大資料技術學習路線，有信心能堅持學習的朋友，從現在開始吧

如果你看完有信心能堅持學習的話，那就當下開始行動吧！

一、大資料技術基礎

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。

1、linux操作基礎

• linux系統簡介與安裝
• linux常用命令–檔案操作
• linux常用命令–使用者管理與許可權
• linux常用命令–系統管理
• linux常用命令–免密登陸配置與網路管理
• linux上常用軟體安裝
• linux本地yum源配置及yum軟體安裝
• linux防火牆配置
• linux高階文字處理命令cut、sed、awk
• linux定時任務crontab

2、shell程式設計

• shell程式設計–基本語法
• shell程式設計–流程控制
• shell程式設計–函式
• shell程式設計–綜合案例–自動化部署指令碼

3、記憶體資料庫redis

• redis和nosql簡介
• redis客戶端連線
• redis的string型別資料結構操作及應用-物件快取
• redis的list型別資料結構操作及應用案例-任務排程佇列
• redis的hash及set資料結構操作及應用案例-購物車
• redis的sortedset資料結構操作及應用案例-排行榜

4、布式協調服務zookeeper

• zookeeper簡介及應用場景
• zookeeper叢集安裝部署
• zookeeper的資料節點與命令列操作
• zookeeper的java客戶端基本操作及事件監聽
• zookeeper核心機制及資料節點
• zookeeper應用案例–分散式共享資源鎖
• zookeeper應用案例–伺服器上下線動態感知
• zookeeper的資料一致性原理及leader選舉機制

5、java高階特性增強

• Java多執行緒基本知識
• Java同步關鍵詞詳解
• java併發包執行緒池及在開源軟體中的應用
• Java併發包訊息隊裡及在開源軟體中的應用
• Java JMS技術
• Java動態代理反射

6、輕量級RPC框架開發

• RPC原理學習
• Nio原理學習
• Netty常用API學習
• 輕量級RPC框架需求分析及原理分析
• 輕量級RPC框架開發

二、離線計算系統

1、hadoop快速入門

• hadoop背景介紹
• 分散式系統概述
• 離線資料分析流程介紹
• 叢集搭建
• 叢集使用初步

2、HDFS增強

• HDFS的概念和特性
• HDFS的shell(命令列客戶端)操作
• HDFS的工作機制
• NAMENODE的工作機制
• java的api操作
• 案例1：開發shell採集指令碼

3、MAPREDUCE詳解

• 自定義hadoop的RPC框架
• Mapreduce程式設計規範及示例編寫
• Mapreduce程式執行模式及debug方法
• mapreduce程式執行模式的內在機理
• mapreduce運算框架的主體工作流程
• 自定義物件的序列化方法
• MapReduce程式設計案例

4、MAPREDUCE增強

• Mapreduce排序
• 自定義partitioner
• Mapreduce的combiner
• mapreduce工作機制詳解

5、MAPREDUCE實戰

• maptask並行度機制-檔案切片
• maptask並行度設定
• 倒排索引
• 共同好友

6、federation介紹和hive使用

• Hadoop的HA機制
• HA叢集的安裝部署
• 叢集運維測試之Datanode動態上下線
• 叢集運維測試之Namenode狀態切換管理
• 叢集運維測試之資料塊的balance
• HA下HDFS-API變化
• hive簡介
• hive架構
• hive安裝部署
• hvie初使用

7、hive增強和flume介紹

• HQL-DDL基本語法
• HQL-DML基本語法
• HIVE的join
• HIVE 引數配置
• HIVE 自定義函式和Transform
• HIVE 執行HQL的例項分析
• HIVE最佳實踐注意點
• HIVE優化策略
• HIVE實戰案例
• Flume介紹
• Flume的安裝部署
• 案例：採集目錄到HDFS
• 案例：採集檔案到HDFS

三、流式計算

1、Storm從入門到精通

• Storm是什麼
• Storm架構分析
• Storm架構分析
• Storm程式設計模型、Tuple原始碼、併發度分析
• Storm WordCount案例及常用Api分析
• Storm叢集部署實戰
• Storm+Kafka+Redis業務指標計算
• Storm原始碼下載編譯
• Strom叢集啟動及原始碼分析
• Storm任務提交及原始碼分析
• Storm資料傳送流程分析
• Storm通訊機制分析
• Storm訊息容錯機制及原始碼分析
• Storm多stream專案分析
• 編寫自己的流式任務執行框架

2、Storm上下游及架構整合

• 訊息佇列是什麼
• Kakfa核心元件
• Kafka叢集部署實戰及常用命令
• Kafka配置檔案梳理
• Kakfa JavaApi學習
• Kafka檔案儲存機制分析
• Redis基礎及單機環境部署
• Redis資料結構及典型案例
• Flume快速入門
• Flume+Kafka+Storm+Redis整合

四、記憶體計算體系Spark

1、scala程式設計

• scala程式設計介紹
• scala相關軟體安裝
• scala基礎語法
• scala方法和函式
• scala函數語言程式設計特點
• scala陣列和集合
• scala程式設計練習（單機版WordCount）
• scala物件導向
• scala模式匹配
• actor程式設計介紹
• option和偏函式
• 實戰：actor的併發WordCount
• 柯里化
• 隱式轉換

2、AKKA與RPC

• Akka併發程式設計框架
• 實戰：RPC程式設計實戰

3、Spark快速入門

• spark介紹
• spark環境搭建
• RDD簡介
• RDD的轉換和動作
• 實戰：RDD綜合練習
• RDD高階運算元
• 自定義Partitioner
• 實戰：網站訪問次數
• 廣播變數
• 實戰：根據IP計算歸屬地
• 自定義排序
• 利用JDBC RDD實現資料匯入匯出
• WorldCount執行流程詳解

4、RDD詳解

• RDD依賴關係
• RDD快取機制
• RDD的Checkpoint檢查點機制
• Spark任務執行過程分析
• RDD的Stage劃分

5、Spark-Sql應用

• Spark-SQL
• Spark結合Hive
• DataFrame
• 實戰：Spark-SQL和DataFrame案例

6、SparkStreaming應用實戰

• Spark-Streaming簡介
• Spark-Streaming程式設計
• 實戰：StageFulWordCount
• Flume結合Spark Streaming
• Kafka結合Spark Streaming
• 視窗函式
• ELK技術棧介紹
• ElasticSearch安裝和使用
• Storm架構分析
• Storm程式設計模型、Tuple原始碼、併發度分析
• Storm WordCount案例及常用Api分析

7、Spark核心原始碼解析

• Spark原始碼編譯
• Spark遠端debug
• Spark任務提交行流程原始碼分析
• Spark通訊流程原始碼分析
• SparkContext建立過程原始碼分析
• DriverActor和ClientActor通訊過程原始碼分析
• Worker啟動Executor過程原始碼分析
• Executor向DriverActor註冊過程原始碼分析
• Executor向Driver註冊過程原始碼分析
• DAGScheduler和TaskScheduler原始碼分析
• Shuffle過程原始碼分析
• Task執行過程原始碼分析

五、機器學習演算法

1、python及numpy庫

• 機器學習簡介
• 機器學習與python
• python語言–快速入門
• python語言–資料型別詳解
• python語言–流程控制語句
• python語言–函式使用
• python語言–模組和包
• phthon語言–物件導向
• python機器學習演算法庫–numpy
• 機器學習必備數學知識–概率論

2、常用演算法實現

• knn分類演算法–演算法原理
• knn分類演算法–程式碼實現
• knn分類演算法–手寫字識別案例
• lineage迴歸分類演算法–演算法原理
• lineage迴歸分類演算法–演算法實現及demo
• 樸素貝葉斯分類演算法–演算法原理
• 樸素貝葉斯分類演算法–演算法實現
• 樸素貝葉斯分類演算法–垃圾郵件識別應用案例
• kmeans聚類演算法–演算法原理
• kmeans聚類演算法–演算法實現
• kmeans聚類演算法–地理位置聚類應用
• 決策樹分類演算法–演算法原理
• 決策樹分類演算法–演算法實現

在不久的將來，大資料一定會徹底走入我們的生活，有興趣入行未來前沿產業的朋友，大資料、雲端計算和物聯網的入門知識和資訊資訊，讓我們一起攜手，引領人工智慧的未來

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