最近很多人问小编现在学习大数据这么多,他们都是如何学习的呢。很多初学者在萌生向大数据方向发展的想法之后,不免产生一些疑问,应该怎样入门?应该学习哪些技术?学习路线又是什么?今天小编特意为大家整理了一份大数据从入门到精通的学习路线。并且附带学习资料和视频。希望能够帮助到大家。

2018最新大数据学习路线从入门到精通


第一阶段:Linux理论

(1)Linux基础;(2)Linux-shell编程;(3)高并发:lvs负载均衡;(4)高可用&反向代理

第二阶段:Hadoop理论

(1)hadoop-hdfs理论;(2)hadoop-hdfs集群搭建;(3)hadoop-hdfs 2.x & api ;(4)hadoop-MR理论 ;

(5)hadoop-MR开发分析;(6)hadoop-MR源码分析 ;(7)hadoop-MR开发案例

第三阶段:Hive理论

(1)Hive介绍以及安装 ;(2)Hive实战

第四阶段:HBase

(1)HBase介绍以及安装 ;(2)HBase调优

第五阶段: redis理论

(1)redis类型 ; (2) redis高级

第六阶段:Zookeeper理论

(1)Zookeeper介绍 ;(2) Zookeeper使用

第七阶段: Scala语法

(1)Scala语法介绍;(2)scala语法实战

第八阶段: Spark理论

(1)Spark介绍;(2)Spark代码开发流程 ; (3)Spark集群搭建;(4) Spark资源调度原理;

(5)Spark任务调度;(6)Spark案例;(7)Spark中两种最重要shuffle;

(8)Spark高可用集群的搭建;(9)SparkSQL介绍;(10) SparkSQL实战 ;

(11)SparkStreaming介绍;(12)SparkStreaming实战

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第九阶段:机器学习介绍

(1) 线性回归详解; (2)逻辑回归分类算法; (3)Kmeans聚类算法; (4)KNN分类算法; (5)决策树 随机森林算法

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从零基础到项目实战,实时交易监控系统,推荐系统理论,数据库搭建等等。需要以下大数据学习资料的小伙伴可以加群免费获取,和行业大牛一起学习大数据。

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第十阶段:Elasticsearch理论

(1)Elasticsearch搜索原理; (2) Elasticsearch实战

第十一阶段:Storm理论

(1)Storm介绍以及代码实战;(2)Storm伪分布式搭建以及任务部署; (3)Storm架构详解以及DRCP原理;

(4) 虚拟化理论kvm虚拟化 ; (5) docker

1,_推荐系统理论与实战项目 Part2

2,推荐系统理论与实战 项目Part1

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3.实时交易监控系统项目(下)

4,实时交易监控系统项目(上)

5,用户行为分析系统项目1

6,用户行为分析系统项目2

7,大数据批处理之HIVE详解

8,ES公开课 part1

9,spark_streaming_

10,数据仓库搭建详解

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11,大数据任务调度

12,流数据集成神器Kafka

13,Spark 公开课

14,海量日志收集利器:Flume

15,Impala简介

16,Hive简介

17,MapReduce简介

18海量数据高速存取数据库 HBase

19,浅谈Hadoop管理器yarn原理

20,,分布式全文搜索引擎ElasticSearch Part2

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结语:以上就是大数据从入门到精通的学习路线了,并且有许多项目实战供大家实践。祝大家工作顺利,步步高升!