本文介绍了大数据学习的初步路线，包括了解云计算、深入Hadoop框架，特别是HDFS和MapReduce。同时提到了云计算的理念和技术形态，如OpenStack，并简述了Docker的应用。文中还强调了学习Hadoop生态系统的必要性，如Hive、HBase等，并列举了成为大数据初学者所需的基本技能，如服务器配网、集群环境搭建等。
待我君临天下，结发与蕊可好。@夏瑾墨
我的大数据初步学习路线图
- 了解云计算技术
- 学习Hadoop基础概念
- hadoop HDFS文件系统的特征
- 什么是Map/Reduce
- Mapreduce 整个工作机制图
- Hadoop mapper类的阅读
- Mapreduce shuffle和排序
- java处理海量数据
- 运用python数据分析
课题：云计算和大数据技术与应用
讲座人：杜宇健 （清华大学自动化系博士，中国移动研究院，技术总监）
昨天下午去听讲座，我坐在第二排，会上到了学生提问环节，作为全场唯一一个提问的学生，我问了一些很基础很细节的问题：
“杜老师您好！对于大数据初学者，我现在只懂得在ClouderaManager操作，用web 界面建立集群,用用wordcount，统计下单词这些。您有哪些具体的学习建议能让初学者更好地入门？”
“进行服务器的部署这些只是基本的工作，会看看数据图表还不够，最重要的是你要懂得它的运行机制，这是你要学习的地方，”会下还和杜老师问了”研究大数据应该用什么开发语言？“python，当然是用python!”“另外linux这些要多学学。”
#云计算理念和典型技术形态#
云是网络、互联网的一种比喻说法，云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
云计算支持用户在任意位置、使用各种终端
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
