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    2018-12-03 19:20:27
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    离线数据分析的总结,分享出来给大家。

    先上图,手绘有点丑,请关注内容即可。

    大数据离线处理技术学习要点图:
    这里写图片描述

    虽然网上也有很多的学习路线,很多的方法建议,各类不同的工具,但是找到属于自己的才是最好的。下面我就来详细说下我的学习路线吧。

    一、基础阶段

    1、开始大数据学习之前,首先要把基础打好。我在学习大数据的过程中,学习的准备部分主要包括Java,Linux和MySQL的学习。具体的学习时间,就因人而异了。比如我有很好的C语言基础,我虽然第一次学习面向对象编程,但是编程的思路方面我还是很熟悉的。因此,我学习Java的时间,只需要2个星期即可。如果有经验的话,你会发现,学习Java的目的,主要包括以下这些方面:

    a、熟悉编程思路,面向对象思想;

    b、增加对集合,多线程,I/O,设计模式的理解

    c、熟练使用类,接口,为后续各类自定义编程打下基础。

    2、Linux的学习。作为开发人员,就要有开发人员的样子,你要是还天天玩windows,那就比较low了。因此,黑窗口才是真爱。作为开发人员主要使用的操作系统,linux是一切的基础。很多大数据的软件,操作,都是基于linux的。有余力的朋友,建议linux的学习时间可以定为3周左右,当然学的越好以后帮助越大。Linux的学习主要包括了以下方面:

    a、Linux的基本命令,这个是跑不掉的。命令的查询,软件的解压缩,安装,各类操作的基本命令。

    b、Shell脚本的编写。很多时候,命令不是自己一行行去敲的。作为一个程序员,必须尊重效率。能机器去做的事情,坚决不自己动手。脚本的编写,不仅是解放手写代码的开始,更是一个程序员的基本素养。

    3、数据库的学习。不会数据库的程序员,就等于耍流氓。天天和数据打交道,你告诉我你不会数据库,这不是开玩笑嘛!当然作为大数据工程师,我们会接触各种各样的数据库,MySQL,oracle,DB2,等。作为初期的学习,MySQL是最佳的选择,装个客服端软件,简单上手。一两天就可以建立起你对数据库的认识。而作为大数据工程师,在数据库上的学习则要深刻的多,建议没接触过数据库的朋友,花上2至少两周,把MySQL玩到手软。作为前期基础准备阶段,你首先需要了解以下方面:

    a、数据库的基本操作,增删改查,条件过滤,连表查询,窗口函数等。

    b、JDBC的连接,扩展数据库的功能。

    c、数据库的扩展知识,存储结构,要学好大数据,数据库能学多好就学多好。

    二、核心阶段

    大数据的学习,都是从对分布式思想的认识开始的。而目前最好的认识分布式思想的方法,就是对hadoop的深刻理解。hadoop的核心组件分为四大部分,分别为:HDFS,Yarn,Mapreduce和COMMON。下面大概介绍下这几个组件的学习。

    1、HDFS的学习,核心思想就是对分布式的理解。详细的来说,要做到以下几个方面的认识:HDFS的架构;HDFS的读写流程;HDFS的容错机制;心跳机制;机架感应;数据块等。对以上流程,不仅要了解为什么,最好还能通过源码去分析,了解其设计原理,源码的阅读,不仅可以提高你的认识,更可以让你在后期的学习中,工作中,轻松通过修改源码解决各类问题。

    2、Mapreduce的学习。分布式的计算框架,后期学习到的很多分布式计算都是借鉴了mapreduce的思想。mapreduce的计算分为map和reduce阶段。其学习可以从一个简单的wordcount程序开始。mapreduce的学习要深入分析源码,对其map,shuffle,reduce阶段进行深刻的理解。其中涉及到的各类组件,包括输入输出组件,combiner,mapper,reducer,shuffle,partitioner都要深入的学习。这里面涉及到的知识很多都会在工作的业务中碰到。如topN问题,自定义输入输出,二次排序问题,分区的使用等。

    3、Yarn的学习。分布式资源调度组件。其核心是各类调度器,包括FIFO,Capacity,和 Fair调度器。了解其架构,增进对resourcemaneger和nodemanager,container,applicationmaster的理解等。后台启动线程jobtracter,testtracter等了解。

    4、common组件,网上资源较少,用的也不错。主要是提供底层支持和工具。大概看看就好。

    以上三大核心,就是hadoop原生最主要的部分。关于其起源,有时间的话,建议阅读下google的三篇开源论文-bigtable,GFS,和mapreduce。该阶段的学习尤为重要,对于思想的转变,对大数据学习的认识,以及后续学习的支持都至关重要。因此,建议多花些时间,4-5周的时间深刻的理解。通过以上的学习,就能够搭建起一个简单的分布式集群了。对于更高层次的要求,请继续往下看。

    三、HA集群的搭建及其工具支持

    完成对大数据的学习,研究hadoop的核心组件是最完美的路径。但是要提升自己的认识,满足企业的用人要求,就必须更进一步的深入。没有那个企业是搭一个伪分布,或者分布式集群就开始搞大数据的。因此,我们需要继续往下研究。

    为了,保障集群的安全,企业中至少搭建的也是HA-高可用集群。2个至多个(hadoop3.0特性)主节点。HA集群的搭建,就设计到选主的问题,这就需要引入zookeeper。而大数据存储的问题,又引出了HBase,实时高效查询引出了redis。开发效率的需要,引出了Hive-基于mapreduce的sql数据仓库,azkaban任务流调度,sqoop数据迁移工具等。围绕着hadoop,衍生出的各类技术和工具,只要是业务中用的上的,作为大数据工程师,我们都需要去了解。下面我就从学习的角度,大概介绍下这些工具的使用。

    1、zookeeper–分布式应用程序协调服务。

    在聊到zookeeper的时候,很多初学者会以为zookeeper只是一个普通的应用程序协调服务,其实不然。虽然zookeeper学习起来比较简单,主要了解下他的znode节点,选举机制,了解下zookeeper的监听机制,锁机制。但是zookeeper确实hadoop生态中唯一无法被取代的模块。其最主要原因就是他是整个生态体系的协调者,只要需要监听,需要选主,都需要借助zookeeper的力量。分布式系统的容错机制,高可用机制,全都依靠的是zookeeper的力量。因此,对于zookeeper的学习,需要对其所有功能做到理解的十分透彻,对之后的学习将会产生极大的帮助。对于zookeeper的学习,请花上一周的时间。

    2、Hive-基于mapreduce的类sql操作。极大的简化mapreduce的学习。通过几十行代码编写的mapreduce程序,经常只需要几个sql语句就可以搞定。这对程序员来说绝对是充满了诱惑的。想要成为一名大数据工程师,总不能先累死在mapreduce的编写上吧。所以hive是必须学好的一门技术。后期的数据清洗,将会大量的用到hive。hive学的好的朋友,直接就可以靠它吃饭。后期学习中,诸如HBase,mysql等,很多数据库中的东西,都需要导入到hive中进行处理。hive算是数据库与分布式计算之间的一个高速桥梁。常规的学习,一周时间即可。建议两周的学习时间,以达到企业的用人标准。

    3、HBase的学习–高可用,分布式,基于列,适用于结构化和非结构化数据的存储系统。HBase的列式存储,非常的有意思。其基于rowkey,和列簇的存储与其表设计,极大的提高了查询效率和存储效率。HBase的存在,将数据库存储的容量从几百万行提高到了数十亿行,数百万列。真正的满足了大数据中大量数据的存储问题。Hbase存储也是分布式的,以Hregion为单位,会事先变现HLog。细分的话,每个Hregion包含多个hstore,memstore等。其架构包括zookeeper,Hmaster和Hregionserver。对HBase的学习,可以极大的拓宽你对数据库的了解,加深对分布式存储的理解。建议有时间的朋友可以学习1周,深刻理解下。

    4、SQOOP的学习。—数据迁移工具。通常数据的存储是根据其特点,存储在不同的数据库中。工作中经常会遇到数据,大量数据之间的迁移。这时候,sqoop是我们最佳的选择。sqoop能够完成数据在hive,mysql,hbase,hdfs之间的迁移。通过直接的导入,或者编写api的方式,都能够完成。建议学习大数据的朋友,不想在工作中因为数据的出库入库而头疼的话,花上几天时间看看SQOOP。

    5、flume–日志收集系统。数据的重要来源之一,就是收集日志。这一点在各大电商平台,尤为突出(当然花钱买也是土豪的不错选择)。flume软件的使用,能够解决你的数据来源问题。对于flume的学习,请从agent开始了解,去解析其每一个source,channel和sink的原理,及多个agent的组合方式。主要都是通过配置文件的方式进行配置。花上一两天,在自己的集群上演示一两次,十分的有必要。

    6、kafka–消息中间件,高吞吐量的消息分布式订阅系统。kafka的架构虽简单,分为消费者,生产者和kafka集群。但是其作用巨大。比如电商的日志收集系统中,某些高峰时段,日志的收集和处理往往因为无法同步而造成数据丢失。kafka能够很好的解决这个问题。通过消息的发布订阅模式,能够很好的保持消息的可靠性,提供多个结构,多种消息消费模式。

    7、redis基于内存存储的数据库。能够高效的进行数据的增删改查。当然也支持数据的持久化。在实时的读写环境中,效果极其显著。作为一个高性能的key-value数据库,其操作简单的,快速的特性,十分的受程序员的喜爱。而且还支持发布定于哦。后续对spark有兴趣的同学,一定愿意花时间学习学习redis。我相信一两天的学习,就会让你对redis爱不释手。

    8、Azkaban–任务流调度工具。主要通过编写脚本你的方式,让你的工作更轻松。因为在企业中用的到,所以建议想要成为大数据工程师的朋友们还是花时间学习下。有编写shell脚本基础的朋友,azkaban的学习就小菜一碟了。当然简单的任务流调度,请用crontab就好。杀鸡就不要用牛刀了。否者你也可以上oozie。

    9、Maven–项目搭建工具。简单的为节省你的时间。其依靠依赖方式导入jar,可以大大的减少因jat带来的问题,让你的项目搭建更加的随心所欲。一天时间,从此不再担心jar包问题。

    10、git/svn–版本控制系统。这是为了让作为外行的你,显得更加专业而加入的学习内容。但是要注意的是,两者之间是存在较大的区别的。大概聊下两者之间的区别,方便朋友的选择。git是分布式的,而svn不是。git没有全局的版本号,svn有。git按元数据方式存储,而svn存储文件。svn不适合分支中再开分支,否者影响全世界,一个分支就是一个完整目录。而git中可以在自己的本地库无线开启分支。

    以上就是我对大数据离线数据分析学习路线的一个认识。大体上,想学习大数据的朋友,按照上面的方式学习的话, 可以建立一个对大数据工程师的基本认识,达到一个初级大数据工程师的标准-当然,请把里面的关键部分都理解的深刻,技术操练到极致。学习加上实战,通过一两个项目的实战,相信大家都可以很好的掌握大数据基本技术。加油啦!

    最后提一点,大数据的学习,最重要的是两点:

    一、兴趣。如何判断自己是否有兴趣呢?当你看完我写的这一大段,发现自己口水直流的时候,就代表你是有兴趣的啦。

    二、学习能力,这其中最重要的就是收集信息的能力。不懂的知识点,就多查网络资料。一个人讲得你听不懂,你就听另外一个人讲得。网络资源这么多,总有一个你喜欢的。

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    史上最全大数据学习资源整理

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    史上最全大数据学习资源整理

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    资源列表:

     

    关系数据库管理系统(RDBMS)

     

    MySQL:世界最流行的开源数据库;

    PostgreSQL:世界最先进的开源数据库;

    Oracle 数据库:对象-关系型数据库管理系统。

     

    框架

      

            Apache Hadoop:分布式处理架构,结合了 MapReduce(并行处理)、YARN(作业调度)和HDFS(分布式文件系统);

    Tigon:高吞吐量实时流处理框架。

     

    分布式编程

      

           AddThis Hydra :最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统;

    AMPLab SIMR:用在Hadoop MapReduce v1上运行Spark;

    Apache Beam:为统一的模型以及一套用于定义和执行数据处理工作流的特定SDK语言;

    Apache Crunch:一个简单的Java API,用于执行在普通的MapReduce实现时比较单调的连接、数据聚合等任务;

    Apache DataFu:由LinkedIn开发的针对Hadoop and 和Pig的用户定义的函数集合;

    Apache Flink:具有高性能的执行时间和自动程序优化;

    Apache Gora:内存中的数据模型和持久性框架;

    Apache Hama:BSP(整体同步并行)计算框架;

    Apache MapReduce :在集群上使用并行、分布式算法处理大数据集的编程模型;

    Apache Pig :Hadoop中,用于处理数据分析程序的高级查询语言;

    Apache REEF :用来简化和统一低层大数据系统的保留性评估执行框架;

    Apache S4 :S4中流处理与实现的框架;

    Apache Spark :内存集群计算框架;

    Apache Spark Streaming :流处理框架,同时是Spark的一部分;

    Apache Storm :Twitter流处理框架,也可用于YARN;

    Apache Samza :基于Kafka和YARN的流处理框架;

    Apache Tez :基于YARN,用于执行任务中的复杂DAG(有向无环图);

    Apache Twill :基于YARN的抽象概念,用于减少开发分布式应用程序的复杂度;

    Cascalog:数据处理和查询库;

    Cheetah :在MapReduce之上的高性能、自定义数据仓库;

    Concurrent Cascading :在Hadoop上的数据管理/分析框架;

    Damballa Parkour :用于Clojure的MapReduce库;

    Datasalt Pangool :可选择的MapReduce范例;

    DataTorrent StrAM :为实时引擎,用于以尽可能畅通的方式、最小的开支和对性能最小的影响,实现分布式、异步、实时的内存大数据计算;

    Facebook Corona :为Hadoop做优化处理,从而消除单点故障;

    Facebook Peregrine :MapReduce框架;

    Facebook Scuba :分布式内存数据存储;

    Google Dataflow :创建数据管道,以帮助其分析框架;

    Netflix PigPen :为MapReduce,用于编译成Apache Pig;

    Nokia Disco :由Nokia开发的MapReduc获取、转换和分析数据;

    Google MapReduce :MapReduce框架;

    Google MillWheel :容错流处理框架;

    JAQL :用于处理结构化、半结构化和非结构化数据工作的声明性编程语言;

    Kite :为一组库、工具、实例和文档集,用于使在Hadoop的生态系统上建立系统更加容易;

    Metamarkets Druid :用于大数据集的实时e框架;

    Onyx :分布式云计算;

    Pinterest Pinlater :异步任务执行系统;

    Pydoop :用于Hadoop的Python MapReduce和HDFS API;

    Rackerlabs Blueflood :多租户分布式测度处理系统;

    Stratosphere :通用集群计算框架;

    Streamdrill :用于计算基于不同时间窗口的事件流的活动,并找到最活跃的一个;

    Tuktu :易于使用的用于分批处理和流计算的平台,通过Scala、 Akka和Play所建;

    Twitter Scalding:基于Cascading,用于Map Reduce工作的Scala库;

    Twitter Summingbird :在Twitter上使用Scalding和Storm串流MapReduce;

    Twitter TSAR :Twitter上的时间序列聚合器。

     

    分布式文件系统

     

    Apache HDFS:在多台机器上存储大型文件的方式;

    BeeGFS:以前是FhGFS,并行分布式文件系统;

    Ceph Filesystem:设计的软件存储平台;

    Disco DDFS:分布式文件系统;

    Facebook Haystack:对象存储系统;

    Google Colossus:分布式文件系统(GFS2);

    Google GFS:分布式文件系统;

    Google Megastore:可扩展的、高度可用的存储;

    GridGain:兼容GGFS、Hadoop内存的文件系统;

    Lustre file system:高性能分布式文件系统;

    Quantcast File System QFS:开源分布式文件系统;

    Red Hat GlusterFS:向外扩展的附网存储(Network-attached Storage)文件系统;

    Seaweed-FS:简单的、高度可扩展的分布式文件系统;

    Alluxio:以可靠的存储速率在跨集群框架上文件共享;

    Tahoe-LAFS:分布式云存储系统;

     

    文件数据模型

     

    Actian Versant:商用的面向对象数据库管理系统;

    Crate Data:是一个开源的大规模可扩展的数据存储,需要零管理模式;

    Facebook Apollo:Facebook的Paxos算法,类似于NoSQL数据库;

    jumboDB:基于Hadoop的面向文档的数据存储;

    LinkedIn Espresso:可横向扩展的面向文档的NoSQL数据存储;

    MarkLogic:模式不可知的企业版NoSQL数据库技术;

    MongoDB:面向文档的数据库系统;

    RavenDB:一个事务性的,开源文档数据库;

    RethinkDB:支持连接查询和群组依据等查询的文档型数据库。

     

    Key Map 数据模型

     

    注意:业内存在一些术语混乱,有两个不同的东西都叫做“列式数据库”。这里列出的有一些是围绕“key-map”数据模型而建的分布式、持续型数据库,其中所有的数据都有(可能综合了)键,并与映射中的键-值对相关联。在一些系统中,多个这样的值映射可以与键相关联,并且这些映射被称为“列族”(具有映射值的键被称为“列”)。

    另一组也可称为“列式数据库”的技术因其存储数据的方式而有别于前一组,它在磁盘上或在存储器中——而不是以传统方式,即所有既定键的键值都相邻着、逐行存储。这些系统也彼此相邻来存储所有列值,但是要得到给定列的所有值却不需要以前那么繁复的工作。

    前一组在这里被称为“key map数据模型”,这两者和Key-value 数据模型之间的界限是相当模糊的。后者对数据模型有更多的存储格式,可在列式数据库中列出。若想了解更多关于这两种模型的区分,可阅读Daniel Abadi的博客:Distinguishing two major types of Column Stores。

    Apache Accumulo:内置在Hadoop上的分布式键/值存储;

    Apache Cassandra:由BigTable授权,面向列的分布式数据存储;

    Apache HBase:由BigTable授权,面向列的分布式数据存储;

    Facebook HydraBase:Facebook所开发的HBase的衍化品;

    Google BigTable:面向列的分布式数据存储;

    Google Cloud Datastore:为完全管理型的无模式数据库,用于存储在BigTable上非关系型数据;

    Hypertable:由BigTable授权,面向列的分布式数据存储;

    InfiniDB:通过MySQL的接口访问,并使用大规模并行处理进行并行查询;

    Tephra:用于HBase处理;

    Twitter Manhattan:Twitter的实时、多租户分布式数据库。

     

    键-值数据模型

     

    Aerospike:支持NoSQL的闪存优化,数据存储在内存。开源,“'C'(不是Java或Erlang)中的服务器代码可精确地调整从而避免上下文切换和内存拷贝”。

    Amazon DynamoDB:分布式键/值存储,Dynamo论文的实现;

    Edis:为替代Redis的协议兼容的服务器;

    ElephantDB:专门研究Hadoop中数据导出的分布式数据库;

    EventStore:分布式时间序列数据库;

    GridDB:适用于存储在时间序列中的传感器数据;

    LinkedIn Krati:简单的持久性数据存储,拥有低延迟和高吞吐量;

    Linkedin Voldemort:分布式键/值存储系统;

    Oracle NoSQL Database:Oracle公司开发的分布式键值数据库;

    Redis:内存中的键值数据存储;

    Riak:分散式数据存储;

    Storehaus:Twitter开发的异步键值存储的库;

    Tarantool:一个高效的NoSQL数据库和Lua应用服务器;

    TiKV:由Google Spanner和HBase授权,Rust提供技术支持的分布式键值数据库;

    TreodeDB:可复制、共享的键-值存储,能提供多行原子写入。

     

    图形数据模型

     

    Apache Giraph:基于Hadoop的Pregel实现;

    Apache Spark Bagel:可实现Pregel,为Spark的一部分;

    ArangoDB:多层模型分布式数据库;

    DGraph:一个可扩展的、分布式、低时延、高吞吐量的图形数据库,旨在为Google生产水平规模和吞吐量提供足够的低延迟,用于TB级的结构化数据的实时用户查询;

    Facebook TAO:TAO是facebook广泛用来存储和服务于社交图形的分布式数据存储;

    GCHQ Gaffer:GCHQ中的Gaffer是一个易于存储大规模图形的框架,其中节点和边缘都有统计数据;

    Google Cayley:开源图形数据库;

    Google Pregel :图形处理框架;

    GraphLab PowerGraph:核心C ++ GraphLab API和建立在GraphLab API之上的高性能机器学习和数据挖掘工具包的集合;

    GraphX:Spark中的弹性分布式图形系统;

    Gremlin:图形追踪语言;

    Infovore:以RDF为中心的Map / Reduce框架;

    Intel GraphBuilder:在Hadoop上构建大规模图形的工具;

    MapGraph:用于在GPU上大规模并行图形处理;

    Neo4j:完全用Java写入的图形数据库;

    OrientDB:文档和图形数据库;

    Phoebus:大型图形处理框架;

    Titan:建于Cassandra的分布式图形数据库;

    Twitter FlockDB:分布式图形数据库。

     

    NewSQL数据库

     

    Actian Ingres:由商业支持,开源的SQL关系数据库管理系统;

    Amazon RedShift:基于PostgreSQL的数据仓库服务;

    BayesDB:面向统计数值的SQL数据库;

    CitusDB:通过分区和复制横向扩展PostgreSQL;

    Cockroach:可扩展、地址可复制、交易型的数据库;

    Datomic:旨在产生可扩展、灵活的智能应用的分布式数据库;

    FoundationDB:由F1授意的分布式数据库;

    Google F1:建立在Spanner上的分布式SQL数据库;

    Google Spanner:全球性的分布式半关系型数据库;

    H-Store:是一个实验性主存并行数据库管理系统,用于联机事务处理(OLTP)应用的优化;

    Haeinsa:基于Percolator,HBase的线性可扩展多行多表交易库;

    HandlerSocket:MySQL/MariaDB的NoSQL插件;

    InfiniSQL:无限可扩展的RDBMS;

    MemSQL:内存中的SQL数据库,其中有优化的闪存列存储;

    NuoDB:SQL / ACID兼容的分布式数据库;

    Oracle TimesTen in-Memory Database:内存中具有持久性和可恢复性的关系型数据库管理系统;

    Pivotal GemFire XD:内存中低延时的分布式SQL数据存储,可为内存列表数据提供SQL接口,在HDFS中较持久化;

    SAP HANA:是在内存中面向列的关系型数据库管理系统;

    SenseiDB:分布式实时半结构化的数据库;

    Sky:用于行为数据的灵活、高性能分析的数据库;

    SymmetricDS:用于文件和数据库同步的开源软件;

    Map-D:为GPU内存数据库,也为大数据分析和可视化平台;

    TiDB:TiDB是分布式SQL数据库,基于谷歌F1的设计灵感;

    VoltDB:自称为最快的内存数据库。

     

    列式数据库

     

    注意:请在键-值数据模型 阅读相关注释。

    Columnar Storage:解释什么是列存储以及何时会需要用到它;

    Actian Vector:面向列的分析型数据库;

    C-Store:面向列的DBMS;

    MonetDB:列存储数据库;

    Parquet:Hadoop的列存储格式;

    Pivotal Greenplum:专门设计的、专用的分析数据仓库,类似于传统的基于行的工具,提供了一个列式工具;

    Vertica:用来管理大规模、快速增长的大量数据,当用于数据仓库时,能够提供非常快的查询性能;

    Google BigQuery :谷歌的云产品,由其在Dremel的创始工作提供支持;

    Amazon Redshift :亚马逊的云产品,它也是基于柱状数据存储后端。

     

    时间序列数据库

     

    Cube:使用MongoDB来存储时间序列数据;

    Axibase Time Series Database:在HBase之上的分布式时间序列数据库,它包括内置的Rule Engine、数据预测和可视化;

    Heroic:基于Cassandra和Elasticsearch的可扩展的时间序列数据库;

    InfluxDB:分布式时间序列数据库;

    Kairosdb:类似于OpenTSDB但会考虑到Cassandra;

    OpenTSDB:在HBase上的分布式时间序列数据库;

    Prometheus:一种时间序列数据库和服务监测系统;

    Newts:一种基于Apache Cassandra的时间序列数据库。

     

    类SQL处理

     

    Actian SQL for Hadoop:高性能交互式的SQL,可访问所有的Hadoop数据;

    Apache Drill:由Dremel授意的交互式分析框架;

    Apache HCatalog:Hadoop的表格和存储管理层;

    Apache Hive:Hadoop的类SQL数据仓库系统;

    Apache Optiq:一种框架,可允许高效的查询翻译,其中包括异构性及联合性数据的查询;

    Apache Phoenix:Apache Phoenix 是 HBase 的 SQL 驱动;

    Cloudera Impala:由Dremel授意的交互式分析框架;

    Concurrent Lingual:Cascading中的类SQL查询语言;

    Datasalt Splout SQL:用于大数据集的完整的SQL查询工具;

    Facebook PrestoDB:分布式SQL查询工具;

    Google BigQuery:交互式分析框架,Dremel的实现;

    Pivotal HAWQ:Hadoop的类SQL的数据仓库系统;

    RainstorDB:用于存储大规模PB级结构化和半结构化数据的数据库;

    Spark Catalyst:用于Spark和Shark的查询优化框架;

    SparkSQL:使用Spark操作结构化数据;

    Splice Machine:一个全功能的Hadoop上的SQL RDBMS,并带有ACID事务;

    Stinger:用于Hive的交互式查询;

    Tajo:Hadoop的分布式数据仓库系统;

    Trafodion:为企业级的SQL-on-HBase针对大数据的事务或业务工作负载的解决方案。

     

    数据摄取

     

    Amazon Kinesis:大规模数据流的实时处理;

    Apache Chukwa:数据采集系统;

    Apache Flume:管理大量日志数据的服务;

    Apache Kafka:分布式发布-订阅消息系统;

    Apache Sqoop:在Hadoop和结构化的数据存储区之间传送数据的工具;

    Cloudera Morphlines:帮助 Solr、HBase和HDFS完成ETL的框架;

    Facebook Scribe:流日志数据聚合器;

    Fluentd:采集事件和日志的工具;

    Google Photon:实时连接多个数据流的分布式计算机系统,具有高可扩展性和低延迟性;

    Heka:开源流处理软件系统;

    HIHO:用Hadoop连接不同数据源的框架;

    Kestrel:分布式消息队列系统;

    LinkedIn Databus:对数据库更改捕获的事件流;

    LinkedIn Kamikaze:压缩已分类整型数组的程序包;

    LinkedIn White Elephant:日志聚合器和仪表板;

    Logstash:用于管理事件和日志的工具;

    Netflix Suro:像基于Chukwa 的Storm和Samza一样的日志聚合器;

    Pinterest Secor:是实现Kafka日志持久性的服务;

    Linkedin Gobblin:LinkedIn的通用数据摄取框架;

    Skizze:是一种数据存储略图,使用概率性数据结构来处理计数、略图等相关的问题;

    StreamSets Data Collector:连续大数据采集的基础设施,可简单地使用IDE。

     

    服务编程

     

    Akka Toolkit:JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间;

    Apache Avro:数据序列化系统;

    Apache Curator:Apache ZooKeeper的Java库;

    Apache Karaf:在任何OSGi框架之上运行的OSGi运行时间;

    Apache Thrift:构建二进制协议的框架;

    Apache Zookeeper:流程管理集中式服务;

    Google Chubby:一种松耦合分布式系统锁服务;

    Linkedin Norbert:集群管理器;

    OpenMPI:消息传递框架;

    Serf:服务发现和协调的分散化解决方案;

    Spotify Luigi:一种构建批处理作业的复杂管道的Python包,它能够处理依赖性解析、工作流管理、可视化、故障处理、命令行一体化等等问题;

    Spring XD:数据摄取、实时分析、批量处理和数据导出的分布式、可扩展系统;

    Twitter Elephant Bird:LZO压缩数据的工作库;

    Twitter Finagle:JVM的异步网络堆栈。

     

    调度

     

    Apache Aurora:在Apache Mesos之上运行的服务调度程序;

    Apache Falcon:数据管理框架;

    Apache Oozie:工作流作业调度程序;

    Chronos:分布式容错调度;

    Linkedin Azkaban:批处理工作流作业调度;

    Schedoscope:Hadoop作业敏捷调度的Scala DSL;

    Sparrow:调度平台;

    Airflow:一个以编程方式编写、调度和监控工作流的平台。

     

    机器学习

     

    Apache Mahout:Hadoop的机器学习库;

    brain:JavaScript中的神经网络;

    Cloudera Oryx:实时大规模机器学习;

    Concurrent Pattern:Cascading的机器学习库;

    convnetjs:Javascript中的机器学习,在浏览器中训练卷积神经网络(或普通网络);

    Decider:Ruby中灵活、可扩展的机器学习;

    ENCOG:支持多种先进算法的机器学习框架,同时支持类的标准化和处理数据;

    etcML:机器学习文本分类;

    Etsy Conjecture:Scalding中可扩展的机器学习;

    Google Sibyl:Google中的大规模机器学习系统;

    GraphLab Create:Python的机器学习平台,包括ML工具包、数据工程和部署工具的广泛集合;

    H2O:Hadoop统计性的机器学习和数学运行时间;

    MLbase:用于BDAS堆栈的分布式机器学习库;

    MLPNeuralNet:针对iOS和Mac OS X的快速多层感知神经网络库;

    MonkeyLearn:使文本挖掘更为容易,从文本中提取分类数据;

    nupic:智能计算的Numenta平台,它是一个启发大脑的机器智力平台,基于皮质学习算法的精准的生物神经网络;

    PredictionIO:建于Hadoop、Mahout和Cascading上的机器学习服务器;

    SAMOA:分布式流媒体机器学习框架;

    scikit-learn:scikit-learn为Python中的机器学习;

    Spark MLlib:Spark中一些常用的机器学习(ML)功能的实现;

    Vowpal Wabbit:微软和雅虎发起的学习系统;

    WEKA:机器学习软件套件;

    BidMach:CPU和加速GPU的机器学习库。

     

    基准测试

     

    Apache Hadoop Benchmarking:测试Hadoop性能的微基准;

    Berkeley SWIM Benchmark:现实大数据工作负载基准测试;

    Intel HiBench:Hadoop基准测试套件;

    PUMA Benchmarking:MapReduce应用的基准测试套件;

    Yahoo Gridmix3:雅虎工程师团队的Hadoop集群基准测试。

     

    安全性

     

    Apache Knox Gateway:Hadoop集群安全访问的单点;

    Apache Sentry:存储在Hadoop的数据安全模块。

     

     

    系统部署

     

    Apache Ambari:Hadoop管理的运作框架;

    Apache Bigtop:Hadoop生态系统的部署框架;

    Apache Helix:集群管理框架;

    Apache Mesos:集群管理器;

    Apache Slider:一种YARN应用,用来部署YARN中现有的分布式应用程序;

    Apache Whirr:运行云服务的库集;

    Apache YARN:集群管理器;

    Brooklyn:用于简化应用程序部署和管理的库;

    Buildoop:基于Groovy语言,和Apache BigTop类似;

    Cloudera HUE:和Hadoop进行交互的Web应用程序;

    Facebook Prism:多数据中心复制系统;

    Google Borg:作业调度和监控系统;

    Google Omega:作业调度和监控系统;

    Hortonworks HOYA:可在YARN上部署HBase集群的应用;

    Marathon:用于长期运行服务的Mesos框架。

     

     

    应用程序

     

    Adobe spindle:使用Scala、Spark和Parquet处理的下一代web分析;

    Apache Kiji:基于HBase,实时采集和分析数据的框架;

    Apache Nutch:开源网络爬虫;

    Apache OODT:用于NASA科学档案中数据的捕获、处理和共享;

    Apache Tika:内容分析工具包;

    Argus:时间序列监测和报警平台;

    Countly:基于Node.js和MongoDB,开源的手机和网络分析平台;

    Domino:运行、规划、共享和部署模型——没有任何基础设施;

    Eclipse BIRT:基于Eclipse的报告系统;

    Eventhub:开源的事件分析平台;

    Hermes:建于Kafka上的异步消息代理;

    HIPI Library:在Hadoop's MapReduce上执行图像处理任务的API;

    Hunk:Hadoop的Splunk分析;

    Imhotep:大规模分析平台;

    MADlib:RDBMS的用于数据分析的数据处理库;

    Kylin:来自eBay的开源分布式分析工具;

    PivotalR:Pivotal HD / HAWQ和PostgreSQL中的R;

    Qubole:为自动缩放Hadoop集群,内置的数据连接器;

    Sense:用于数据科学和大数据分析的云平台;

    SnappyData:用于实时运营分析的分布式内存数据存储,提供建立在Spark单一集成集群中的数据流分析、OLTP(联机事务处理)和OLAP(联机分析处理);

    Snowplow:企业级网络和事件分析,由Hadoop、Kinesis、Redshift 和Postgres提供技术支持;

    SparkR:Spark的R前端;

    Splunk:用于机器生成的数据的分析;

    Sumo Logic:基于云的分析仪,用于分析机器生成的数据;

    Talend:用于YARN、Hadoop、HBASE、Hive、HCatalog和Pig的统一开源环境;

    Warp:利用大数据(OS X app)的实例查询工具。

     

    搜索引擎与框架

     

    Apache Lucene:搜索引擎库;

    Apache Solr:用于Apache Lucene的搜索平台;

    ElasticSearch:基于Apache Lucene的搜索和分析引擎;

    Enigma.io:为免费增值的健壮性web应用,用于探索、筛选、分析、搜索和导出来自网络的大规模数据集;

    Facebook Unicorn:社交图形搜索平台;

    Google Caffeine:连续索引系统;

    Google Percolator:连续索引系统;

    TeraGoogle:大型搜索索引;

    HBase Coprocessor:为Percolator的实现,HBase的一部分;

    Lily HBase Indexer:快速、轻松地搜索存储在HBase的任何内容;

    LinkedIn Bobo:完全由Java编写的分面搜索的实现,为Apache Lucene的延伸;

    LinkedIn Cleo:为一个一个灵活的软件库,使得局部、无序、实时预输入的搜索实现了快速发展;

    LinkedIn Galene:LinkedIn搜索架构;

    LinkedIn Zoie:是用Java编写的实时搜索/索引系统;

    Sphinx Search Server:全文搜索引擎

     

    MySQL的分支和演化

     

    Amazon RDS:亚马逊云的MySQL数据库;

    Drizzle:MySQL的6.0的演化;

    Google Cloud SQL:谷歌云的MySQL数据库;

    MariaDB:MySQL的增强版嵌入式替代品;

    MySQL Cluster:使用NDB集群存储引擎的MySQL实现;

    Percona Server:MySQL的增强版嵌入式替代品;

    ProxySQL:MySQL的高性能代理;

    TokuDB:用于MySQL和 MariaDB的存储引擎;

    WebScaleSQL:运行MySQL时面临类似挑战的几家公司,它们的工程师之间的合作。

     

    PostgreSQL的分支和演化

     

    Yahoo Everest - multi-peta-byte database / MPP derived by PostgreSQL.

    HadoopDB:MapReduce和DBMS的混合体;

    IBM Netezza:高性能数据仓库设备;

    Postgres-XL:基于PostgreSQL,可扩展的开源数据库集群;

    RecDB:完全建立在PostgreSQL内部的开源推荐引擎;

    Stado:开源MPP数据库系统,只针对数据仓库和数据集市的应用程序;

    Yahoo Everest:PostgreSQL可以推导多字节P比特数据库/MPP。

     

    Memcached的分支和演化

     

    Facebook McDipper:闪存的键/值缓存;

    Facebook Memcached:Memcache的分支;

    Twemproxy:Memcached和Redis的快速、轻型代理;

    Twitter Fatcache:闪存的键/值缓存;

    Twitter Twemcache:Memcache的分支。

     

    嵌入式数据库

     

    Actian PSQL:Pervasive Software公司开发的ACID兼容的DBMS,在应用程序中嵌入了优化;

    BerkeleyDB:为键/值数据提供一个高性能的嵌入式数据库的一个软件库;

    HanoiDB:Erlang LSM BTree存储;

    LevelDB:谷歌写的一个快速键-值存储库,它提供了从字符串键到字符串值的有序映射;

    LMDB:Symas开发的超快、超紧凑的键-值嵌入的式数据存储;

    RocksDB:基于性LevelDB,用于快速存储的嵌入式持续性键-值存储。

    商业智能

    BIME Analytics:商业智能云平台;

    Chartio:精益业务智能平台,用于可视化和探索数据;

    datapine:基于云的自助服务商业智能工具;

    Jaspersoft:功能强大的商业智能套件;

    Jedox Palo:定制的商业智能平台;

    Microsoft:商业智能软件和平台;

    Microstrategy:商业智能、移动智能和网络应用软件平台;

    Pentaho:商业智能平台;

    Qlik:商业智能和分析平台;

    Saiku:开源的分析平台;

    SpagoBI:开源商业智能平台;

    Tableau:商业智能平台;

    Zoomdata:大数据分析;

    Jethrodata:交互式大数据分析。

     

    数据可视化

     

    Airpal:用于PrestoDB的网页UI;

    Arbor:利用网络工作者和jQuery的图形可视化库;

    Banana:对存储在Kibana中Solr. Port的日志和时戳数据进行可视化;

    Bokeh:一个功能强大的Python交互式可视化库,它针对要展示的现代web浏览器,旨在为D3.js风格的新奇的图形提供优雅简洁的设计,同时在大规模数据或流数据集中,通过高性能交互性来表达这种能力;

    C3:基于D3可重复使用的图表库;

    CartoDB:开源或免费增值的虚拟主机,用于带有强大的前端编辑功能和API的地理空间数据库;

    chartd:只带Img标签的反应灵敏、兼容Retina的图表;

    Chart.js:开源的HTML5图表可视化效果;

    Chartist.js:另一个开源HTML5图表可视化效果;

    Crossfilter:JavaScript库,用于在浏览器中探索多元大数据集,用Dc.js和D3.js.效果很好;

    Cubism:用于时间序列可视化的JavaScript库;

    Cytoscape:用于可视化复杂网络的JavaScript库;

    DC.js:维度图表,和Crossfilter一起使用,通过D3.js呈现出来,它比较擅长连接图表/附加的元数据,从而徘徊在D3的事件附近;

    D3:操作文件的JavaScript库;

    D3.compose:从可重复使用的图表和组件构成复杂的、数据驱动的可视化;

    D3Plus:一组相当强大的可重用的图表,还有D3.js的样式;

    Echarts:百度企业场景图表;

    Envisionjs:动态HTML5可视化;

    FnordMetric:写SQL查询,返回SVG图表,而不是表;

    Freeboard:针对IOT和其他Web混搭的开源实时仪表盘构建;

    Gephi:屡获殊荣的开源平台,可视化和操纵大型图形和网络连接,有点像Photoshop,但是针对于图表,适用于Windows和Mac OS X;

    Google Charts:简单的图表API;

    Grafana:石墨仪表板前端、编辑器和图形组合器;

    Graphite:可扩展的实时图表;

    Highcharts:简单而灵活的图表API;

    IPython:为交互式计算提供丰富的架构;

    Kibana:可视化日志和时间标记数据;

    Matplotlib:Python绘图;

    Metricsgraphic.js:建立在D3之上的库,针对时间序列数据进行最优化;

    NVD3:d3.js的图表组件;

    Peity:渐进式SVG条形图,折线和饼图;

    Plot.ly:易于使用的Web服务,它允许快速创建从热图到直方图等复杂的图表,使用图表Plotly的在线电子表格上传数据进行创建和设计;

    Plotly.js:支持plotly的开源JavaScript图形库;

    Recline:简单但功能强大的库,纯粹利用JavaScript和HTML构建数据应用;

    Redash:查询和可视化数据的开源平台;

    Shiny:针对R的Web应用程序框架;

    Sigma.js:JavaScript库,专门用于图形绘制;

    Vega:一个可视化语法;

    Zeppelin:一个笔记本式的协作数据分析;

    Zing Charts:用于大数据的JavaScript图表库。

     

    物联网和传感器

     

    TempoIQ:基于云的传感器分析;

    2lemetry:物联网平台;

    Pubnub:数据流网络;

    ThingWorx:ThingWorx 是让企业快速创建和运行互联应用程序平台;

    IFTTT:IFTTT 是一个被称为 “网络自动化神器” 的创新型互联网服务,它的全称是 If this then that,意思是“如果这样,那么就那样”;

    Evrythng:Evrythng则是一款真正意义上的大众物联网平台,使得身边的很多产品变得智能化。

     

    文章推荐

     

    NoSQL Comparison(NoSQL 比较)- Cassandra vs MongoDB vs CouchDB vs Redis vs Riak vs HBase vs Couchbase vs Neo4j vs Hypertable vs ElasticSearch vs Accumulo vs VoltDB vs Scalaris comparison;

    Big Data Benchmark(大数据基准)- Redshift, Hive, Shark, Impala and Stiger/Tez的基准;

    The big data successor of the spreadsheet(电子表格的大数据继承者) - 电子表格的继承者应该是大数据。

     

    论文

     

    2015 - 2016

    2015 - Facebook - One Trillion Edges: Graph Processing at Facebook-Scale.(一兆边:Facebook规模的图像处理)

    2013 - 2014

    2014 - Stanford - Mining of Massive Datasets.(海量数据集挖掘)

    2013 - AMPLab - Presto: Distributed Machine Learning and Graph Processing with Sparse Matrices. (Presto: 稀疏矩阵的分布式机器学习和图像处理)

    2013 - AMPLab - MLbase: A Distributed Machine-learning System. (MLbase:分布式机器学习系统)

    2013 - AMPLab - Shark: SQL and Rich Analytics at Scale. (Shark: 大规模的SQL 和丰富的分析)

    2013 - AMPLab - GraphX: A Resilient Distributed Graph System on Spark. (GraphX:基于Spark的弹性分布式图计算系统)

    2013 - Google - HyperLogLog in Practice: Algorithmic Engineering of a State of The Art Cardinality Estimation Algorithm. (HyperLogLog实践:一个艺术形态的基数估算算法)

    2013 - Microsoft - Scalable Progressive Analytics on Big Data in the Cloud.(云端大数据的可扩展性渐进分析)

    2013 - Metamarkets - Druid: A Real-time Analytical Data Store. (Druid:实时分析数据存储)

    2013 - Google - Online, Asynchronous Schema Change in F1.(F1中在线、异步模式的转变)

    2013 - Google - F1: A Distributed SQL Database That Scales. (F1: 分布式SQL数据库)

    2013 - Google - MillWheel: Fault-Tolerant Stream Processing at Internet Scale.(MillWheel: 互联网规模下的容错流处理)

    2013 - Facebook - Scuba: Diving into Data at Facebook. (Scuba: 深入Facebook的数据世界)

    2013 - Facebook - Unicorn: A System for Searching the Social Graph. (Unicorn: 一种搜索社交图的系统)

    2013 - Facebook - Scaling Memcache at Facebook. (Facebook 对 Memcache 伸缩性的增强)

    2011 - 2012

    2012 - Twitter - The Unified Logging Infrastructure for Data Analytics at Twitter. (Twitter数据分析的统一日志基础结构)

    2012 - AMPLab –Blink and It’s Done: Interactive Queries on Very Large Data. (Blink及其完成:超大规模数据的交互式查询)

    2012 - AMPLab –Fast and Interactive Analytics over Hadoop Data with Spark. (Spark上 Hadoop数据的快速交互式分析)

    2012 - AMPLab –Shark: Fast Data Analysis Using Coarse-grained Distributed Memory. (Shark:使用粗粒度的分布式内存快速数据分析)

    2012 - Microsoft –Paxos Replicated State Machines as the Basis of a High-Performance Data Store. (Paxos的复制状态机——高性能数据存储的基础)

    2012 - Microsoft –Paxos Made Parallel. (Paxos算法实现并行)

    2012 - AMPLab – BlinkDB:BlinkDB: Queries with Bounded Errors and Bounded Response Times on Very Large Data.(超大规模数据中有限误差与有界响应时间的查询)

    2012 - Google –Processing a trillion cells per mouse click.(每次点击处理一兆个单元格)

    2012 - Google –Spanner: Google’s Globally-Distributed Database.(Spanner:谷歌的全球分布式数据库)

    2011 - AMPLab –Scarlett: Coping with Skewed Popularity Content in MapReduce Clusters.(Scarlett:应对MapReduce集群中的偏向性内容)

    2011 - AMPLab –Mesos: A Platform for Fine-Grained Resource Sharing in the Data Center.(Mesos:数据中心中细粒度资源共享的平台)

    2011 - Google –Megastore: Providing Scalable, Highly Available Storage for Interactive Services.(Megastore:为交互式服务提供可扩展,高度可用的存储)

    2001 - 2010

    2010 - Facebook - Finding a needle in Haystack: Facebook’s photo storage.(探究Haystack中的细微之处: Facebook图片存储)

    2010 - AMPLab - Spark: Cluster Computing with Working Sets.(Spark:工作组上的集群计算)

    2010 - Google - Storage Architecture and Challenges.(存储架构与挑战)

    2010 - Google - Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing.(Pregel: 一种大型图形处理系统)

    2010 - Google - Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notifications base of Percolator and Caffeine.(使用基于Percolator 和 Caffeine平台分布式事务和通知的大规模增量处理)

    2010 - Google - Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets.(Dremel: Web规模数据集的交互分析)

    2010 - Yahoo - S4: Distributed Stream Computing Platform.(S4:分布式流计算平台)

    2009 - HadoopDB:An Architectural Hybrid of MapReduce and DBMS Technologies for Analytical Workloads.(混合MapReduce和DBMS技术用于分析工作负载的的架构)

    2008 - AMPLab - Chukwa: A large-scale monitoring system.(Chukwa: 大型监控系统)

    2007 - Amazon - Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store.(Dynamo: 亚马逊的高可用的关键价值存储)

    2006 - Google - The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems.(面向松散耦合的分布式系统的锁服务)

    2006 - Google - Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data.(Bigtable: 结构化数据的分布式存储系统)

    2004 - Google - MapReduce: Simplied Data Processing on Large Clusters.(MapReduce: 大型集群上简化数据处理)

    2003 - Google - The Google File System.(谷歌文件系统)

     

     

    展开全文
  • 第一阶段:大数据基础Java语言基础阶段 1.1:Java开发介绍 1.1.1 Java的发展历史 1.1.2 Java的应用领域 1.1.3 Java语言的特性 1.1.4 Java面向对象 1.1.5 Java性能分类 1.1.6 搭建Java环境 1.1.7 Java工作...

    第一阶段:大数据基础Java语言基础阶段

    1.1:Java开发介绍

    1.1.1 Java的发展历史

    1.1.2 Java的应用领域

    1.1.3 Java语言的特性

    1.1.4 Java面向对象

    1.1.5 Java性能分类

    1.1.6 搭建Java环境

    1.1.7 Java工作原理

     

    1.2:熟悉Eclipse开发工具

    1.2.1 Eclipse简介与下载

    1.2.2 安装Eclipse的中文语言包

    1.2.3 Eclipse的配置与启动

    1.2.4 Eclipse工作台与视图

    1.2.5 “包资源管理器”视图

    1.2.6 使用Eclipse

    1.2.7 使用编辑器编写程序代码

     

    1.3:Java语言基础

    1.3.1 Java主类结构

    1.3.2 基本数据类型

    1.3.3 变量与常量

    1.3.4 Java运算符

    1.3.5 数据类型转换

    1.3.6 代码注释与编码规范

    1.3.7 Java帮助文档

     

    1.4:Java流程控制

    1.4.1 复合语句

    1.4.2 条件语句

    1.4.3 if条件语句

    1.4.4 switch多分支语句

    1.4.5 while循环语句

    1.4.6 do…while循环语句

    1.4.7 for循环语句

     

    1.5:Java字符串

    1.5.1 String类

    1.5.2 连接字符串

    1.5.3 获取字符串信息

    1.5.4 字符串操作

    1.5.5 格式化字符串

    1.5.6 使用正则表达式

    1.5.7 字符串生成器

     

    1.6:Java数组与类和对象

    1.6.1 数组概述

    1.6.2 一维数组的创建及使用

    1.6.3 二维数组的创建及使用

    1.6.4 数组的基本操作

    1.6.5 数组排序算法

    1.6.6 Java的类和构造方法

    1.6.7 Java的对象、属性和行为

     

    1.7:数字处理类与核心技术

    1.7.1 数字格式化与运算

    1.7.2 随机数 与大数据运算

    1.7.3 类的继承与Object类

    1.7.4 对象类型的转换

    1.7.5 使用instanceof操作符判断对象类型

    1.7.6 方法的重载与多态

    1.7.7 抽象类与接口

     

    1.8:I/O与反射、多线程

    1.8.1 流概述与File类

    1.8.2 文件 输入/输出流

    1.8.3 缓存 输入/输出流

    1.8.4 Class类与Java反射

    1.8.5 Annotation功能类型信息

    1.8.6 枚举类型与泛型

    1.8.7 创建、操作线程与线程安全

     

    1.9:Swing程序与集合类

    1.9.1 常用窗体

    1.9.2 标签组件与图标

    1.9.3 常用布局管理器 与面板

    1.9.4 按钮组件 与列表组件

    1.9.5 常用事件监听器

    1.9.6 集合类概述

    1.9.7 Set集合 与Map集合及接口

     

    1.10:PC端网站布局

    1.10.1 HTML基础,CSS基础,CSS核心属性

    1.10.2 CSS样式层叠,继承,盒模型

    1.10.3 容器,溢出及元素类型

    1.10.4 浏览器兼容与宽高自适应

    1.10.5 定位,锚点与透明

    1.10.6 图片整合

    1.10.7 表格,CSS属性与滤镜

    1.10.8 CSS优化

     

    1.11:HTML5+CSS3基础

    1.11.1 HTML5新增的元素与属性

    1.11.2 CSS3选择器

    1.11.3 文字字体相关样式

    1.11.4 CSS3位移与变形处理

    1.11.5 CSS3 2D、3D转换与动画

    1.11.6 弹性盒模型

    1.11.7 媒体查询

    1.11.8 响应式设计

     

    1.12:WebApp页面布局项目

    1.12.1 移动端页面设计规范

    1.12.2 移动端切图

    1.12.3 文字流式/控件弹性/图片等比例的布局

    1.12.4 等比缩放布局

    1.12.5 viewport/meta

    1.12.6 rem/vw的使用

    1.12.7 flexbox详解

    1.12.8 移动web特别样式处理

     

    1.13:原生JavaScript功能开发

    1.13.1 什么是JavaScript

    1.13.2 JavaScript使用及运作原理

    1.13.3 JavaScript基本语法

    1.13.4 JavaScript内置对象

    1.13.5 事件,事件原理

    1.13.6 JavaScript基本特效制作

    1.13.7 cookie存储

    1.13.8 正则表达式

     

    1.14:Ajax异步交互

    1.14.1 Ajax概述与特征

    1.14.2 Ajax工作原理

    1.14.3 XMLHttpRequest对象

    1.14.4 同步与异步

    1.14.5 Ajax异步交互

    1.14.6 Ajax跨域问题

    1.14.7 Ajax数据的处理

    1.14.8 基于WebSocket和推送的实时交互

     

    1.15:JQuery应用

    1.15.1 各选择器使用及应用优化

    1.15.2 Dom节点的各种操作

    1.15.3 事件处理、封装、应用

    1.15.4 jQuery中的各类动画使用

    1.15.5 可用性表单的开发

    1.15.6 jQuery Ajax、函数、缓存

    1.15.7 jQuery编写插件、扩展、应用

    1.15.8 理解模块式开发及应用

     

    1.16:数据库

    1.16.1 Mysql数据库

    1.16.2 JDBC开发

    1.16.3 连接池和DBUtils

    1.16.4 Oracle介绍

    1.16.5 MongoDB数据库介绍

    1.16.6 apache服务器/Nginx服务器

    1.16.7 Memcached内存对象缓存系统

     

    1.17:JavaWeb开发核心

    1.17.1 XML技术

    1.17.2 HTTP协议

    1.17.3 Servlet工作原理解析

    1.17.4 深入理解Session与Cookie

    1.17.5 Tomcat的系统架构与设计模式

    1.17.6 JSP语法与内置对象

    1.17.7 JDBC技术

    1.17.8 大浏览量系统的静态化架构设计

     

    1.18:JavaWeb开发内幕

    1.18.1 深入理解Web请求过程

    1.18.2 Java I/O的工作机制

    1.18.3 Java Web中文编码

    1.18.4 Javac编译原理

    1.18.5 class文件结构

    1.18.6 ClassLoader工作机制

    1.18.7 JVM体系结构与工作方式

    1.18.8 JVM内存管理

     

    第二阶段:Linux系统Hadoop生态体系

    2.1:Linux体系(1)

    2.1.1 VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程

    2.1.2 了解机架服务器,采用真实机架服务器部署linux

    2.1.3 Linux的常用命令:常用命令的介绍、常用命令的使用和练习

    2.1.4 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

     

    2.1:Linux体系(2)

    2.1.5 Linux启动流程,运行级别详解,chkconfig详解

    2.1.6 VI、VIM编辑器:VI、VIM编辑器的介绍、VI、VIM扥使用和常用快捷键

    2.1.7 Linux用户和组账户管理:用户的管理、组管理

    2.1.8 Linux磁盘管理,lvm逻辑卷,nfs详解

     

    2.1:Linux体系(3)

    2.1.9 Linux系统文件权限管理:文件权限介绍、文件权限的操作

    2.1.10 Linux的RPM软件包管理:RPM包的介绍、RPM安装、卸载等操作

    2.1.11 yum命令,yum源搭建

    2.1.12 Linux网络:Linux网络的介绍、Linux网络的配置和维护

     

    2.1:Linux体系(4)

    2.1.13 Shell编程:Shell的介绍、Shell脚本的编写

    2.1.14 Linux上常见软件的安装:安装JDK、安装Tomcat、安装mysql,web项目部署

     

    2.2:Hadoop离线计算大纲(1)

    2.2.1 Hadoop生态环境介绍

    2.2.2 Hadoop云计算中的位置和关系

    2.2.3 国内外Hadoop应用案例介绍

    2.2.4 Hadoop 概念、版本、历史

    2.2.5 Hadoop 核心组成介绍及hdfs、mapreduce 体系结构

    2.2.6 Hadoop 的集群结构

    2.2.7 Hadoop 伪分布的详细安装步骤

     

    2.2:Hadoop离线计算大纲(2)

    2.2.8 通过命令行和浏览器观察hadoop

    2.2.9 HDFS底层&& datanode,namenode详解&&shell&&Hdfs java api

    2.2.10 Mapreduce四个阶段介绍

    2.2.11 Writable

    2.2.12 InputSplit和OutputSplit

    2.2.13 Maptask

    2.2.14 Shuffle:Sort,Partitioner,Group,Combiner

     

    2.2:Hadoop离线计算大纲(3)

    2.2.15 Reducer

    2.2.16 Mapreducer案例:1) 二次排序

    2.2.17 倒排序索引

    2.2.18 最优路径

    2.2.19 电信数据挖掘之-----移动轨迹预测分析(中国棱镜计划)

    2.2.20 社交好友推荐算法

    2.2.21 互联网精准广告推送 算法

     

    2.2:Hadoop离线计算大纲(4)

    2.2.22 阿里巴巴天池大数据竞赛 《天猫推荐算法》

    2.2.23 Mapreduce实战pagerank算法

    2.2.24 Hadoop2.x集群结构体系介绍

    2.2.25 Hadoop2.x集群搭建

    2.2.26 NameNode的高可用性(HA)

    2.2.27 HDFS Federation

     

    2.2:Hadoop离线计算大纲(5)

    2.2.28 ResourceManager 的高可用性(HA)

    2.2.29 Hadoop集群常见问题和解决方法

    2.2.30 Hadoop集群管理

     

    2.3:分布式数据库Hbase(1)

    2.3.1 Hbase简介

    2.3.2 HBase与RDBMS的对比

    2.3.3 数据模型

    2.3.4 系统架构

    2.3.5 HBase上的MapReduce

    2.3.6 表的设计

    2.3.7 集群的搭建过程讲解

    2.3.8 集群的监控

     

    2.3:分布式数据库Hbase(2)

    2.3.9 集群的管理

    2.3.10 HBase Shell以及演示

    2.3.11 Hbase 树形表设计

    2.3.12 Hbase 一对多 和 多对多 表设计

    2.3.13 Hbase 微博 案例

    2.3.14 Hbase 订单案例

    2.3.15 Hbase表级优化

     

    2.3:分布式数据库Hbase(3)

    2.3.16 Hbase 写数据优化

    2.3.17 Hbase 读数据优化

    2.3.18 Hbase API操作

    2.3.19 hbase mapdreduce 和hive 整合

     

    2.4:数据仓库Hive(1)

    2.4.1 数据仓库基础知识

    2.4.2 Hive定义

    2.4.3Hive体系结构简介

    2.4.4 Hive集群

    2.4.5客户端简介

    2.4.6 HiveQL定义

    2.4.7 HiveQL与SQL的比较

    2.4.8 数据类型

     

    2.4:数据仓库Hive(2)

    2.4.9 外部表和分区表

    2.4.10 ddl与CLI客户端演示

    2.4.11 dml与CLI客户端演示

    2.4.12 select与CLI客户端演示

    2.4.13 Operators 和 functions与CLI客户端演示

    2.4.14 Hive server2 与jdbc

     

    2.4:数据仓库Hive(3)

    2.4.15 用户自定义函数(UDF 和 UDAF)的开发与演示

    2.4.16 Hive 优化

    2.4.17 serde

     

    2.5:数据迁移工具Sqoop

    2.5.1 Sqoop简介以及使用

    2.5.2 Sqoop shell使用

    2.5.3 Sqoop-import

    2.5.4 DBMS-hdfs

    2.5.5 DBMS-hive

    2.5.6 DBMS-hbase

    2.5.7 Sqoop-export

     

    2.6:Flume分布式日志框架(1)

    2.6.1 flume简介-基础知识 2.6.2 flume安装与测试

    2.6.3 flume部署方式

    2.6.4 flume source相关配置及测试

    2.6.5 flume sink相关配置及测试

    2.6.6 flume selector 相关配置与案例分析

    2.6.7 flume Sink Processors相关配置和案例分析

     

    2.6:Flume分布式日志框架(2)

    2.6.8 flume Interceptors相关配置和案例分析

    2.6.9 flume AVRO Client开发

    2.6.10 flume 和kafka 的整合

     

    第三阶段:分布式计算框架:Spark&Storm生态体系

    3.1:Scala编程语言(1)

    3.1.1 scala解释器、变量、常用数据类型等

    3.1.2 scala的条件表达式、输入输出、循环等控制结构

    3.1.3 scala的函数、默认参数、变长参数等

    3.1.4 scala的数组、变长数组、多维数组等

    3.1.5 scala的映射、元组等操作

    3.1.6 scala的类,包括bean属性、辅助构造器、主构造器等

     

    3.1:Scala编程语言(2)

    3.1.7 scala的对象、单例对象、伴生对象、扩展类、apply方法等

    3.1.8 scala的包、引入、继承等概念

    3.1.9 scala的特质

    3.1.10 scala的操作符

    3.1.11 scala的高阶函数

    3.1.12 scala的集合

    3.1.13 scala数据库连接

     

    3.2:Spark大数据处理(1)

    3.2.1 Spark介绍

    3.2.2 Spark应用场景

    3.2.3 Spark和Hadoop MR、Storm的比较和优势

    3.2.4 RDD

    3.2.5 Transformation

    3.2.6 Action

    3.2.7 Spark计算PageRank

     

    3.2:Spark大数据处理(2)

    3.2.8 Lineage

    3.2.9 Spark模型简介

    3.2.10 Spark缓存策略和容错处理

    3.2.11 宽依赖与窄依赖

    3.2.12 Spark配置讲解

    3.2.13 Spark集群搭建

    3.2.15 集群搭建常见问题解决

    3.2.16 Spark原理核心组件和常用RDD

     

    3.2:Spark大数据处理(3)

    3.2.17 数据本地性

    3.2.18 任务调度

    3.2.19 DAGScheduler

    3.2.20 TaskScheduler

    3.2.21 Spark源码解读

    3.2.22 性能调优

    3.2.23 Spark和Hadoop2.x整合:Spark on Yarn原理

     

    3.3:Spark—Streaming大数据实时处理

    3.3.1 Spark Streaming:数据源和DStream

    3.3.2 无状态transformation与有状态transformation

    3.3.3 Streaming Window的操作

    3.3.4 sparksql 编程实战

    3.3.5 spark的多语言操作

    3.3.6 spark最新版本的新特性

     

    3.4:Spark—Mlib机器学习(1)

    3.4.1 Mlib简介

    3.4.2 Spark MLlib组件介绍

    3.4.3 基本数据类型

    3.4.4 回归算法

    3.4.5 广义线性模型

    3.4.6 逻辑回归

    3.4.7 分类算法

    3.4.8 朴素贝叶斯

     

    3.4:Spark—Mlib机器学习(2)

    3.4.9 决策树

    3.4.10 随机森林

    3.4.11 推荐系统

    3.4.12 聚类

    a) Kmeans b) Sparse kmeans

    c) Kmeans++ d) Kmeans II

    e) Streaming kmeans

    f) Gaussian Mixture Model

     

    3.5:Spark—GraphX 图计算

    3.5.1 二分图

    3.5.2 概述

    3.5.3 构造图

    3.5.4 属性图

    3.5.5 PageRank

     

    3.6:storm技术架构体系(1)

    3.6.1 项目技术架构体系

    3.6.2 Storm是什么

    3.6.3 Storm架构分析

    3.6.4 Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析

    3.2.5 Transformation

     

    3.6:storm技术架构体系(2)

    3.6.6 Maven环境快速搭建

    3.6.7 Storm WordCount案例及常用Api

    3.6.8 Storm+Kafka+Redis业务指标计算

    3.6.9 Storm集群安装部署

    3.6.10 Storm源码下载编译

     

    3.7:Storm原理与基础(1)

    3.7.1 Storm集群启动及源码分析

    3.7.2 Storm任务提交及源码分析

    3.7.3 Storm数据发送流程分析

    3.7.4 Strom通信机制分析浅谈

    3.7.5 Storm消息容错机制及源码分析

    3.7.6 Storm多stream项目分析

    3.7.7 Storm Trident和传感器数据

     

    3.7:Storm原理与基础(2)

    3.7.8 实时趋势分析

    3.8.9 Storm DRPC(分布式远程调用)介绍

    3.7.10 Storm DRPC实战讲解

    3.7.11 编写自己的流式任务执行框架

     

    3.8:消息队列kafka

    3.8.1 消息队列是什么

    3.8.2 kafka核心组件

    3.8.3 kafka集群部署实战及常用命令

    3.8.4 kafka配置文件梳理

    3.8.5 kafka JavaApi学习

    3.8.6 kafka文件存储机制分析

    3.8.7 kafka的分布与订阅

    3.8.8 kafka使用zookeeper进行协调管理

     

    3.9:Redis工具

    3.9.1 nosql介绍

    3.9.2 redis介绍

    3.9.3 redis安装

    3.9.4 客户端连接

    3.9.5 redis的数据功能

    3.9.6 redis持久化

    3.9.7 redis应用案例

     

    3.10:zookeeper详解

    3.10.1 zookeeper简介

    3.10.2 zookeeper的集群部署

    3.10.3 zookeeper的核心工作机制

    3.10.4 zookeeper的命令行操作

    3.10.5 zookeeper的客户端API

    3.10.6 zookeeper的应用案例

    3.10.7 zookeeper的原理补充

     

    第四阶段:大数据项目实战

    4.1:阿里巴巴的淘宝电商的大数据流量分析平台(1)

    4.1.1项目介绍(1)

    淘宝网站的日志分析和订单管理在实战 中学习,技术点非常多,一个访客(UV) 点击进入后计算的一个流量,同时也有 浏览量(PV)指的是一个访客(UV) 在店内所浏览的次数。一个UV最少产 生一个PV,PV/UV就是俗称的访问 深度,一个访客

     

    4.1:阿里巴巴的淘宝电商的大数据流量分析平台(2)

    4.1.1项目介绍(2)

    (UV)在店内所浏览的次数。一个UV最少产 生一个PV,PV/UV就是俗称的访问 深度,一个访客(UV)点击进入 后计算的一个流量,同时也有浏览 量(PV)指的是一个访客(UV) 在店内所浏览的次数。一个UV最少产生 一个PV,PV/UV就是俗称的访问深度

     

    4.1:阿里巴巴的淘宝电商的大数据流量分析平台(3)

    4.1.1项目介绍(3)

    影响自然排名自然搜索的叫权重, 权重是决定一个产品是否排在前面 获得更多流量的决定性因素,权重的 构成多达几十种,通常影响权重的有 销量,好评,收藏,DSR,维护时间, 下架时间这类。

     

    4.1:阿里巴巴的淘宝电商的大数据流量分析平台(4)

    4.1.2项目特色

    怎样实际运用这些点是我们在自学 过程中体验不到的。Cookie日志 分析包括:pv、uv,跳出率,二跳 率、广告转化率、搜索引擎优化等, 订单模块有:产品推荐,商家排名, 历史订单查询,订单报表统计等。

     

    4.1:阿里巴巴的淘宝电商的大数据流量分析平台(5)

    4.1.3 项目架构

    SDK(JavaaSDK、JSSDK)+

    lvs+nginx集群+flume+

    hdfs2.x+hive+hbase+MR+MySQL

     

    4.1:阿里巴巴的淘宝电商的大数据流量分析平台(6)

    4.1.4 项目流程(1)

    a) 数据获取:Web项目和云计算项 目的整合

    b) 数据处理:Flume通过avro实 时收集web项目中的日志

    c) 数据的ETL

    d) 数据展存储:Hive 批量 sql执行 e) Hive 自定义函数

     

    4.1:阿里巴巴的淘宝电商的大数据流量分析平台(7)

    4.1.4 项目流程(2)

    f) Hive和hbase整合。

    g) Hbase 数据支持 sql查询分析

    h) 数据分析:数据Mapreduce数 据挖掘

    i) Hbase dao处理

    j) Sqoop 在项目中的使用。

    k) 数据可视化:Mapreduce定时 调用和监控

     

    4.2:实战一:Sina微博基于Spark的推荐系统(1)

    4.2.1 项目介绍(1)

    个性化推荐是根据用户的兴趣特点 和购买行为,向用户推荐用户感兴 趣的信息和商品。随着电子商务规 模的不断扩大,商品个数和种类快 速增长,顾客需要花费大量的时间 才能找到自己想买的商品。这种浏 览大量无关的信息和产品过程无疑 会使淹没在信息过载

     

    4.2:实战一:Sina微博基于Spark的推荐系统(2)

    4.2.1 项目介绍(2)

    问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题, 个性化推荐系统应运而生。个性化 推荐系统是建立在海量数据挖掘基 础上的一种高级商务智能平台,以 帮助电子商务网站为其顾客购物提 供完全个性化的决策支持和信息服务

     

    4.2:实战一:Sina微博基于Spark的推荐系统(3)

    4.2.2 项目特色(1)

    推荐系统是个复杂的系统工程, 依赖工程、架构、算法的有机结 合,是数据挖掘技术、信息检索 技术、计算统计学的智慧结晶, 学员只有亲手动手才能体会推荐 系统的各个环节,才能对各种推 荐算法的优缺点有真实的感受。 一方面可以很熟练的完成简单的

     

    4.2:实战一:Sina微博基于Spark的推荐系统(4)

    4.2.2 项目特色(2)

    推荐算法,如content-based、

    item-based CF 等。另一方面

    要掌握一些常见的推荐算法库,

    如:SvdFeature、LibFM、

    Mathout、Mlib等。

     

    4.2:实战一:Sina微博基于Spark的推荐系统(5)

    4.2.3 项目技术架构体系(1)

    a) 实时流处理 Kafka,Spark Streaming

    b) 分布式运算 Hadoop,Spark

    c) 数据库 Hbase,Redis

    d) 机器学习 Spark Mllib

    e) 前台web展示数据 Struts2, echart

     

    4.2:实战一:Sina微博基于Spark的推荐系统(6)

    4.2.3 项目技术架构体系(2)

    f) 分布式平台 Hadoop,Spark

    g) 数据清洗 Hive

    h) 数据分析 R RStudio

    i) 推荐服务 Dubbox

    j) 规则过滤 Drools

    k) 机器学习 MLlib

     

    4.3:实战二:Sina门户的DSP广告投放系统(1)

    4.3.1 项目介绍

    新浪网(www.sina.com.cn),

    是知名的门户网站,该项目主要通

    过收集新浪的Cookie每个产生的日

    志,分析统计出该网站的流量相关

    信息和竞价广告位

     

    4.3:实战二:Sina门户的DSP广告投放系统(2)

    4.3.2 项目特色

    在互联网江湖中,始终流传着三大 赚钱法宝:广告、游戏、电商,在 移动互联网兴起之际,利用其得天 独厚的数据优势,终于能够回答困 扰了广告主几百年的问题:我的广 告究竟被谁看到了?浪费的一半的 钱到底去了哪里?

     

     

    4.3:实战二:Sina门户的DSP广告投放系统(3)

    4.3.3 项目技术架构体系(1)

    a)通过flume把日志数据导入到 HDFS中,使用hive进行数据清洗 b)提供web视图供用户使用,输入 查询任务参数,写入MySQL c)使用spark根据用户提交的任 务参数,进行session分析,进 行单挑率分析

     

    4.3:实战二:Sina门户的DSP广告投放系统(4)

    4.3.3 项目技术架构体系(2)

    d)使用spark sql进行各类型热 门广告统计 e)使用 flume将广告点击日志传 入kafka,使用spark streaming 进行广告点击率的统计 f)web页面显示MySQL中存储的任务 执行结果

     

    4.4:实战三:商务日志告警系统项目(1)

    4.4.1 项目介绍(1)

    基于的日志进行监控,监控需要一定规 则,对触发监控规则的日志信息进行告 警,告警的方式,是短信和邮件,随着 公司业务发展,支撑公司业务的各种系 统越来越多,为了保证公司的业务正常 发展,急需要对这些线上系统的运行进

     

     

    4.4:实战三:商务日志告警系统项目(2)

    4.4.1 项目介绍(2)

    行监控,做到问题的及时发现和处理, 最大程度减少对业务的影响。

    4.4.2 项目特色(1)

    整体架构设计很完善, 主要架构为应 用 a)应用程序使用log4j产生日志

    b)部署flume客户

     

    4.4:实战三:商务日志告警系统项目(3)

    4.4.2 项目特色(2)

    端监控应用程序产生的日志信息,并发送到kafka集群中

    c)storm spout拉去kafka的数据进 行消费,逐条过滤每条日志的进行规 则判断,对符合规则的日志进行邮件 告警。

     

    4.4:实战三:商务日志告警系统项目(4)

    4.4.2 项目特色(3)

    d)最后将告警的信息保存到mysql数 据库中,用来进行管理。

    4.4.3 项目技术架构体系

    a)推荐系统基础知识 b)推荐系统开发流程分析 c)mahout协同过滤Api使用 d)Java推荐引擎开发实战 e)推荐系统集成运行

     

    4.5:实战四:互联网猜你喜欢推荐系统实战(1)

    4.5.1 项目介绍(1)

    到网上购物的人已经习惯了收到系统为 他们做出的个性化推荐。Netflix 会推 荐你可能会喜欢看的视频。TiVo会自动 把节目录下来,如果你感兴趣就可以看。 Pandora会通过预测我们想要听什么歌 曲从而生成个性化的音乐流。所有这些

     

    4.5:实战四:互联网猜你喜欢推荐系统实战(2)

    4.5.1 项目介绍(2)

    推荐结果都来自于各式各样的推荐系统。 它们依靠计算机算法运行,根据顾客的 浏览、搜索、下单和喜好,为顾客选择 他们可能会喜欢、有可能会购买的商品, 从而为消费者服务。推荐系统的设计初 衷是帮助在线零售商提高销售额,现在 这是一块儿规模巨大且

     

    4.5:实战四:互联网猜你喜欢推荐系统实战(3)

    4.5.1 项目介绍(3)

    不断增长的业务。与此同时,推荐系统的开发也已经 从上世纪 90 年代中期只有几十个人研 究,发展到了今天拥有数百名研究人员, 分别供职于各高校、大型在线零售商和 数十家专注于这类系统的其他企业。

     

    4.5:实战四:互联网猜你喜欢推荐系统实战(4)

    4.5.2 项目特色(1)

    有没有想过自己在亚马逊眼中是什么 样子?答案是:你是一个很大、很大 的表格里一串很长的数字。这串数字 描述了你所看过的每一样东西,你点 击的每一个链接以及你在亚马逊网站 上买的每一件商品;表格里的其余部

     

    4.5:实战四:互联网猜你喜欢推荐系统实战(5)

    4.5.2 项目特色(2)

    分则代表了其他数百万到亚马逊购 物的人。你每次登陆网站,你的数字 就会发生改变;在此期间,你在网站 上每动一下,这个数字就会跟着改变。 这个信息又会反过来影响你在访问的 每个页面上会看到什么,还有你会从 亚马逊公司收到什么邮件和优惠信息。

     

    4.5:实战四:互联网猜你喜欢推荐系统实战(6)

    4.5.3 项目技术架构体系

    a)推荐系统基础知识

    b)推荐系统开发流程分析

    c)mahout协同过滤Api使用

    d)Java推荐引擎开发实战

    e)推荐系统集成运行

     

     

    第五阶段:大数据分析方向AI(人工智能)

    5.1 Python编程&&Data Analyze工作环境准备&数据分析基础(1)

    5.1.1介绍Python以及特点

    5.1.2 Python的安装

    5.1.3 Python基本操作(注释、逻辑、 字符串使用等)

    5.1.4 Python数据结构(元组、列表、字典)

     

    5.1 Python编程&&Data Analyze工作环境准备&数据分析基础(2)

    5.1.5 使用Python进行批量重命名小例子

    5.1.6 Python常见内建函数

    5.1.7 更多Python函数及使用常见技巧

    5.1.8 异常

    5.1.9 Python函数的参数讲解

    5.1.10 Python模块的导入

     

    5.1 Python编程&&Data Analyze工作环境准备&数据分析基础(3)

    5.1.11 Python中的类与继承

    5.1.12 网络爬虫案例

    5.1.13 数据库连接,以及pip安装模块

    5.1.14 Mongodb基础入门

    5.1.15 讲解如何连接mongodb

    5.1.16 Python的机器学习案例

     

    5.1 Python编程&&Data Analyze工作环境准备&数据分析基础(4)

    5.1.17 AI&&机器学习&&深度学习概论

    5.1.18 工作环境准备

    5.1.19 数据分析中常用的Python技巧

    5.1.20 Pandas进阶及技巧

    5.1.21 数据的统计分析

     

    5.2:数据可视化

    5.2.1 数据可视化的概念

    5.2.2 图表的绘制及可视化

    5.2.3 动画及交互渲染

    5.2.4 数据合并、分组

     

    5.3:Python机器学习-1(1)

    5.3.1 机器学习的基本概念

    5.3.2 ML工作流程

    5.3.3 Python机器学习库scikit-learn

    5.3.4 KNN模型

    5.3.5 线性回归模型

    5.3.6 逻辑回归模型

    5.3.7 支持向量机模型

     

    5.3:Python机器学习-1(2)

    5.3.8 决策树模型

    5.3.9 超参数&&学习参数

     

     

    5.4:Python机器学习-2

    5.4.1 模型评价指标

    5.4.2 交叉验证

    5.4.3 机器学习经典算法

    5.4.4 朴素贝叶斯

    5.4.5 随机森林

    5.4.6 GBDT

     

    5.5:图像识别&&神经网络

    5.5.1 图像操作的工作流程

    5.5.2 特征工程

    5.5.3 图像特征描述

    5.5.4 AI网络的描述

    5.5.5 深度学习

    5.5.6 TensorFlow框架学习

    5.5.7 TensorFlow框架卷积神经网络(CNN)

     

    5.6:自然语言处理&&社交网络处理

    5.6.1 Python文本数据处理

    5.6.2 自然语言处理及NLTK

    5.6.3 主题模型

    5.6.4 LDA

    5.6.5 图论简介

    5.6.6 网络的操作及数据可视化

     

    5.7:实战项目

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    2016-05-06 14:46:58
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