大数据学习路线

最新推荐文章于 2025-09-12 20:46:57 发布
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2024年Python+大数据学习路线图 内附「路线+视频」_python+大数据框架路线
2401_86637143的博客
09-11 1069
任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。以往的数据开发，需要一定的Java基础和工作经验，门槛高，入门难。今天特别为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！本路线图适合零基础入门数据开发行业的小伙伴，从Python语言入手。Python语言简单易懂，适合零基础入门，在编程语言排名上升最快，能完成数据挖掘、机器学习、实时计算在内的各种大数据集成任务。PS：等不及的同学可以直接翻到文末点击阅读原文查看路线图。
2024年最新大数据学习路线推荐(1)，2024年最新面向大数据开发开发者的复习指南
2401_84181911的博客
05-05 1115
在学习Hadoop过程中，很多教程都是通过一个一个组件的学习，一个一个组件部署在虚拟机平台上，也是比较推荐这样的学习过程，等到熟练度上来以后就可以直接用集成的CDH大数据平台去开启各个服务，安装部署了CDH进而就可以开始自己的第一个离线数仓项目，正式开启大数据之旅。Hadoop 是一个适合大数据的分布式存储和计算平台。如前所述，狭义上说Hadoop就是一个框架平台，广义上讲Hadoop代表大数据的一个技术生态 圈，包括很多其他软件框架Hadoop生态圈技术栈Hive 数据仓库工具。
Java 大数据学习路线详解
csdn_tom_168的博客
07-14 761
fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;Java基础大数据基础Hadoop生态Spark生态流处理技术云平台与容器化项目实战数据库技术数据仓库机器学习。
2021最全大数据学习路线（建议收藏）
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小林玩大数据
05-12 10万+
大数据是未来的趋势，在数字化转型时代，把握大数据是关键的！
大数据学习路线推荐
weixin_52722850的博客
03-21 762
编辑完整的大数据路线以及相应的课程各部分资料任务量和学习量还是过大，有需要可以留言，作者看到会提供相应资料链接。
大数据专业学习路线
weixin_74417835的博客
04-09 2202
大数据学习路线（完整详细版）
m0_46168848的博客
06-26 3657
大数据学习路线
完整大数据学习路线，看了就会有所收获_大数据分析学习路线
2401_84150394的博客
04-27 1027
15) Storm结合消息队列Kafka：消息队列基本概念(Producer、Consumer、Topic、Broker等)、消息队列Kafka使用场景、Storm结合Kafka编程API。9) Storm常用组件和编程API：Topology、 Spout、Bolt。21) Storm和Hadoop 2.x的整合：Storm on Yarn。7) scala的对象、单例对象、伴生对象、扩展类、apply方法等。3) Spark和Hadoop MR、Storm的比较和优势。
2023-2024年最新大数据学习路线
Maynor的博客
09-22 1781
新路线图在Spark一章不再以Java，而把Python语言作为第一语言，更适应未来的发展趋势，路线图主要分为六大模块，根据以下内容对照自己掌握了多少大数据的知识，架构原理 Spark RDD Spark DF Spark DAG Spark SQL内存迭代 性能调优。任务调度 Pandas on Spark Spark on Hive Spark Shuffle。美团点评数仓架构 小米大数据架构 平安大数据架构。* 车联网项目实战* 金融证券项目实战。* 工业项目实战 保险大数据实战。
大数据学习路线图
10-09
大数据学习路线图权威指导，立马收藏吧，一图就够了，
AI-调查研究-74-具身智能 机器人学习新突破：元学习与仿真到现实迁移的挑战与机遇
永远好奇，无限进步！
09-10 961
具身智能体要实现高效学习与技能迁移，核心在于提升少样本学习与跨任务泛化能力。当前机器人学习面临多重挑战：一是任务间的迁移难度大，已学技能难以快速应用到相似任务；二是不同机器人形态和传感系统的异构性增加了适配难度；三是现有强化学习与模仿学习在样本效率和泛化能力上存在局限。为突破瓶颈，研究重点聚焦于元学习、少样本模仿学习和多任务预训练策略。例如，MAML等元学习框架可显著提升新任务适应速度，大规模多任务预训练则能为下游
TDengine 选择函数 TOP() 用户手册
最新发布
TDengine(老段）专注时序数据库领域
09-12 524
其中，TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库（Time Series Database），同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能；TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台，它通过树状层次结构建立数据目录，对数据进行标准化、情景化，并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能。函数返回指定列中最大的 k 个非 NULL 值及其对应的记录。如果多条数据取值相同，且全部取用会超出 k 条限制时，系统会从相同值中随机选取符合要求的数量返回。
还在重启应用改 Topic？Spring Boot 动态 Kafka 消费的“终极形态”
郑龙飞
09-10 683
/ 用于存储 @KafkaListener 的“蓝图”// ... 可按需添加 concurrency, autoStartup 等其他属性(元数据采集与注册)@Component@OverrideClass<?= null &&!通过巧妙地结合和动态配置中心，我们实现了一个功能极其强大的动态 Kafka 消费管理方案。
内存大（巨）页
fpcc的专栏
09-12 382
文章摘要： 大页（巨页）是比标准4KB页更大的内存页（如2MB或1GB），用于优化内存管理。随着内存容量增长，传统小页导致页表膨胀、TLB命中率下降等问题。大页通过减少页表层级、提升连续内存访问效率，显著提高性能，尤其适用于数据库、大数据处理、高性能计算等场景。但其分配复杂，可能加剧内存碎片。技术发展推动内存管理演进，未来可能出现更优方案。开发者需持续关注前沿技术动态。 （150字）
想拿到ip地址库的离线包
Nothing
09-09 663
如果你只做“中国境内日志 -> 省市”离线解析，纯真社区版无论体积还是精度都够用；想要街道级或风险标签，再考虑商业数据源；任何 IP 库都有边界漂移，记得留好“未知”兜底与灰度观测。
当建筑工程遇上“AI+虚拟仿真”：打开未来工程人才培养的创新之门
恒点虚拟仿真官方博客
09-09 723
虚拟仿真技术助力国际工程管理人才培养。随着一带一路建设推进，海外工程需求激增，传统教学面临实践成本高、文化差异大等瓶颈。AI+虚拟仿真技术构建沉浸式实训场景，通过虚拟仿真技术，模拟海外项目全过程，涵盖招投标、施工管理等环节，同时整合各国法规标准数据库，有效提升学生的跨文化适应能力和实操技能。该模式突破时空限制，为培养复合型国际工程人才提供创新解决方案，精准对接政策要求和市场需求。
Mac本地docker安装Kibana+ElasticSearch
liliang199的专栏
09-11 507
Kibana是和ElasticSearch协同的经典工具，这里尝试在Mac以Docker方式快速搭建Kibana+ElasticSearch。假设Docker已安装，细节参考Docker若不能正常pull，可能需修改配置，参考。
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