大数据开发、云计算开发学习路线

本文深入探讨了大数据领域的基础知识及实战应用,包括Linux实战、Java编程、scala编程、MySQL数据库基础、Hadoop2.x大数据平台、Spark1.x大数据平台等核心内容。同时,介绍了云计算的基础与实践,涵盖Linux、OpenStack的使用。

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一、大数据

1、预备课程:大数据之linux实战、大数据之Java编程、大数据之scala编程、mysql数据库基础、大数据概论

2、基础课程:hadoop2.x大数据平台、spark1.x大数据平台

3、进阶课程:redis入门到精通、hadoop进阶、sql on hadoop、hbase进阶、hive进阶、基于spark的机器学习、hadoop/spark 企业应用实战、storm实时流式计算、zookeeper和一致性问题全解、数据挖掘之R语言实战


二、云计算

linux、openstack基础&进阶&企业实战



### 云计算运维学习路径 #### 了解基础概念和技术栈 深入理解云计算的基础架构和服务模型至关重要。这包括但不限于IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)以及SaaS(软件即服务)。掌握这些基础知识有助于构建坚实的理论框架[^1]。 #### 掌握操作系统技能特别是Linux 由于大多数云环境运行于Linux之上,熟悉此操作系统的命令行工具、文件系统结构及其安全管理机制显得尤为重要。通过实践来增强对Linux服务器配置与管理的理解是必要的步骤之一[^2]。 #### 学习自动化部署和容器化技术 探索诸如Docker这样的容器解决方案可以提高应用程序移植性和效率;而像Kubernetes这样的编排平台则能帮助实现大规模集群的有效调度。此外,Ansible、Chef或Puppet等配置管理和持续集成/交付(CI/CD)流程也是不可或缺的一部分[^3]。 #### 熟悉监控与日志分析工具 Prometheus用于性能指标收集,Grafana提供可视化界面展示数据变化趋势;ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)堆栈则是处理海量日志的理想选择。学会利用上述开源项目能够显著提升故障排查速度并优化资源配置. ```bash # 安装 Prometheus 和 Grafana 的简单例子 sudo apt-get update && sudo apt-get install prometheus grafana -y ``` #### 获取实践经验并通过认证考试验证能力 参与实际项目的开发维护工作,在真实场景下应用所学知识解决问题。同时考虑考取AWS Certified Solutions Architect – Associate级别证书或其他主流服务商提供的官方资格证明,以此作为个人技术水平的认可标志.
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