最近不少人問小編如今學習大數據這麼多,他們都是如何學習的呢。不少初學者在萌生向大數據方向發展的想法以後,難免產生一些疑問,應該怎樣入門?redis
應該學習哪些技術?算法
學習路線又是什麼?docker
今天特地爲你們整理了一份大數據從入門到精通的學習路線。而且附帶學習資料和視頻。但願可以幫助到你們。shell
第一階段:Linux理論數據庫
(1)Linux基礎;編程
(2)Linux-shell編程;api
(3)高併發:lvs負載均衡;架構
(4)高可用&反向代理併發
第二階段:Hadoop理論負載均衡
(1)hadoop-hdfs理論;
(2)hadoop-hdfs集羣搭建;
(3)hadoop-hdfs 2.x & api ;
(4)hadoop-MR理論 ;
(5)hadoop-MR開發分析;
(6)hadoop-MR源碼分析 ;
(7)hadoop-MR開發案例
第三階段:Hive理論
(1)Hive介紹以及安裝 ;
(2)Hive實戰
第四階段:HBase
(1)HBase介紹以及安裝 ;
(2)HBase調優
第五階段: redis理論
(1)redis類型 ;
(2) redis高級
第六階段:Zookeeper理論
(1)Zookeeper介紹 ;
(2) Zookeeper使用
第七階段: Scala語法
(1)Scala語法介紹;
(2)scala語法實戰
第八階段: Spark理論
(1)Spark介紹;
(2)Spark代碼開發流程 ;
(3)Spark集羣搭建;
(4) Spark資源調度原理;
(5)Spark任務調度;
(6)Spark案例;
(7)Spark中兩種最重要shuffle;
(8)Spark高可用集羣的搭建;
(9)SparkSQL介紹;
(10) SparkSQL實戰 ;
(11)SparkStreaming介紹;
(12)SparkStreaming實戰
第九階段:機器學習介紹
(1) 線性迴歸詳解;
(2)邏輯迴歸分類算法;
(3)Kmeans聚類算法;
(4)KNN分類算法;
(5)決策樹 隨機森林算法
從零基礎到項目實戰,實時交易監控系統,推薦系統理論,數據庫搭建等等。須要如下大數據學習資料的小夥伴能夠加羣免費獲取,和行業大牛一塊兒學習大數據。不少初學者,對大數據的概念都是模糊不清的,大數據是什麼,能作什麼,學的時候,該按照什麼線路去學習,學完往哪方面發展,想深刻了解,想學習的同窗歡迎加入大數據學習扣扣裙: 壹四二九七四壹伍一(yi/,si/,er/,jiu/,qi/,si/,yi/,wu/,yi),有大量乾貨(零基礎以及進階的經典實戰)分享給你們,而且有清華大學畢業的資深大數據講師給你們免費授課,給你們分享目前國內最完整的大數據高端實戰實用學習流程體系。
第十階段:Elasticsearch理論
(1)Elasticsearch搜索原理;
(2) Elasticsearch實戰
第十一階段:Storm理論
(1)Storm介紹以及代碼實戰;
(2)Storm僞分佈式搭建以及任務部署;
(3)Storm架構詳解以及DRCP原理;
(4) 虛擬化理論kvm虛擬化 ;
(5) docker
1,_推薦系統理論與實戰項目 Part2
2,推薦系統理論與實戰 項目Part1
2018最新大數據學習路線從入門到精通
3.實時交易監控系統項目(下)
4,實時交易監控系統項目(上)
5,用戶行爲分析系統項目1
6,用戶行爲分析系統項目2
7,大數據批處理之HIVE詳解
8,ES公開課 part1
9,spark_streaming_
10,數據倉庫搭建詳解
11,大數據任務調度
12,流數據集成神器Kafka
13,Spark 公開課
14,海量日誌收集利器:Flume
15,Impala簡介
16,Hive簡介
17,MapReduce簡介
18海量數據高速存取數據庫 HBase
19,淺談Hadoop管理器yarn原理
20,,分佈式全文搜索引擎ElasticSearch Part2
結語:以上就是大數據從入門到精通的學習路線了,你們加油吧!