大数据学习路线推荐

已于 2024-03-21 18:35:34 修改
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文章标签： 大数据 学习 数据库 sql hadoop spark 数据仓库
于 2024-03-21 18:04:17 首次发布
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文章指导大数据初学者从Java语言基础入手，强调Java的深度学习和实用性，逐步扩展至MySQL、Web开发、JavaWeb数据可视化、Hadoop框架和生态圈技术，涵盖了分布式缓存、实时计算、机器学习等多个阶段，旨在提供完整的学习路线和实战项目经验。

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这只是第一天发布的内容，后续有时间都会及时补充！！！对于大数据初学者而言，先学好java比较重要，而且是有就业打算的同学，java学习的深度也应该提升，不能止步于学校所教的java基础部分！！！！大数据要学习的内容很多，Done is better than perfect ！前期很多部分课程内容都是属于基础课部分，需要自己很有执行力的看完。以练带学，希望大家都能快速过完基础进而通过经典项目更加理解大数据的工作方面的需求。需要完整的资源可以私信。也欢迎大家评论、点赞，一起探讨大数据学习！

01、第一阶段 JavaSE

01、java语言基础

任务一：初识计算机和java语言

认为二：变量和数据类型

任务三：运算符

任务四：流程控制语句

任务五：数组以及应用

02、java面向对象编程

任务一：类和对象

任务二：方法和封装

任务三：static关键字和继承

任务四：多态和特殊类

03、java核心类库

任务一：常用类的概述和使用

任务二：String类的概述和使用

任务三：可变字符串类和日期相关类

任务四：集合类库

任务五：异常机制和File类

任务六:IO流

任务七：多线程

任务八：网络编程

任务九：反射机制

02、第二阶段 Java Web数据可视化

01、MYSQL数据库

任务一：Mysqk基础，SQL入门

任务二：Mysql单表、约束和事务

任务三：Mysql夺标、外键和数据库设计

任务四：Mysql索引、存储过程和触发器

任务五：JDBC

任务六：数据库连接池和DBUtils

任务七：XML

任务八：MYSQL高级

02、前端可视化技术

任务一：HTML

任务二：CSS

任务三：JavaScript

任务四：前端进阶之jQuery+Ajax+Vue

任务五：Highcharts+Echarts数据可视化

03、java后端技术

任务一：Tomcat服务器软件

任务二：HTTP协议解析

任务三：Servlet

任务四：Cookie及Session

任务五：Filter过滤器及Listener监视器

任务六：MVC模式及三层架构

任务七：Maven

任务八：MyBaits之Mybatis基本应用

任务九：Mybatis之复杂映射&配置深入

任务十：MyBatis之缓存&延迟加载&注解应用

任务十一：Spring之Spring IOC

任务十二：Spring之Spring AOP

任务十三：Spring之JdbcTemplate&事务&Web集成

任务十四：SpringMVC之SpringMVC入门

任务十五：SpringMVC之SpringMVC进阶

任务十六：SpringMVC之SSM框架整合

任务十七：项目管理工具Maven高级

任务十八：Spring Boot

04、做一个可视化项目

05、Linux服务器

01、Linux及Shell编程

03、第三阶段 Hadoop核心及生态圈技术栈 

01、Hadoop框架核心（HDFS、MapReduce、YARN）

任务一：Hadoop简介及Apache Hadoop完全分布式集群搭建

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
Hadoop（HDFS + MapReduce + Yarn）
Hive 数据仓库工具
HBase 海量列式非关系型数据库
Flume 数据采集工具
Sqoop ETL工具

Kafka 高吞吐消息中间件


......

任务二：HDFS分布式文件系统

任务三：MapReduce分布式计算框架

任务四：YARN资源调度、HDFS核心源码及Hadoop3.X 新特性概述

任务五：调优及二次开发示例

02、Hadoop生态圈技术栈（上）

03、Hadoop生态圈技术栈（中）

04、Hadoop生态圈技术栈（下）

04、第四阶段 分布式缓存Redis及Kafka消息中间件

05、第五阶段 PB级企业电商离线数仓项目实战

06、第六阶段 内存级快速计算引擎Spark

07、第七阶段 智慧物流大数据分析调度平台项目

08、第八阶段 新一代计算利器Flink

09、第九阶段 大数据新技术实践

10、第十阶段 Elastic Stack 日志搜索、挖掘及可视化解决方案

11、第十一阶段 电商行业实时数仓项目

12、第十二阶段 大数据处理算法及案例

13、第十三阶段 机器学习

14、第十四阶段：人才职位画像匹配推荐系统

分享下Java大数据学习路线图
juan188的博客
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Java大数据学习路线图 ‘ ’ 准备篇 适用/适合人群：适合基础小白 目标：掌握JavaSE。 ●技术点小节： 1.开发工具的安装配置的介绍    2.JDK安装    3.DOS环境编程    4.Eclipse的安装使用 ●JAVA基础 1.基本的语法规范    2.数据类型    3.流程控制    4.函数 ●初识JavaOOP 1.类,对象,面向编程思想    2...
大数据开发学习路线图
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入门知识推荐书籍 1、舍恩伯格的《大数据时代》； 2、巴拉巴西的《爆发》； 3、涂子沛的《大数据》； 4、吴军《智能时代》； 5、《大数据架构商业之路：从业务需求到技术方案》工具技能1、hadoop： 常用于离线的复杂的大数据处理 2、Spark：常用于离线的快速的大数据处理 3、Storm：常用于在线的实时的大数据处理 4、HDFS：Hadoop分布式文件系统。HDFS有着高容错性
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引言 最近有很多人问我如何学习大数据？我也是思考了很多时日才动笔写下此文。一方面我自己还只是大数据学习中的一个小学生，贸然动笔怕贻笑大方；另一方面大数据本身领域博大精深，其涵盖领域之广技术种类之多确实很难用一篇文章囊括。怎奈“下雨天打孩子，闲着也是闲着”，况笔者一直坚持写技术类的博客，今天也请允许我写一点务虚类的东西吧。 本文的目的是希望给所有大数据初学者规划一条比较清晰的学习...
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目录: 一.大数据方向工作介绍 二.大数据工程师的技能要求 三.大数据学习路径 四.学习资源推荐（书籍、博客、网站） 一.大数据方向工作介绍 大数据方向的工作目前分为三个主要方向: 01.大数据工程师 02.数据分析师 03.大数据科学家 04.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧） 二.大数据工程师的技能要求 附上二份比较权威的大数据工程师技能图（图侵删） 总结如下: 必须技能10条: 01.Java高级(虚拟机、并发...
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参考博客：做了五年大数据开发工程师总结的的大数据学习路线 大数据的4V特征： 1. 数据量大，TB->PB 2. 数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等； 3. 商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来； 4. 处理时效性高，海量数据的处理需求不再...
从java开发，转行学习大数据开发的学习路径
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从Java开发通过大概3个月的自学转到大数据开发，主要分享一下学习路径： 第一阶段: 01.Linux学习（跟鸟哥学就ok了） 02.Java 高级学习（《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》） 第二阶段: 03.Hadoop （董西成的书） 04.HBase（《HBase权威指南》） 05.Hive（《Hive开发指南》） 06.Scala（《快学Scala》） 0...
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2018大数据培训学习路线全课程目录+学习线路详解（详细完整版） 第一阶段：大数据基础Java语言基础阶段 1.1：Java开发介绍 1.1.1 Java的发展历史 1.1.2 Java的应用领域 1.1.3 Java语言的特性 1.1.4 Java面向对象 1.1.5 Java性能分类 1.1.6 搭建Java环境 1.1.7 Java工作原理 1.2：熟...
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计算机网络 操作系统 数据结构 计算机组成原理 可重点学习如下知识点 计算机网络（重点看OSI七层模型 或 TCP/IP五层模型 理解每层含义）数据结构（重点看数组、栈、队列、链表、树）算法（重点看各种 排序算法、查找算法、去重算法，最优解算法，多去LeetCode刷算法题）操作系统（重点看进程、线程、IO、调度、内存管理） 数据仓库分为离线数仓和实时数仓，但是企业在招聘时大多要求两者都会，进入公司之后可能会专注于离线或实时其中之一。 不...
大数据技术学习顺序
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### 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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