全新版最新大資料學習路線+資料教你從零做起

在這裡還是要推薦下我自己建的 大資料學習交流群:199427210 ，群裡都是學大資料開發的，如果你正在學習  大資料 ，小編歡迎你加入,大家都是軟體開發黨，不定期分享乾貨（只有大資料軟體開發相關的），包括我自己整理的一份最新的大資料進階資料和高階開發教程，歡迎進階中和進想深入大資料的小夥伴加入。

全新升級大資料學習路線

第一階段：Linux理論

（1）Linux基礎；（2）Linux-shell程式設計；（3）高併發：lvs負載均衡；（4）高可用&反向代理

第二階段：Hadoop理論

（1）hadoop-hdfs理論；（2）hadoop-hdfs叢集搭建；（3）hadoop-hdfs 2.x & api ；（4）hadoop-MR理論 ；

（5）hadoop-MR開發分析；（6）hadoop-MR原始碼分析 ；（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型別 ； （2） redis高階

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程式碼開發流程 ； （3）Spark叢集搭建；（4） Spark資源排程原理；

（5）Spark任務排程；（6）Spark案例；（7）Spark中兩種最重要shuffle；

（8）Spark高可用叢集的搭建；（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）邏輯迴歸分類演算法； （3）Kmeans聚類演算法； （4）KNN分類演算法； （5）決策樹 隨機森林演算法

第十階段：Elasticsearch理論

（1）Elasticsearch搜尋原理； （2） Elasticsearch實戰

第十一階段：Storm理論

（1）Storm介紹以及程式碼實戰；（2）Storm偽分散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專案 Part2

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