大數據學習路線圖 讓你精準掌握大數據技術學習

大數據指不用隨機分析法這樣捷徑，而采用所有數據進行分析處理的方法。互聯網時代每個企業每天都要產生龐大的數據，對數據進行儲存，對有效的數據進行挖掘分析并應用需要依賴于大數據開發，大數據開發課程采用真實商業數據源并融合云計算+機器學習，讓學員有實力入職一線互聯網企業。

今天小編的技術分享詳細學習大數據的精準路線圖，學好大數據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字符串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類

如果你想要學好大數據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端網站布局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面布局、原生Java交互功能開發、Ajax異步交互、jQuery應用

階段三、 JavaWeb和數據庫

數據庫、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、分布式數據庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

階段五、 實戰(一線公司真實項目)

數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用

階段六、 Spark生態體系

Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基于Spark的推薦系統(某一線公司真實項目)、實戰二：新浪網(www.sina.com.cn)

階段七、 Storm生態體系

storm技術架構體系、Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一：日志告警系統項目、實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰

階段八、 大數據分析 —AI(人工智能)

Data Analyze工作環境準備數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習

1、Python機器學習2、圖像識別神經網絡、自然語言處理社交網絡處理、實戰項目：戶外設備識別分析

大數據真的是一門神奇的學科，似乎學好大數據就能踏遍互聯網的大部分領域。就像當下很火的區塊鏈、人工智能等等都是跟大數據技術息息相關。每一個想學習大數據的小伙伴，都是未來不可多得的人才，快用技術征服世界吧。

一、Hadoop入門，了解什么是Hadoop

1、Hadoop產生背景

2、Hadoop在大數據、云計算中的位置和關系

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、分布式系統概述

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、分布式文件系統HDFS，是數據庫管理員的基礎課程

1、分布式文件系統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、命令行接口

7、Java接口

8、客戶端與HDFS的數據流講解

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、剖析偽分布式下MapReduce作業的執行過程

3、Yarn模型

4、序列化

5、MapReduce的類型與格式

6、MapReduce開發環境搭建

7、MapReduce應用開發

8、更多示例講解，熟悉MapReduce算法原理

四、高級MapReduce，高級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減少中間數據

3、編寫Partitioner優化負載均衡

4、如何自定義排序規則

5、如何自定義分組規則

6、MapReduce優化

7、編程實戰

五、Hadoop集群與管理，是數據庫管理員的高級課程

1、Hadoop集群的搭建

2、Hadoop集群的監控

3、Hadoop集群的管理

4、集群下運行MapReduce程序

六、ZooKeeper基礎知識，構建分布式系統的基礎框架

1、ZooKeeper體現結構

2、ZooKeeper集群的安裝

3、操作ZooKeeper

七、HBase基礎知識，面向列的實時分布式數據庫

1、HBase定義

2、HBase與RDBMS的對比

3、數據模型

4、系統架構

5、HBase上的MapReduce

6、表的設計

八、HBase集群及其管理

1、集群的搭建過程講解

2、集群的監控

3、集群的管理

九、HBase客戶端

1、HBase Shell以及演示

2、Java客戶端以及代碼演示

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、數據倉庫基礎知識

2、Hive定義

3、Hive體系結構簡介

4、Hive集群

5、客戶端簡介

6、HiveQL定義

7、HiveQL與SQL的比較

8、數據類型

9、表與表分區概念

10、表的操作與CLI客戶端演示

11、數據導入與CLI客戶端演示

12、查詢數據與CLI客戶端演示

13、數據的連接與CLI客戶端演示

14、用戶自定義函數（UDF）的開發與演示

十二、Sqoop，Hadoop與rdbms進行數據轉換的框架

1、配置Sqoop

2、使用Sqoop把數據從MySQL導入到HDFS中

3、使用Sqoop把數據從HDFS導出到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集群搭建：詳細講述Storm集群的安裝和安裝時常見問題

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

4、Storm消息可靠性：消息失敗的重發

5、Hadoop 2.0和Storm的整合：Storm on YARN

6、Storm編程實戰