大資料學習路線圖 讓你精準掌握大資料技術學習

大資料指不用隨機分析法這樣捷徑，而採用所有資料進行分析處理的方法。網際網路時代每個企業每天都要產生龐大的資料，對資料進行儲存，對有效的資料進行挖掘分析並應用需要依賴於大資料開發，大資料開發課程採用真實商業資料來源並融合雲端計算+機器學習，讓學員有實力入職一線網際網路企業。

今天小編的技術分享詳細學大資料的精準路線圖，學好大資料就還得靠專業的工具。

階段一、 Java語言基礎

Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程控制、Java字串、Java陣列與類和物件、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多執行緒、Swing程式與集合類

如果你想要學好大資料最好加入一個好的學習環境，可以來這個Q群251956502 這樣大家學習的話就比較方便，還能夠共同交流和分享資料

階段二、 HTML、CSS與Java

PC端網站佈局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面佈局、原生Java互動功能開發、Ajax非同步互動、jQuery應用

階段三、 JavaWeb和資料庫

資料庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕

階段四、 LinuxHadoopt體系

Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分散式資料庫Hbase、資料倉儲Hive、資料遷移工具Sqoop、Flume分散式日誌框架

階段五、 實戰(一線公司真實專案)

資料獲取、資料處理、資料分析、資料展現、資料應用

階段六、 Spark生態體系

Python程式語言、Scala程式語言、Spark大資料處理、Spark—Streaming大資料處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統(某一線公司真實專案)、實戰二：新浪網()

階段七、 Storm生態體系

storm技術架構體系、Storm原理與基礎、訊息佇列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一：日誌告警系統專案、實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰

階段八、 大資料分析 —AI(人工智慧)

Data Analyze工作環境準備資料分析基礎、資料視覺化、Python機器學習

1、Python機器學習2、影像識別神經網路、自然語言處理社交網路處理、實戰專案：戶外裝置識別分析

大資料真的是一門神奇的學科，似乎學好大資料就能踏遍網際網路的大部分領域。就像當下很火的區塊鏈、人工智慧等等都是跟大資料技術息息相關。每一個想學大資料的小夥伴，都是未來不可多得的人才，快用技術征服世界吧。

一、Hadoop入門，瞭解什麼是Hadoop

1、Hadoop產生背景

2、Hadoop在大資料、雲端計算中的位置和關係

3、國內外Hadoop應用案例介紹

4、國內Hadoop的就業情況分析及課程大綱介紹

5、分散式系統概述

6、Hadoop生態圈以及各組成部分的簡介

7、Hadoop核心MapReduce例子說明

二、分散式檔案系統HDFS，是資料庫管理員的基礎課程

1、分散式檔案系統HDFS簡介

2、HDFS的系統組成介紹

3、HDFS的組成部分詳解

4、副本存放策略及路由規則

5、NameNode Federation

6、命令列介面

7、Java介面

8、客戶端與HDFS的資料流講解

9、HDFS的可用性（HA）

三、初級MapReduce，成為Hadoop開發人員的基礎課程

1、如何理解map、reduce計算模型

2、剖析偽分散式下MapReduce作業的執行過程

3、Yarn模型

4、序列化

5、MapReduce的型別與格式

6、MapReduce開發環境搭建

7、MapReduce應用開發

8、更多示例講解，熟悉MapReduce演算法原理

四、高階MapReduce，高階Hadoop開發人員的關鍵課程

1、使用壓縮分隔減少輸入規模

2、利用Combiner減少中間資料

3、編寫Partitioner最佳化負載均衡

4、如何自定義排序規則

5、如何自定義分組規則

6、MapReduce最佳化

7、程式設計實戰

五、Hadoop叢集與管理，是資料庫管理員的高階課程

1、Hadoop叢集的搭建

2、Hadoop叢集的監控

3、Hadoop叢集的管理

4、叢集下執行MapReduce程式

六、ZooKeeper基礎知識，構建分散式系統的基礎框架

1、ZooKeeper體現結構

2、ZooKeeper叢集的安裝

3、操作ZooKeeper

七、HBase基礎知識，面向列的實時分散式資料庫

1、HBase定義

2、HBase與RDBMS的對比

3、資料模型

4、系統架構

5、HBase上的MapReduce

6、表的設計

八、HBase叢集及其管理

1、叢集的搭建過程講解

2、叢集的監控

3、叢集的管理

九、HBase客戶端

1、HBase Shell以及演示

2、Java客戶端以及程式碼演示

十、Pig基礎知識，進行Hadoop計算的另一種框架

1、Pig概述

2、安裝Pig

3、使用Pig完成手機流量統計業務

十一、Hive，使用SQL進行計算的Hadoop框架

1、資料倉儲基礎知識

2、Hive定義

3、Hive體系結構簡介

4、Hive叢集

5、客戶端簡介

6、HiveQL定義

7、HiveQL與SQL的比較

8、資料型別

9、表與表分割槽概念

10、表的操作與CLI客戶端演示

11、資料匯入與CLI客戶端演示

12、查詢資料與CLI客戶端演示

13、資料的連線與CLI客戶端演示

14、使用者自定義函式（UDF）的開發與演示

十二、Sqoop，Hadoop與rdbms進行資料轉換的框架

1、配置Sqoop

2、使用Sqoop把資料從MySQL匯入到HDFS中

3、使用Sqoop把資料從HDFS匯出到MySQL中

十三、Storm

1、Storm基礎知識：包括Storm的基本概念和Storm應用

場景，體系結構與基本原理，Storm和Hadoop的對比

2、Storm叢集搭建：詳細講述Storm叢集的安裝和安裝時常見問題

3、Storm元件介紹: spout、bolt、stream groupings等

4、Storm訊息可靠性：訊息失敗的重發

5、Hadoop 2.0和Storm的整合：Storm on YARN

6、Storm程式設計實戰