2019最新大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線從入門到精通

最近很多人問小編現(xiàn)在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)這么多，他們都是如何學(xué)習(xí)的呢。很多初學(xué)者在萌生向大數(shù)據(jù)方向發(fā)展的想法之后，不免產(chǎn)生一些疑問，應(yīng)該怎樣入門？應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些技術(shù)？學(xué)習(xí)路線又是什么？今天小編特意為大家整理了一份大數(shù)據(jù)從入門到精通的學(xué)習(xí)路線。并且附帶學(xué)習(xí)資料和視頻。希望能夠幫助到大家。

第一階段：Linux理論

（1）Linux基礎(chǔ)；（2）Linux-shell編程；（3）高并發(fā)：lvs負(fù)載均衡；（4）高可用&反向代理

第二階段：Hadoop理論

（1）hadoop-hdfs理論；（2）hadoop-hdfs集群搭建；（3）hadoop-hdfs 2.x & api ；（4）hadoop-MR理論 ；

（5）hadoop-MR開發(fā)分析；（6）hadoop-MR源碼分析 ；（7）hadoop-MR開發(fā)案例

第三階段：Hive理論

（1）Hive介紹以及安裝 ；（2）Hive實戰(zhàn)

第四階段：HBase

（1）HBase介紹以及安裝 ；（2）HBase調(diào)優(yōu)

第五階段： redis理論

（1）redis類型 ； （2） redis高級

第六階段：Zookeeper理論

（1）Zookeeper介紹 ；（2） Zookeeper使用

第七階段： Scala語法

（1）Scala語法介紹；（2）scala語法實戰(zhàn)

第八階段： Spark理論

（1）Spark介紹；（2）Spark代碼開發(fā)流程 ； （3）Spark集群搭建；（4） Spark資源調(diào)度原理；

（5）Spark任務(wù)調(diào)度；（6）Spark案例；（7）Spark中兩種最重要shuffle；

（8）Spark高可用集群的搭建；（9）SparkSQL介紹；（10） SparkSQL實戰(zhàn) ；

（11）SparkStreaming介紹；（12）SparkStreaming實戰(zhàn)

第九階段：機器學(xué)習(xí)介紹

（1） 線性回歸詳解； （2）邏輯回歸分類算法； （3）Kmeans聚類算法； （4）KNN分類算法； （5）決策樹 隨機森林算法

從零基礎(chǔ)到項目實戰(zhàn)，實時交易監(jiān)控系統(tǒng)，推薦系統(tǒng)理論，數(shù)據(jù)庫搭建等等。需要以下大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)資料的小伙伴可以加群免費獲取，和行業(yè)大牛一起學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。

第十階段：Elasticsearch理論

（1）Elasticsearch搜索原理； （2） Elasticsearch實戰(zhàn)

第十一階段：Storm理論

（1）Storm介紹以及代碼實戰(zhàn)；（2）Storm偽分布式搭建以及任務(wù)部署； （3）Storm架構(gòu)詳解以及DRCP原理；

（4） 虛擬化理論kvm虛擬化 ； （5） docker

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結(jié)語：以上就是大數(shù)據(jù)從入門到精通的學(xué)習(xí)路線了，并且有許多項目實戰(zhàn)供大家實踐。祝大家工作順利，步步高升！