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點(diǎn)擊鏈接加入群聊【大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)交流群】：想要在大數(shù)據(jù)這個(gè)領(lǐng)域汲取養(yǎng)分，讓自己壯大成長(zhǎng)。分享方向，行動(dòng)以前先分享下一個(gè)大數(shù)據(jù)交流分享資源，歡迎想學(xué)習(xí)，想轉(zhuǎn)行的，進(jìn)階中你加入學(xué)習(xí)。?

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)

1、linux操作基礎(chǔ)

linux系統(tǒng)簡(jiǎn)介與安裝

linux常用命令–文件操作

linux常用命令–用戶(hù)管理與權(quán)限

linux常用命令–系統(tǒng)管理

linux常用命令–免密登陸配置與網(wǎng)絡(luò)管理

linux上常用軟件安裝

linux本地yum源配置及yum軟件安裝

linux防火墻配置

linux高級(jí)文本處理命令cut、sed、awk

linux定時(shí)任務(wù)crontab

2、shell編程

shell編程–基本語(yǔ)法

shell編程–流程控制

shell編程–函數(shù)

shell編程–綜合案例–自動(dòng)化部署腳本

3、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)redis

redis和nosql簡(jiǎn)介

redis客戶(hù)端連接

redis的string類(lèi)型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作及應(yīng)用-對(duì)象緩存

redis的list類(lèi)型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作及應(yīng)用案例-任務(wù)調(diào)度隊(duì)列

redis的hash及set數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作及應(yīng)用案例-購(gòu)物車(chē)

redis的sortedset數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作及應(yīng)用案例-排行榜

4、布式協(xié)調(diào)服務(wù)zookeeper

zookeeper簡(jiǎn)介及應(yīng)用場(chǎng)景

zookeeper集群安裝部署

zookeeper的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)與命令行操作

zookeeper的java客戶(hù)端基本操作及事件監(jiān)聽(tīng)

zookeeper核心機(jī)制及數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)

zookeeper應(yīng)用案例–分布式共享資源鎖

zookeeper應(yīng)用案例–服務(wù)器上下線動(dòng)態(tài)感知

zookeeper的數(shù)據(jù)一致性原理及l(fā)eader選舉機(jī)制

5、java高級(jí)特性增強(qiáng)

Java多線程基本知識(shí)

Java同步關(guān)鍵詞詳解

java并發(fā)包線程池及在開(kāi)源軟件中的應(yīng)用

Java并發(fā)包消息隊(duì)里及在開(kāi)源軟件中的應(yīng)用

Java JMS技術(shù)

Java動(dòng)態(tài)代理反射

6、輕量級(jí)RPC框架開(kāi)發(fā)

RPC原理學(xué)習(xí)

Nio原理學(xué)習(xí)

Netty常用API學(xué)習(xí)

輕量級(jí)RPC框架需求分析及原理分析

輕量級(jí)RPC框架開(kāi)發(fā)

二、離線計(jì)算系統(tǒng)

1、hadoop快速入門(mén)

hadoop背景介紹

分布式系統(tǒng)概述

離線數(shù)據(jù)分析流程介紹

集群搭建

集群使用初步

2、HDFS增強(qiáng)

HDFS的概念和特性

HDFS的shell(命令行客戶(hù)端)操作

HDFS的工作機(jī)制

NAMENODE的工作機(jī)制

java的api操作

案例1：開(kāi)發(fā)shell采集腳本

3、MAPREDUCE詳解

自定義hadoop的RPC框架

Mapreduce編程規(guī)范及示例編寫(xiě)

Mapreduce程序運(yùn)行模式及debug方法

mapreduce程序運(yùn)行模式的內(nèi)在機(jī)理

mapreduce運(yùn)算框架的主體工作流程

自定義對(duì)象的序列化方法

MapReduce編程案例

4、MAPREDUCE增強(qiáng)

Mapreduce排序

自定義partitioner

Mapreduce的combiner

mapreduce工作機(jī)制詳解

5、MAPREDUCE實(shí)戰(zhàn)

maptask并行度機(jī)制-文件切片

maptask并行度設(shè)置

倒排索引

共同好友

6、federation介紹和hive使用

Hadoop的HA機(jī)制

HA集群的安裝部署

集群運(yùn)維測(cè)試之Datanode動(dòng)態(tài)上下線

集群運(yùn)維測(cè)試之Namenode狀態(tài)切換管理

集群運(yùn)維測(cè)試之?dāng)?shù)據(jù)塊的balance

HA下HDFS-API變化

hive簡(jiǎn)介

hive架構(gòu)

hive安裝部署

hvie初使用

7、hive增強(qiáng)和flume介紹

HQL-DDL基本語(yǔ)法

HQL-DML基本語(yǔ)法

HIVE的join

HIVE 參數(shù)配置

HIVE 自定義函數(shù)和Transform

HIVE 執(zhí)行HQL的實(shí)例分析

HIVE最佳實(shí)踐注意點(diǎn)

HIVE優(yōu)化策略

HIVE實(shí)戰(zhàn)案例

Flume介紹

Flume的安裝部署

案例：采集目錄到HDFS

案例：采集文件到HDFS

三、流式計(jì)算

1、Storm從入門(mén)到精通

Storm是什么

Storm架構(gòu)分析

Storm架構(gòu)分析

Storm編程模型、Tuple源碼、并發(fā)度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

Storm集群部署實(shí)戰(zhàn)

Storm+Kafka+Redis業(yè)務(wù)指標(biāo)計(jì)算

Storm源碼下載編譯

Strom集群?jiǎn)?dòng)及源碼分析

Storm任務(wù)提交及源碼分析

Storm數(shù)據(jù)發(fā)送流程分析

Storm通信機(jī)制分析

Storm消息容錯(cuò)機(jī)制及源碼分析

Storm多stream項(xiàng)目分析

編寫(xiě)自己的流式任務(wù)執(zhí)行框架

2、Storm上下游及架構(gòu)集成

消息隊(duì)列是什么

Kakfa核心組件

Kafka集群部署實(shí)戰(zhàn)及常用命令

Kafka配置文件梳理

Kakfa JavaApi學(xué)習(xí)

Kafka文件存儲(chǔ)機(jī)制分析

Redis基礎(chǔ)及單機(jī)環(huán)境部署

Redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及典型案例

Flume快速入門(mén)

Flume+Kafka+Storm+Redis整合

四、內(nèi)存計(jì)算體系Spark

1、scala編程

scala編程介紹

scala相關(guān)軟件安裝

scala基礎(chǔ)語(yǔ)法

scala方法和函數(shù)

scala函數(shù)式編程特點(diǎn)

scala數(shù)組和集合

scala編程練習(xí)（單機(jī)版WordCount）

scala面向?qū)ο?/p>

scala模式匹配

actor編程介紹

option和偏函數(shù)

實(shí)戰(zhàn)：actor的并發(fā)WordCount

柯里化

隱式轉(zhuǎn)換

2、AKKA與RPC

Akka并發(fā)編程框架

實(shí)戰(zhàn)：RPC編程實(shí)戰(zhàn)

3、Spark快速入門(mén)

spark介紹

spark環(huán)境搭建

RDD簡(jiǎn)介

RDD的轉(zhuǎn)換和動(dòng)作

實(shí)戰(zhàn)：RDD綜合練習(xí)

RDD高級(jí)算子

自定義Partitioner

實(shí)戰(zhàn)：網(wǎng)站訪問(wèn)次數(shù)

廣播變量

實(shí)戰(zhàn)：根據(jù)IP計(jì)算歸屬地

自定義排序

利用JDBC RDD實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出

WorldCount執(zhí)行流程詳解

4、RDD詳解

RDD依賴(lài)關(guān)系

RDD緩存機(jī)制

RDD的Checkpoint檢查點(diǎn)機(jī)制

Spark任務(wù)執(zhí)行過(guò)程分析

RDD的Stage劃分

5、Spark-Sql應(yīng)用

Spark-SQL

Spark結(jié)合Hive

DataFrame

實(shí)戰(zhàn)：Spark-SQL和DataFrame案例

6、SparkStreaming應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)

Spark-Streaming簡(jiǎn)介

Spark-Streaming編程

實(shí)戰(zhàn)：StageFulWordCount

Flume結(jié)合Spark Streaming

Kafka結(jié)合Spark Streaming

窗口函數(shù)

ELK技術(shù)棧介紹

ElasticSearch安裝和使用

Storm架構(gòu)分析

Storm編程模型、Tuple源碼、并發(fā)度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

7、Spark核心源碼解析

Spark源碼編譯

Spark遠(yuǎn)程debug

Spark任務(wù)提交行流程源碼分析

Spark通信流程源碼分析

SparkContext創(chuàng)建過(guò)程源碼分析

DriverActor和ClientActor通信過(guò)程源碼分析

Worker啟動(dòng)Executor過(guò)程源碼分析

Executor向DriverActor注冊(cè)過(guò)程源碼分析

Executor向Driver注冊(cè)過(guò)程源碼分析

DAGScheduler和TaskScheduler源碼分析

Shuffle過(guò)程源碼分析

Task執(zhí)行過(guò)程源碼分析

五、機(jī)器學(xué)習(xí)算法

1、python及numpy庫(kù)

機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介

機(jī)器學(xué)習(xí)與python

python語(yǔ)言–快速入門(mén)

python語(yǔ)言–數(shù)據(jù)類(lèi)型詳解

python語(yǔ)言–流程控制語(yǔ)句

python語(yǔ)言–函數(shù)使用

python語(yǔ)言–模塊和包

phthon語(yǔ)言–面向?qū)ο?/p>

python機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)–numpy

機(jī)器學(xué)習(xí)必備數(shù)學(xué)知識(shí)–概率論

2、常用算法實(shí)現(xiàn)

knn分類(lèi)算法–算法原理

knn分類(lèi)算法–代碼實(shí)現(xiàn)

knn分類(lèi)算法–手寫(xiě)字識(shí)別案例

lineage回歸分類(lèi)算法–算法原理

lineage回歸分類(lèi)算法–算法實(shí)現(xiàn)及demo

樸素貝葉斯分類(lèi)算法–算法原理

樸素貝葉斯分類(lèi)算法–算法實(shí)現(xiàn)

樸素貝葉斯分類(lèi)算法–垃圾郵件識(shí)別應(yīng)用案例

kmeans聚類(lèi)算法–算法原理

kmeans聚類(lèi)算法–算法實(shí)現(xiàn)

kmeans聚類(lèi)算法–地理位置聚類(lèi)應(yīng)用

決策樹(shù)分類(lèi)算法–算法原理

決策樹(shù)分類(lèi)算法–算法實(shí)現(xiàn)

總結(jié)

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