大数据学习顺序

本文从Java编程基础开始,逐步深入到大数据娱乐头条项目实战,涵盖Linux服务器、分布式爬虫、分布式搜索、JVM与数据库优化。接着讲解Hadoop集群部署、MapReduce优化,以及Hive数据仓库。然后进入Spark实战,包括Scala基础、SparkSQL、SparkStreaming项目。最后是大数据机器学习,涉及Python数据分析、SparkML库以及各种机器学习算法的实战应用。

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第一阶段:Java语言编程基础

1.计算机基础
DOS常用命令、Java概述、JDK环境安装配置、环境变量配置、Java程序入门

2.编程基础
常量与变量、数据类型、运算符、流程控制语句、方法、数组

3.面向对象
面向对象思想、类与对象、成员变量和局部变量、封装、 this关键字、构造方法

4.常用类
Object类、Scanner类、Random类、String、StringBuilder类

5.集合操作
集合概述、集合特点、ArrayList集合

6.IO操作
字符输入流、字符输出流、字符缓冲输入流、字符缓冲输出流、 复制文件、集合与文件中数据相互读写。

第二阶段:JavaWeb核心

1.前端
HTML、CSS、JavaSript、BootStrap

2.数据库
MySQL数据库、MySQL单表操作、MySQL多表操作、MySQL事物、 MySQL存储引擎、JDBC、JDBCDataSource

3.Web核心
Tomcat、Http协议、servlet入门、Rquest、Response、JSP、MVC、 Cookie、Session、JSP、ETL、JSTL、Filter、listener

4.web增强
Jquery、Ajax、ajax跨域、分页

5.基础增强
多线程入门、网络编程入门、反射、动态代理、注解

第三阶段:网站开发三大框架

1.项目构建及管理
Maven项目构建、管理、编译、仓库配置,SVN服务器部署、 SVN客户端、自动化部署

2.数据库操作框架
mybatis框架原理、mybatis入门案例、mybatis开发DAO方式、 mybatis输入输出映射、动态sql、spring整合mybatis

3.Spring框架
applicationContext、xml配置文件编写、IoC思想、DI依赖注入、 使用AspectJ切面编程、JdbcTemplate模板使用、

### 大数据技术学习路径及推荐学习顺序 #### 1. 基础知识准备 在进入具体的技术栈之前,掌握计算机科学基础知识非常重要。这包括操作系统、网络基础、数据库原理等内容。对于编程语言的选择,Python 和 Java 是两个不错的选择,因为它们广泛应用于大数据处理工具中。 #### 2. 学习Hadoop生态系统核心组件 深入理解Hadoop的核心概念及其组成部分是必要的起点之一。重点在于熟悉MapReduce的工作机制、分布式文件系统(HDFS)的设计理念以及资源管理框架(YARN)[^3]。 ```python from pyspark import SparkContext, SparkConf conf = SparkConf().setAppName("example").setMaster("local") sc = SparkContext(conf=conf) data = sc.parallelize([1, 2, 3, 4]) result = data.map(lambda x: x * 2).collect() print(result) ``` 这段简单的PySpark代码展示了如何创建一个RDD并对其进行转换操作,这是构建高效的数据管道所需的关键技能。 #### 3. 掌握高级数据分析平台和技术 随着对批处理能力的需求增长,还需要探索其他高效的计算引擎如Apache Spark。它提供了更灵活的任务执行模型,并支持流式处理等功能。此外,了解NoSQL数据库(例如Cassandra或MongoDB),这些是非关系型存储解决方案,在面对海量非结构化信息时表现出色。 #### 4. 数据仓库与BI工具的应用实践 为了实现对企业内部各类业务活动的有效监控和支持决策制定过程,则需引入OLAP多维分析方法论下的MPP架构产品;同时也要接触Tableau这类可视化报表制作软件来呈现洞察结果给最终用户群体查看。 #### 5. 深入研究特定领域内的应用案例 当具备了一定程度上的理论认知之后就可以尝试参与到实际项目当中去了——无论是金融风控建模还是电商个性化推荐系统开发都离不开扎实的专业背景作为支撑[^2]。 #### 6. 不断跟进新兴趋势和发展动态 最后但同样重要的是保持持续学习的态度,关注行业内外的新变化新发展,积极参与开源社区贡献自己的力量的同时也能从中获取宝贵的经验教训[^1]。
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