：actor的並發WordCount
柯裏化
隱式轉換
2、AKKA與RPC

Akka並發編程框架
實戰：RPC編程實戰
3、Spark快速入門

spark介紹
spark環境搭建
RDD簡介
RDD的轉換和動作
實戰：RDD綜合練習
RDD高級算子
自定義Partitioner
實戰：網站訪問次數
廣播變量
實戰：根據IP計算歸屬地
自定義排序
利用JDBC RDD實現數據導入導出
WorldCount執行流程詳解
4、RDD詳解

RDD依賴關系
RDD緩存機制
RDD的Checkpoint檢查點機制
Spark任務執行過程分析
RDD的Stage劃分
5、Spark-Sql應用

Spark-SQL
Spark結合Hive
DataFrame
實戰：Spark-SQL和DataFrame案例
6、SparkStreaming應用實戰

Spark-Streaming簡介
Spark-Streaming編程
實戰：StageFulWordCount
Flume結合Spark Streaming
Kafka結合Spark Streaming
窗口函數
ELK技術棧介紹
ElasticSearch安裝和使用
Storm架構分析
Storm編程模型、Tuple源碼、並發度分析
Storm WordCount案例及常用Api分析
7、Spark核心源碼解析

Spark源碼編譯
Spark遠程debug
Spark任務提交行流程源碼分析
Spark通信流程源碼分析
SparkContext創建過程源碼分析
DriverActor和ClientActor通信過程源碼分析
Worker啟動Executor過程源碼分析
Executor向DriverActor註冊過程源碼分析
Executor向Driver註冊過程源碼分析
DAGScheduler和TaskScheduler源碼分析
Shuffle過程源碼分析
Task執行過程源碼分析
五、機器學習算法
1、python及numpy庫

機器學習簡介
機器學習與python
python語言–快速入門
python語言–數據類型詳解
python語言–流程控制語句
python語言–函數使用
python語言–模塊和包
phthon語言–面向對象
python機器學習算法庫–numpy
機器學習必備數學知識–概率論
2、常用算法實現

knn分類算法–算法原理
knn分類算法–代碼實現
knn分類算法–手寫字識別案例
lineage回歸分類算法–算法原理
lineage回歸分類算法–算法實現及demo
樸素貝葉斯分類算法–算法原理
樸素貝葉斯分類算法–算法實現
樸素貝葉斯分類算法–垃圾郵件識別應用案例
kmeans聚類算法–算法原理
kmeans聚類算法–算法實現
kmeans聚類算法–地理位置聚類應用
決策樹分類算法–算法原理
決策樹分類算法–算法實現

大數據技術學習路線，該怎麽學？