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  • 大数据学习路线 java(Java se,javaweb) Linux(shell,高并发架构,lucene,solr) Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper,flume) 机器学习(R,mahout) Storm(Storm,kafka,redis) Spark(scala,...

    大数据学习路线

    java(Java se,javaweb)
    Linux(shell,高并发架构,lucene,solr)
    Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper,flume)
    机器学习(R,mahout)
    Storm(Storm,kafka,redis)
    Spark(scala,spark,spark core,spark sql,spark streaming,spark mllib,spark graphx)
    Python(python,spark python)?
    云计算平台(docker,kvm,openstack)

    一、Linux
    lucene: 全文检索引擎的架构
    solr: 基于lucene的全文搜索服务器,实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化,并且提供了一个完善的功能管理界面。

    二、Hadoop
    HDFS: 分布式存储系统,包含NameNode,DataNode。NameNode:元数据,DataNode。DataNode:存数数据。
    yarn: 可以理解为MapReduce的协调机制,本质就是Hadoop的处理分析机制,分为ResourceManager NodeManager。
    MapReduce: 软件框架,编写程序。
    Hive: 数据仓库 可以用SQL查询,可以运行Map/Reduce程序。用来计算趋势或者网站日志,不应用于实时查询,需要很长时间返回结果。
    HBase: 数据库。非常适合用来做大数据的实时查询。Facebook用Hbase存储消息数据并进行消息实时的分析
    ZooKeeper: 针对大型分布式的可靠性协调系统。Hadoop的分布式同步等靠Zookeeper实现,例如多个NameNode,active standby切换。
    Sqoop: 数据库相互转移,关系型数据库和HDFS相互转移
    Mahout: 可扩展的机器学习和数据挖掘库。用来做推荐挖掘,聚集,分类,频繁项集挖掘。
    Chukwa: 开源收集系统,监视大型分布式系统,建立在HDFS和Map/Reduce框架之上。显示、监视、分析结果。
    Ambari: 用于配置、管理和监视Hadoop集群,基于Web,界面友好。

    二、Cloudera
    Cloudera Manager: 管理 监控 诊断 集成
    Cloudera CDH:(Cloudera's Distribution,including Apache Hadoop) Cloudera对Hadoop做了相应的改变,发行版本称为CDH。
    Cloudera Flume: 日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用来收集数据。
    Cloudera Impala: 对存储在Apache Hadoop的HDFS,HBase的数据提供直接查询互动的SQL。
    Cloudera hue: web管理器,包括hue ui,hui server,hui db。hue提供所有CDH组件的shell界面的接口,可以在hue编写mr。

    三、机器学习/R
    R: 用于统计分析、绘图的语言和操作环境,目前有Hadoop-R
    mahout: 提供可扩展的机器学习领域经典算法的实现,包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等,且可通过Hadoop扩展到云中。

    四、storm
    Storm: 分布式,容错的实时流式计算系统,可以用作实时分析,在线机器学习,信息流处理,连续性计算,分布式RPC,实时处理消息并更新数据库。
    Kafka: 高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据(浏览,搜索等)。相对Hadoop的日志数据和离线分析,可以实现实时处理。目前通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理
    Redis: 由c语言编写,支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value型数据库。

    五、Spark
    Scala: 一种类似java的完全面向对象的编程语言。
    jblas: 一个快速的线性代数库(JAVA)。基于BLAS与LAPACK,矩阵计算实际的行业标准,并使用先进的基础设施等所有的计算程序的ATLAS艺术的实现,使其非常快。
    Spark: Spark是在Scala语言中实现的类似于Hadoop MapReduce的通用并行框架,除了Hadoop MapReduce所具有的优点,但不同于MapReduce的是job中间输出结果可以保存在内存中,从而不需要读写HDFS,因此Spark能更好的适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce算法。可以和Hadoop文件系统并行运作,用过Mesos的第三方集群框架可以支持此行为。
    Spark SQL: 作为Apache Spark大数据框架的一部分,可用于结构化数据处理并可以执行类似SQL的Spark数据查询
    Spark Streaming: 一种构建在Spark上的实时计算框架,扩展了Spark处理大数据流式数据的能力。
    Spark MLlib: MLlib是Spark是常用的机器学习算法的实现库,目前(2014.05)支持二元分类,回归,聚类以及协同过滤。同时也包括一个底层的梯度下降优化基础算法。MLlib以来jblas线性代数库,jblas本身以来远程的Fortran程序。
    Spark GraphX: GraphX是Spark中用于图和图并行计算的API,可以在Spark之上提供一站式数据解决方案,可以方便且高效地完成图计算的一整套流水作业。
    Fortran: 最早出现的计算机高级程序设计语言,广泛应用于科学和工程计算领域。
    BLAS: 基础线性代数子程序库,拥有大量已经编写好的关于线性代数运算的程序。
    LAPACK: 著名的公开软件,包含了求解科学与工程计算中最常见的数值线性代数问题,如求解线性方程组、线性最小二乘问题、特征值问题和奇异值问题等。
    ATLAS: BLAS线性算法库的优化版本。
    Spark Python: Spark是由scala语言编写的,但是为了推广和兼容,提供了java和python接口。

    六、Python
    Python: 一种面向对象的、解释型计算机程序设计语言。

    七、云计算平台
    Docker: 开源的应用容器引擎
    kvm: (Keyboard Video Mouse)
    openstack:开源的云计算管理平台项目


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  • 最详细的大数据学习路线

    千次阅读 多人点赞 2018-09-19 17:36:20
    一、入门准备 1、linux操作基础 Linux的介绍,Linux的安装:VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程 Linux的常用命令:常用命令的介绍、常用命令的使用和练习(文件操作、用户管理与权限、免密...

    在这里插入图片描述
    一、入门准备
    1、linux操作基础

    1. Linux的介绍,Linux的安装:VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
    2. Linux的常用命令:常用命令的介绍、常用命令的使用和练习(文件操作、用户管理与权限、免密登陆配置与网络管理)
    3. Linux系统进程管理基本原理及相关管理工具如ps、pkill、top、htop等的使用;
    4. Linux启动流程,运行级别详解,chkconfig详解
    5. VI、VIM编辑器:VI、VIM编辑器的介绍、VI、VIM扥使用和常用快捷键
    6. Linux磁盘管理,lvm逻辑卷,nfs详解
    7. Linux系统文件权限管理:文件权限介绍、文件权限的操作
    8. Linux的RPM软件包管理:RPM包的介绍、RPM安装、卸载等操作
    9. yum命令,yum源搭建
    10. Linux网络:Linux网络的介绍、Linux网络的配置和维护 防火墙配置
    11. Shell编程:Shell的介绍、Shell脚本的编写
    12. Linux上常见软件的安装:安装JDK、安装Tomcat、安装mysql,web项目部署

    13)linux高级文本处理命令cut、sed、awklinux

    14)定时任务crontab

    2、大型网站高并发处理

    1. 第四层负载均衡

      a) Lvs负载均衡 i. 负载算法,NAT模式,直接路由模式(DR),隧道模式(TUN)
      b) F5负载均衡器介绍

    2. 第七层负载均衡
      a) Nginx b) Apache

    3. Tomcat、jvm优化提高并发量

    4. 缓存优化
      a) Java缓存框架 i. Oscache,ehcache
      b) 缓存数据库 i. Redis,Memcached

    5. Lvs+nginx+tomcat+redis|memcache构建二层负载均衡千万并发处理

    6. Haproxy

    7. Fastdfs小文件独立存储管理

    8. Redis缓存系统 a) Redis基本使用 b) Redis sentinel高可用 c) Redis好友推荐算法

    3、Lucene基础

    1. Lucene介绍

    2. Lucene 倒排索引原理

    3. 建索引 IndexWriter

    4. 搜索 IndexSearcher

    5. Query

    6. Sort和 过滤 (filter)

    7. 索引优化和高亮

    4、solr基础

    1. 什么是solr
    2. 为什么工程中要使用solr
    3. Solr的原理
    4. 如何在tomcat中运行solr
    5. 如何利用solr进行索引与搜索
    6. solr的各种查询
    7. solr的Filter
    8. solr的排序
    9. solr的高亮
    10. solr的某个域统计
    11. solr的范围统计
    12. solrcloud集群搭建

    5、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
    6、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

    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、数据迁移工具Sqoop

    1. 介绍 和 配置Sqoop
    2. Sqoop shell使用
    3. Sqoop-import a) DBMS-hdfs b) DBMS-hive c) DBMS-hbase
    4. Sqoop-export

    四、Flume分布式日志框架

    1. flume简介-基础知识
    2. flume安装与测试
    3. flume部署方式
    4. flume source相关配置及测试
    5. flume sink相关配置及测试
    6. flume selector 相关配置与案例分析
    7. flume Sink Processors相关配置和案例分析
    8. flume Interceptors相关配置和案例分析
    9. flume AVRO Client开发
    10. flume 和kafka 的整合
      五、内存数据库redis
    11. redis特点、与其他数据库的比较
    12. 如何安装redis
    13. 如何使用命令行客户端
    14. redis的字符串类型
    15. redis的散列类型
    16. redis的列表类型
    17. redis的集合类型
    18. 如何使用java访问redis【a.python访问redis,scala访问redis】
    19. redis的事务(transaction)
    20. redis的管道(pipeline)
    21. redis持久化(AOF+RDB)
    22. redis优化
    23. redis的主从复制
    24. redis的sentinel高可用
    25. twemproxy,codis实战
    26. redis3.x集群安装配置

    六、Storm上下游及架构集成

    1. kafka是什么

    2. kafka体系结构

    3. kafka配置详解

    4. kafka的安装

    5. kafka的存储策略

    6. kafka分区特点

    7. kafka的发布与订阅

    8. zookeeper协调管理

    9. java编程操作kafka

    10. scala编程操作kafka

    11. flume 和kafka 的整合

    12. Kafka 和storm 的整合

      七、Storm从入门到精通

    13. Storm的基本概念

    14. Storm的应用场景

    15. Storm和Hadoop的对比

    16. Storm集群的安装的linux环境准备

    17. zookeeper集群搭建

    18. Storm集群搭建

    19. Storm配置文件配置项讲解

    20. 集群搭建常见问题解决

    21. Storm常用组件和编程API:Topology、 Spout、Bolt

    22. Storm分组策略(stream groupings)

    23. 使用Strom开发一个WordCount例子

    24. Storm程序本地模式debug、Storm程序远程debug

    25. Storm事物处理

    26. Storm消息可靠性及容错原理

    27. Storm结合消息队列Kafka:消息队列基本概念(Producer、Consumer、Topic、Broker等)、消息队列Kafka使用场景、Storm结合Kafka编程API

    28. Storm Trident概念

    29. Trident state 原理

    30. Trident开发实例

    31. Storm DRPC(分布式远程调用)介绍

    32. Storm DRPC实战讲解

    33. Storm和Hadoop 2.x的整合:Storm on Yarn

    八、scala编程

    1. scala解释器、变量、常用数据类型等
    2. scala的条件表达式、输入输出、循环等控制结构
    3. scala的函数、默认参数、变长参数等
    4. scala的数组、变长数组、多维数组等
    5. scala的映射、元组等操作
    6. scala的类,包括bean属性、辅助构造器、主构造器等
    7. scala的对象、单例对象、伴生对象、扩展类、apply方法等
    8. scala的包、引入、继承等概念
    9. scala的特质
    10. scala的操作符
    11. scala的高阶函数
    12. scala的集合
    13. scala数据库连接

    九、内存计算体系Spark

    1. Spark介绍
    2. Spark应用场景
    3. Spark和Hadoop MR、Storm的比较和优势
    4. RDD
    5. Transformation
    6. Action
    7. Spark计算PageRank
    8. Lineage
    9. Spark模型简介
    10. Spark缓存策略和容错处理
    11. 宽依赖与窄依赖
    12. Spark配置讲解
    13. Spark集群搭建
    14. 集群搭建常见问题解决
    15. Spark原理核心组件和常用RDD
    16. 数据本地性
    17. 任务调度
    18. DAGScheduler
    19. TaskScheduler
    20. Spark源码解读
    21. 性能调优
    22. Spark和Hadoop2.x整合:Spark on Yarn原理

    十、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

    十一、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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  • 很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:199427210,有大量干货(零基础以及...


    很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:199427210,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系

    在巨大的数据集中进行筛选的最好工具是什么?以下是总结的十大合适大数据处理的编程语言。

    1. R语言

    R语言是数据科学的宠儿,R语言有着简单而明显的吸引力,使用R语言,只需要短短的几行代码,你就可以在复杂的数据集中筛选,通过先进的建模函数处理数据,以及创建平整的图形来代表数字,它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。

    2. Python

    如果说R语言是一个神经质又可爱的高手,那么Python是它随和又灵活的表兄弟。作为一种结合了R语言快速对复杂数据进行挖掘的能力并构建产品的更实用语言,Python迅速得到了主流的吸引力。Python是直观的,并且比R语言更易于学习,以及它的生态系统近年来急剧增长,使得它更能够用于先前为R语言保留的统计分析。

    在数据处理中,在规模和复杂性之间往往会有一个权衡,于是Python成为了一种折中方案。IPython

    notebook和NumPy可以用作轻便工作的一种暂存器,而Python可以作为中等规模数据处理的强大工具。丰富的数据社区,也是Python的优势,因为可以提供了大量的工具包和功能。

    3. Julia

    虽然当前的数据科学绝大多数是通过R语言,Python,Java,MatLab和SAS执行的。但依然有其他的语言存活于夹缝中,Julia就是值得一看的后起之秀。Julia是一种高层次的,极度快速的表达性语言。它比R语言快,比Python更可扩展,且相当简单易学。

    4. JAVA

    Java不能提供R和Python同样质量的可视化,并且它并非统计建模的最佳选择。但是,如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统,那么Java往往是你的最佳选择。

    5. Hadoop 和 Hive

    Hadoop作为首选的基于Java的框架用于批处理数据已经点燃了大家的热情。Hadoop比其他一些处理工具慢,但它出奇的准确,因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。

    6. Scala

    Scala是另一种基于Java的语言,并且和Java相同的是,它正日益成为大规模机器学习,或构建高层次算法的工具。它富有表现力,并且还能够构建健壮的系统。

    7. Kafka和Storm

    Kafka,诞生于LinkedIn内部,是一个超快速的查询消息系统,Storm是用Scala编写的另一个框架,它在硅谷中因为流处理而受到了大量的青睐。它被Twitter纳入其中,勿庸置疑的,这样一来,Twitter就能在快速事件处理中得到巨大的裨益。

    8. MatLab

    MatLab一直以来长盛不衰,尽管它要价不菲,但它仍然被广泛使用在一些非常特殊的领域:研究密集型机器学习,信号处理,图像识别等。

    9. Octave

    Octave和MatLab非常相似,但它是免费的。不过,它在学术性信号处理圈子之外很少见到。

    10. GO

    GO是另一个正在掀起浪潮的后起之秀。它由Google开发,从C语言松散地派生,并在构建健壮基础设施上,正在赢得竞争对手。

    大数据的编程语言有哪些?大数据开发学习

     

    大数据开发学习可以按照以下内容进行学习:

    第一阶段:JavaSE+MySql+Linux

    学习内容:Java 语言入门 → OOP 编程 → Java 常用Api、集合 → IO/NIO → Java 实用技术 → Mysql 数据库 → 阶段项目实战 → Linux 基础 → shell 编程

    学习目标:学习java语言,掌握java程序编写、面向对象程序开发,掌握MySql体系结构及核心编程技术,打好 Linux 基础,为后续学习提供良好的语言基础。

    第二阶段:Hadoop 与生态系统

    学习内容:Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → HBase → Zookeeper →Flume → Kafka → Sqoop → Pig

    学习目标:掌握大数据学习基石Hadoop、数据串行化系统与技术、数据的统计分析、分布式集群、流行的队列、数据迁移、大数据平台分析等

    第三阶段:Storm 与Spark 及其生态圈

    学习内容:Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming →Spark 机器学习

    学习目标:让大家拥有完整项目开发思路和架构设计,掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示,所有工作一个人搞定!并可以从架构的层次站在架构师的角度去完成一个项目。

    第四阶段:其他

    学习内容:Mahout 机器学习→ R 语言→Python

    学习目标:机器学习领域经典算法的实现,熟练使用 R语法和统计思维,可以基于具体问题建立数学模型,掌握python技术与数据分析,将数据结果以可视化的直观方式展示给目标用户。

    第五阶段:项目实战、技术综合运用

    学习内容:某手机公司bug 系统 → 传统广告怎么用大数据 → 类互联网电商网站 → 网站日志收集清洗系统 → 网站流量统计分析系统

    学习目标:具备企业级大型完整项目开发能力,综合运用大数据分析知识,完成数据分析、收集、展示的完整流程。想学习好大数据可以关注公众号程序员大牛 有视频资源分享一起学习

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  • 完整的大数据知识体系,大数据学习路线

    千次阅读 多人点赞 2019-01-17 11:26:49
    大数据所需学习的内容纷繁复杂,难度较大,有一个合理的大数据学习路线图帮忙理清思路就显得尤为必要。  一、Java语言以java语言为基础掌握面向对象编程思想所涉及的知识,以及该知识在面向对象编程思想中的应用,...

          任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线,才能够有条不紊的完成我们的学习目标。大数据所需学习的内容纷繁复杂,难度较大,有一个合理的大数据学习路线图帮忙理清思路就显得尤为必要。

      一、Java语言以java语言为基础掌握面向对象编程思想所涉及的知识,以及该知识在面向对象编程思想中的应用,培养学生设计程序的能力。掌握程度:精通。

      二、数据结构与算法掌握基于JAVA语言的底层数据结构和算法原理,并且能够自己动手写出来关于集合的各种算法和数据结构,并且了解这些数据结构处理的问题和优缺点。掌握程度:熟练。

      三、数据库原理与MYSQL数据库掌握关系型数据库的原理,掌握结构化数据的特性。掌握关系型数据库的范式。通过MYSQL数据库掌握通过SQL语言与MYSQL数据库进行交互。熟练掌握各种复杂SQL语句的编写。掌握程度:熟练。

      四、LINUX操作系统全面了解LINUX。详解LINUX下的管理命令、用户管理、网络配置管理等。掌握SHELL脚本编程,能够根据具体业务进行复杂SHELL脚本的编写。掌握程度:精通。

      五、Hadoop技术学习Hadoop技术的两个核心:分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。掌握MR的运行过程及相关原理,精通各种业务的MR程序编写。掌握Hadoop的核心源码及实现原理。掌握使用Hadoop进行海量数据的存储、计算与处理。掌握程度:精通。

      六、分布式数据库技术:精通分布式数据库HBASE、掌握Mongodb及了解其它分布式数据库技术。精通分布式数据库原理、应用场景、HBASE数据库的设计、操作等,能结合HIVE等工具进行海量数据的存储于检索。掌握程度:精通。

      七、数据仓库HIVE精通基于hadoop的数据仓库HIVE。精通HIVESQL的语法,精通使用HIVESQL进行数据操作。内部表、外部表及与传统数据库的区别,掌握HIVE的应用场景及Hive与HBase的结合使用。掌握程度:精通。

      八、PYTHON语言精通PYTHON语言基础语法及面向对象。精通PYTHON语言的爬虫、WEB、算法等框架。并根据业务可以基于PYTHON语言开发完成的业务功能和系统。掌握程度:精通。

      九、机器学习算法熟练掌握机器学习经典算法,掌握算法的原理,公式,算法的应用场景。熟练掌握使用机器学习算法进行相关数据的分析,保证分析结果的准确性。掌握程度:熟练。

      十、Spark高级编程技术掌握Spark的运行原理与架构,熟悉Spark的各种应用场景,掌握基于SparkRDD的各种算子的使用;精通SparkStreaming针对流处理的底层原理,熟练应用SparkSql对各种数据源处理,熟练掌握Spark机器学习算法库。达到能够在掌握Spark的各种组件的基础上,能够构建出大型的离线或实时的业务项目。掌握程度:精通。

      十一、真实大数据项目实战通过几个真实的大数据项目把之前学习的知识与大数据技术框架贯穿,学习真实的大数据项目从数据采集、清洗、存储、处理、分析的完整过程,掌握大数据项目开发的设计思想,数据处理技术手段,解决开发过程中遇到的问题和技术难点如何解决。


    1.在学习大数据之前,需要具备什么基础
    http://www.duozhishidai.com/article-12916-1.html
    2.大数据工程师培训,需要学习的有哪些课程?
    http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html
    3.大数据的特点是什么,大数据与Hadoop有什么关系?
    http://www.duozhishidai.com/article-13276-1.html  

     

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  • 大数据学习路线

    千次阅读 2018-10-02 11:18:43
      一、入门准备 1、linux操作基础 1) Linux的介绍,Linux的安装:VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程 2) Linux的常用命令:常用命令的介绍、常用命令的使用和练习(文件操作、用户管理...
  • 大数据学习路线(完整详细版)

    万次阅读 2019-01-22 11:46:07
    java(Java se,javaweb) Linux(shell,高并发架构,lucene,solr) Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper...机器学习(R,mahout) Storm(Storm,kafka,redis) Spark(scala,spark,spark core,...
  • 大数据所需学习的内容纷繁复杂,难度较大,有一个合理的大数据学习路线图帮忙理清思路就显得尤为必要。 在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:199427210,群里都是学大数据开发的,如果你正在学习大数据...
  • 大数据教程,大数据学习线路图

    千次阅读 多人点赞 2018-09-21 15:51:19
    很多人还没搞清楚什么是PC互联网,移动互联网来了,我们还没搞清楚移动互联的时候,大数据时代又来了。 马云 深度解析大数据大数据”是近年来IT行业的热词,并广泛的应用在各行各业。特别是近年来随着社交网络...
  • 大数据系列全套学习路线

    万次阅读 2020-04-03 18:55:51
    大数据Hadoop系列之Hadoop分布式集群部署 大数据Hadoop系列之Hadoop机架感知配置 大数据Hadoop系列之HDFS命令讲解 大数据Hadoop系列之Hadoop服务开机自启动配置 大数据Hadoop系列之Hadoop Web控制台添加身份验证...
  • 如果大家对于学习大数据有任何问题,学习方法,学习路线,如何学习有效率的问题,可以随时来咨询我,或者缺少系统学习资料的,我做这行年头比较久,自认为还是比较有经验的,可以帮助大家提出建设性建议,下面是我的...
  • 尚硅谷2019全新大数据学习路线

    千次阅读 2018-12-21 14:27:24
  • 继Java、H5前端之后,大数据学习路线图、Python学习路线图也来了! 学习路线图 2018年,大数据、Python人工智能刷了全球的屏:高薪就业、人才被抢的新闻报道频频刷屏。从技术突破到商业应用落地再到国家政策...
  • 大数据

    千次阅读 2019-08-23 11:38:01
    大数据学习路线,如何学习大数据? 博客推荐 - 博主 - big大鸟 - 大数据?什么是大数据(大数据的概念)?大数据的价值?
  • 阿里云机器学习算法应用实践

    万人学习 2019-06-24 13:33:34
    人工智能的商业化应用是下一个风口,阿里云在机器学习算法方面有许多沉淀。本次分享首先是介绍阿里云机器学习PAI,接着会在上面搭建真实的案例,包括心脏病预测、新闻分类等场景。
  • 大数据环境下的关联规则挖掘

    万人学习 2019-07-01 10:35:23
    大数据集环境下的关联规则发现日益受到重视,如何在大数据环境下进行数据分析和数据挖掘成为了企业要面对的首要难题!本次课程将讲解大数据环境下关联规则挖掘面临的挑战以及应用实践。
  • BDTC2015大会精彩演讲PPT集锦

    万人学习 2019-06-21 09:54:56
    中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference,BDTC)是目前国内具影响、规模大的大数据领域的技术盛会。大会的前身是Hadoop中国云计算大会(Hadoop in China,HiC)。从2007年仅60人参加的技术沙龙到当下数...
  • python自学路线——大数据方向

    千次阅读 2020-03-01 09:09:06
     Hello大家好,我是你们的朋友JamesBin上篇文章Python自学我们分析了自学python到底有没有用,...大数据方向什么是大数据大数据学习大纲获取大数据数据分析学习路线第一步:了解大数据的基本概念第二步:学...
  • 大数据技术路线-需要掌握的技术

    千次阅读 2019-04-15 14:26:48
    大数据应用作为目前很火,市场需求很大的需求体量,所以学习大数据应用技术很有必要,也是发展的唯一路径,笔者总结了大数据学习的技术路线,希望大家能有所收获。 知识点一:java基础 java入门,安装,基本类型...
  • 数据分析报告制作

    千人学习 2017-01-04 13:34:57
    数据报告制作,用于简单的报告逻辑框架,填充数据,得出结论,并用于实际工作/学习场景。
  • 统计机器学习入门——重抽样方法

    千人学习 2019-06-24 13:27:14
    "统计机器学习入门——老司机带你读经典"系列课程使用经典的ISLR(An Introduction to Statistical Learning with Applications in R)为教材,结合具体案例,介绍统计学习的基本概念和常用算法。
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