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(2018干货系列七)最新大数据学习路线整合

程序员文章站 2022-04-06 13:05:35
怎么学大数据 大数据指不用随机分析法这样捷径,而采用所有数据进行分析处理的方法。互联网时代每个企业每天都要产生庞大的数据,对数据进行储存,对有效的数据进行挖掘分析并应用需要依赖于大数据开发。 Linux&&Hadoop生态体系 Linux大纲 1) Linux的介绍,Linux的安装:VMware ......

怎么学大数据

大数据指不用随机分析法这样捷径,而采用所有数据进行分析处理的方法。互联网时代每个企业每天都要产生庞大的数据,对数据进行储存,对有效的数据进行挖掘分析并应用需要依赖于大数据开发。

(2018干货系列七)最新大数据学习路线整合

Linux&&Hadoop生态体系

  • Linux大纲
    1) Linux的介绍,Linux的安装:VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程2) 了解机架服务器,采用真实机架服务器部署linux3) Linux的常用命令:常用命令的介绍、常用命令的使用和练习4) Linux系统进程管理基本原理及相关管理工具如ps、pkill、top、htop等的使用;5) Linux启动流程,运行级别详解,chkconfig详解6) VI、VIM编辑器:VI、VIM编辑器的介绍、VI、VIM扥使用和常用快捷键7) Linux用户和组账户管理:用户的管理、组管理8) Linux磁盘管理,lvm逻辑卷,nfs详解9) Linux系统文件权限管理:文件权限介绍、文件权限的操作10) Linux的RPM软件包管理:RPM包的介绍、RPM安装、卸载等操作11) yum命令,yum源搭建12) Linux网络:Linux网络的介绍、Linux网络的配置和维护13) Shell编程:Shell的介绍、Shell脚本的编写14) Linux上常见软件的安装:安装JDK、安装Tomcat、安装mysql,web项目部署
  • 大型网站高并发处理
    1) 第四层负载均衡a) Lvs负载均衡i. 负载算法,NAT模式,直接路由模式(DR),隧道模式(TUN)b) F5负载均衡器介绍2) 第七层负载均衡a) Nginxb) Apache3) Tomcat、jvm优化提高并发量4) 缓存优化a) Java缓存框架i. Oscache,ehcacheb) 缓存数据库i. Redis,Memcached5) Lvs+nginx+tomcat+redis|memcache构建二层负载均衡千万并发处理6) Haproxy7) Fastdfs小文件独立存储管理8) Redis缓存系统a) Redis基本使用b) Redis sentinel高可用c) Redis好友推荐算法
  • Lucene课程
    1) Lucene介绍2) Lucene 倒排索引原理3) 建索引 IndexWriter4) 搜索 IndexSearcher5) Query6) Sort和 过滤 (filter)7) 索引优化和高亮
  • Solr课程
    1) 什么是solr2) 为什么工程中要使用solr3) Solr的原理4) 如何在tomcat中运行solr5) 如何利用solr进行索引与搜索6) solr的各种查询7) solr的Filter8) solr的排序9) solr的高亮10) solr的某个域统计11) solr的范围统计12) solrcloud集群搭建
  • Hadoop离线计算大纲
    1) Hadoop生态环境介绍2) Hadoop云计算中的位置和关系3) 国内外Hadoop应用案例介绍4) Hadoop 概念、版本、历史5) Hadoop 核心组成介绍及hdfs、mapreduce 体系结构6) Hadoop 的集群结构7) Hadoop 伪分布的详细安装步骤8) 通过命令行和浏览器观察hadoop9) HDFS底层工作原理10) HDFS datanode,namenode详解11) Hdfs shell12) Hdfs java api13) Mapreduce四个阶段介绍14) Writable15) InputSplit和OutputSplit16) Maptask17) Shuffle:Sort,Partitioner,Group,Combiner18) Reducer19) 二次排序20) 倒排序索引21) 最优路径22) 电信数据挖掘之-----移动轨迹预测分析(中国棱镜计划)23) 社交好友推荐算法24) 互联网精准广告推送 算法25) 阿里巴巴天池大数据竞赛 《天猫推荐算法》案例26) Mapreduce实战pagerank算法27) Hadoop2.x集群结构体系介绍28) Hadoop2.x集群搭建29) NameNode的高可用性(HA)30) HDFS Federation31) ResourceManager 的高可用性(HA)32) Hadoop集群常见问题和解决方法33) Hadoop集群管理
  • 分布式数据库Hbase
    1) HBase与RDBMS的对比2) 数据模型3) 系统架构4) HBase上的MapReduce5) 表的设计6) 集群的搭建过程讲解7) 集群的监控8) 集群的管理9) HBase Shell以及演示10) Hbase 树形表设计11) Hbase 一对多 和 多对多 表设计12) Hbase 微博 案例13) Hbase 订单案例14) Hbase表级优化15) Hbase 写数据优化16) Hbase 读数据优化
  • 数据仓库Hive
    1) 数据仓库基础知识2) Hive定义3) Hive体系结构简介4) Hive集群5) 客户端简介6) HiveQL定义7) HiveQL与SQL的比较8) 数据类型9) 外部表和分区表10) ddl与CLI客户端演示11) dml与CLI客户端演示12) select与CLI客户端演示13) Operators 和 functions与CLI客户端演示14) Hive server2 与jdbc15) 用户自定义函数(UDF 和 UDAF)的开发与演示16) Hive 优化
  • 数据迁移工具Sqoop
    1) 介绍 和 配置Sqoop2) Sqoop shell使用3) Sqoop-importa) DBMS-hdfsb) DBMS-hivec) DBMS-hbase4) Sqoop-export
  • Flume分布式日志框架
    1) flume简介-基础知识2) flume安装与测试3) flume部署方式4) flume source相关配置及测试5) flume sink相关配置及测试6) flume selector 相关配置与案例分析7) flume Sink Processors相关配置和案例分析8) flume Interceptors相关配置和案例分析9) flume AVRO Client开发10) flume 和kafka 的整合
  • Zookeeper开发
    1) Zookeeper java api开发2) Zookeeper rmi高可用分布式集群开发3) Zookeeper redis高可用监控实现4) Netty 异步io通信框架5) Zookeeper实现netty分布式架构的高可用
  • 某一线公司的真实项目
    项目技术架构体系:a) Web项目和云计算项目的整合b) Flume通过avro实时收集web项目中的日志c) 数据的ETLd) Hive 批量 sql执行e) Hive 自定义函数f) Hive和hbase整合。g) Hbase 数据支持 sql查询分析h) Mapreduce数据挖掘i) Hbase dao处理j) Sqoop 在项目中的使用。k) Mapreduce 定时调用和监控

大数据计算框架体系

  • Storm基础
    • Storm是什么
    • Storm架构分析
    • Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析
    • Maven环境快速搭建
    • Storm WordCount案例及常用Api
    • Storm+Kafka+Redis业务指标计算
    • Storm集群安装部署
    • Storm源码下载编译

     

  • Storm原理
    • Storm集群启动及源码分析
    • Storm任务提交及源码分析
    • Storm数据发送流程分析
    • Strom通信机制分析浅谈
    • Storm消息容错机制及源码分析
    • Storm多stream项目分析
    • Storm Trident和传感器数据
    • 实时趋势分析
    • Storm DRPC(分布式远程调用)介绍
    • Storm DRPC实战讲解
    • 编写自己的流式任务执行框架

     

  • 消息队列kafka
    • 消息队列是什么
    • kafka核心组件
    • kafka集群部署实战及常用命令
    • kafka配置文件梳理
    • kafka JavaApi学习
    • kafka文件存储机制分析
    • kafka的分布与订阅
    • kafka使用zookeeper进行协调管理

     

  • Redis
    • nosql介绍
    • redis介绍
    • redis安装
    • 客户端连接
    • redis的数据功能
    • redis持久化
    • redis应用案例

     

  • zookeper
    • Zookeeper简介
    • Zookeeper集群部署
    • zookeeper核心工作机制
    • Zookeeper命令行操作
    • Zookeeper客户端API
    • Zookeeper应用案例
    • Zookeeper原理补充

     

  • 日志告警系统项目实战
    • 需求分析
    • 架构及功能设计
    • 数据采集功能开发及常见问题
    • 数据库模型设计及开发
    • Storm程序设计及功能开发
    • 集成测试及运行
    • 优化升级及常见问题

     

  • 猜你喜欢推荐系统实战
    • 推荐系统基础知识
    • 推荐系统开发流程分析
    • mahout协同过滤Api使用
    • Java推荐引擎开发实战
    • 推荐系统集成运行

     

云计算体系

  • Docker 课程
    • 基本介绍
    • vm docker 对比
    • docker基本架构介绍
    • unfs cgroup namespace
    • 进程虚拟化 轻量级虚拟化
    • docker 安装
    • docker 镜像制作
    • docker 常用命令
    • docker 镜像迁移
    • docker pipework(i.openvswitch)
    • docker weave
  • ReactJS框架
    • 虚拟化介绍,虚拟化适用场景等等
    • Qemu Libvirt & KVM
    • 安装KVM, Qemu, Libvirt
    • QEMU-KVM: 安装第一个能上网的虚拟机
    • Kvm虚拟机 nat,网桥基本原理
    • kvm虚拟机克隆
    • kvm虚拟机vnc配置
    • kvm虚拟机扩展磁盘空间
    • Kvm快照
    • Kvm 迁移
    • Java,python,c语言编程控制kvm
    • 构建自己的虚拟云平台
  • AngularJS框架
    • openstack介绍和模块基本原理分析
    • openstack多节点安装部署(a.采用centos6.x系统)
    • Keystone基本原理
    • glance
    • Cinder
    • Swift
    • Neutron
    • Openstack api 二次开发

机器学习&&深度学习

  • R语言&&机器学习
    1) R语言介绍,基本函数,数据类型2) 线性回归3) 朴素贝叶斯聚类4) 决策树分类5) k均值聚类a) 离群点检测6) 关联规则探索7) 神经网络
  • Mahout机器学习
    1) 介绍为什么使用它,它的前景a) 简单介绍Mahoutb) 简单介绍机器学习c) 实例演示Mahout单机推荐程序2) 配置安装(hadoop2.x版本的)编译安装步骤说明a) 命令行中测试运行协同过滤概念3) 推荐a) 讲解基于用户的协同过滤b) 讲解基于物品的协同过滤4) 分类a) 分类概念b) 分类的应用及Mahout分类优势c) 分类和聚类、推荐的区别d) 分类工作原理e) 分类中概念术语f) 分类项目工作流g) 如何定义预测变量h) 线性分类器的介绍,及贝叶斯分类器i) 决策树分类器的介绍,及随机森林分类器j) 如何使用贝叶斯分类器和随机森林分类器的代码展示5) 聚类a) 聚类概念b) 聚类步骤流程c) 聚类中的距离测度d) 讲解K-means聚类e) K-means聚类算法展示f) 聚类其他算法g) 介绍TF-IDFh) 归一化i) 微博聚类案例
  • 项目实战
    项目技术架构体系:a) 分布式平台 Hadoop,MapReduceb) 数据采集 Flumec) 数据清洗 ETLd) 数据库 Hbase,Redise) 机器学习 Mahout