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2018最新大数据学*路线从入门到精通

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最*很多人问小编现在学*大数据这么多,他们都是如何学*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*哪些技术?学*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*路线。并且附带学*资料和视频。希望能够帮助到大家。



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第一阶段:Linux理论,,,需要大数据学*视频资料可以关注我


(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*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*资料的小伙伴可以加群免费获取,和行业大牛一起学*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*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!



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