1.大数据开发这么学习?
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大数据开发这么学习?
分享大数据学习路线:
第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC
主要学习一些Java语言的源码概念,如字符、源码bai流程控制、源码面向对象、源码进程线程、源码枚举反射等,源码lucidchart源码下载学习MySQL数据库的源码安装卸载及相关操作,学习JDBC的源码实现原理以及Linux基础知识,是源码大数据刚入门阶段。
第二阶段为分布式理论简介主要讲解CAP理论、源码数据分布方式、源码一致性、源码2PC和3PC、源码大数据集成架构。源码涉及的源码知识点有Consistency一致性、Availability可用性、Partition
tolerance分区容忍性、数据量分布、2PC流程、lifetryth源码3PC流程、哈希方式、一致性哈希等。
第三阶段为数据存储与计算(离线场景)主要讲解协调服务ZK(1T)、数据存储hdfs(2T)、数据存储alluxio(1T)、数据采集flume、数据采集logstash、数据同步Sqoop(0.5T)、tinycap源码数据同步datax(0.5T)、数据同步mysql-binlog(1T)、计算模型MR与DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任务调度Azkaban、任务调度airflow等。
第四部分为数仓建设主要讲解数仓仓库的历史背景、离线数仓项目-伴我汽车(5T)架构技术解析、padarray源码多维数据模型处理kylin(3.5T)部署安装、离线数仓项目-伴我汽车升级后加入kylin进行多维分析等;
第五阶段为分布式计算引擎主要讲解计算引擎、scala语言、spark、数据存储hbase、redis、kudu,并通过某p2p平台项目实现spark多数据源读写。
第六阶段为数据存储与计算(实时场景)主要讲解数据通道Kafka、cvrp源码实时数仓druid、流式数据处理flink、SparkStreaming,并通过讲解某交通大数让你可以将知识点融会贯通。
第七阶段为数据搜索主要讲解elasticsearch,包括全文搜索技术、ES安装操作、index、创建索引、增删改查、索引、映射、过滤等。
第八阶段为数据治理主要讲解数据标准、数据分类、数据建模、图存储与查询、元数据、血缘与数据质量、Hive Hook、Spark Listener等。
第九阶段为BI系统主要讲解Superset、Graphna两大技术,包括基本简介、安装、数据源创建、表操作以及数据探索分析。
第十阶段为数据挖掘主要讲解机器学习中的数学体系、Spark Mlib机器学习算法库、Python scikit-learn机器学习算法库、机器学习结合大数据项目。
对大数据分析有兴趣的小伙伴们,不妨先从看看大数据分析书籍开始入门!B站上有很多的大数据教学视频,从基础到高级的都有,还挺不错的,知识点讲的很细致,还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看,下载学习试试。å¦ä½ä½¿ç¨hadoopè¿è¡èªå®ä¹çmahoutç¨åº
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