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好程序员大数据教程分享超详细大数据学习路线

2020-02-13

大数据 大数据教程 大数据开发 好程序员

  好程序员大数据教程分享超详细大数据学习路线,随着信息产业的迅猛发展,大数据应用逐渐落地,行业人才需求量逐年扩大。大数据成为目前最具前景的高薪行业之一,大数据分析工程师、大数据开发工程师等大数据人才也成为市场紧缺型人才,薪资一涨再涨。

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  很多人想要加入到大数据开发行列,却又不知道怎么入手。接下来就给大家分享一份完整的大数据学习路线,助力大家快速入门!

  第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC,主要学习一些Java语言的概念,如字符、流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等,学习MySQL数据库的安装卸载及相关操作,学习JDBC的实现原理以及Linux基础知识,是大数据刚入门阶段。

  第二阶段为分布式理论简介,主要讲解CAP理论、数据分布方式、一致性、2PC和3PC、大数据集成架构。涉及的知识点有Consistency一致性、Availability可用性、Partition tolerance分区容忍性、数据量分布、2PC流程、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)、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、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、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。

  第十节段为数据挖掘,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。

  大数据时代已经来临,它将掀起滔天巨浪,如果你想把握这股浪潮,那就要及早入手。好程序员大数据培训课程涵盖10大高薪行业,技术紧跟企业所需,实时离线处理分离,整合数据地图项目展示,真正做到项目企业化。学员学成毕业后可跳过初级中级大数据岗位,胜任大数据架构师、大数据研发部门leader,玩转大数据全栈研发、二次开发,解决企业疑难杂症,更有大量免费大数据教程供大家学习。

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