大数据必备技能详细
因为笔者本身是偏Java应用方向的,所以整理的大数据必备技能详细,也是偏向于大数据工程师方向。总共分为五大部分,分别是:
-
大数据技术基础
-
离线计算Hadoop
-
流式计算Storm
-
内存计算Spark
-
机器学习算法
大数据技术基础
linux操作基础
-
linux系统简介与安装
-
linux常用命令–文件操作
-
linux常用命令–用户管理与权限
-
linux常用命令–系统管理
-
linux常用命令–免密登陆配置与网络管理
-
linux上常用软件安装
-
linux本地yum源配置及yum软件安装
-
linux防火墙配置
-
linux高级文本处理命令cut、sed、awk
-
linux定时任务crontab
shell编程
-
shell编程–基本语法
-
shell编程–流程控制
-
shell编程–函数
-
shell编程–综合案例–自动化部署脚本
内存数据库redis
-
redis和nosql简介
-
redis客户端连接
-
redis的string类型数据结构操作及应用-对象缓存
-
redis的list类型数据结构操作及应用案例-任务调度队列
-
redis的hash及set数据结构操作及应用案例-购物车
-
想系统学习大数据的话
-
可以加入大数据技术学习扣扣君羊:522189307
-
redis的sortedset数据结构操作及应用案例-排行榜
布式协调服务zookeeper
-
zookeeper简介及应用场景
-
zookeeper集群安装部署
-
zookeeper的数据节点与命令行操作
-
zookeeper的java客户端基本操作及事件监听
-
zookeeper核心机制及数据节点
-
zookeeper应用案例–分布式共享资源锁
-
zookeeper应用案例–服务器上下线动态感知
-
zookeeper的数据一致性原理及leader选举机制
java高级特性增强
-
Java多线程基本知识
-
Java同步关键词详解
-
java并发包线程池及在开源软件中的应用
-
Java并发包消息队里及在开源软件中的应用
-
Java JMS技术
-
Java动态代理反射
轻量级RPC框架开发
-
RPC原理学习
-
Nio原理学习
-
Netty常用API学习
-
轻量级RPC框架需求分析及原理分析
-
轻量级RPC框架开发
离线计算Hadoop
hadoop快速入门
-
hadoop背景介绍
-
分布式系统概述
-
离线数据分析流程介绍
-
集群搭建
-
集群使用初步
HDFS增强
-
HDFS的概念和特性
-
HDFS的shell(命令行客户端)操作
-
HDFS的工作机制
-
NAMENODE的工作机制
-
java的api操作
-
案例1:开发shell采集脚本
MAPREDUCE详解
-
自定义hadoop的RPC框架
-
Mapreduce编程规范及示例编写
-
Mapreduce程序运行模式及debug方法
-
mapreduce程序运行模式的内在机理
-
mapreduce运算框架的主体工作流程
-
自定义对象的序列化方法
-
MapReduce编程案例
MAPREDUCE增强
-
Mapreduce排序
-
自定义partitioner
-
Mapreduce的combiner
-
mapreduce工作机制详解
MAPREDUCE实战
-
maptask并行度机制-文件切片
-
maptask并行度设置
-
倒排索引
-
共同好友
federation介绍和hive使用
-
Hadoop的HA机制
-
HA集群的安装部署
-
集群运维测试之Datanode动态上下线
-
集群运维测试之Namenode状态切换管理
-
集群运维测试之数据块的balance
-
HA下HDFS-API变化
-
hive简介
-
hive架构
-
hive安装部署
-
hvie初使用
hive增强和flume介绍
-
HQL-DDL基本语法
-
HQL-DML基本语法
-
HIVE的join
-
HIVE 参数配置
-
HIVE 自定义函数和Transform
-
HIVE 执行HQL的实例分析
-
HIVE最佳实践注意点
-
HIVE优化策略
-
HIVE实战案例
-
Flume介绍
-
Flume的安装部署
-
案例:采集目录到HDFS
-
案例:采集文件到HDFS
流式计算Storm
Storm从入门到精通
-
Storm是什么
-
Storm架构分析
-
Storm架构分析
-
Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析
-
Storm WordCount案例及常用Api分析
-
Storm集群部署实战
-
Storm+Kafka+Redis业务指标计算
-
Storm源码下载编译
-
Strom集群启动及源码分析
-
Storm任务提交及源码分析
-
Storm数据发送流程分析
-
Storm通信机制分析
-
Storm消息容错机制及源码分析
-
Storm多stream项目分析
-
编写自己的流式任务执行框架
Storm上下游及架构集成
-
消息队列是什么
-
Kakfa核心组件
-
Kafka集群部署实战及常用命令
-
Kafka配置文件梳理
-
Kakfa JavaApi学习
-
Kafka文件存储机制分析
-
Redis基础及单机环境部署
-
Redis数据结构及典型案例
-
Flume快速入门
-
Flume+Kafka+Storm+Redis整合
内存计算Spark
scala编程
-
scala编程介绍
-
scala相关软件安装
-
scala基础语法
-
scala方法和函数
-
scala函数式编程特点
-
scala数组和集合
-
scala编程练习(单机版WordCount)
-
scala面向对象
-
scala模式匹配
-
actor编程介绍
-
option和偏函数
-
实战:actor的并发WordCount
-
柯里化
-
隐式转换
AKKA与RPC
-
Akka并发编程框架
-
实战:RPC编程实战
Spark快速入门
-
spark介绍
-
spark环境搭建
-
RDD简介
-
RDD的转换和动作
-
实战:RDD综合练习
-
RDD高级算子
-
自定义Partitioner
-
实战:网站访问次数
-
广播变量
-
实战:根据IP计算归属地
-
自定义排序
-
利用JDBC RDD实现数据导入导出
-
WorldCount执行流程详解
RDD详解
-
RDD依赖关系
-
RDD缓存机制
-
RDD的Checkpoint检查点机制
-
Spark任务执行过程分析
-
RDD的Stage划分
Spark-Sql应用
-
Spark-SQL
-
Spark结合Hive
-
DataFrame
-
实战:Spark-SQL和DataFrame案例
SparkStreaming应用实战
-
Spark-Streaming简介
-
Spark-Streaming编程
-
实战:StageFulWordCount
-
Flume结合Spark Streaming
-
Kafka结合Spark Streaming
-
窗口函数
-
ELK技术栈介绍
-
ElasticSearch安装和使用
-
Storm架构分析
-
Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析
-
Storm WordCount案例及常用Api分析
Spark核心源码解析
-
Spark源码编译
-
Spark远程debug
-
Spark任务提交行流程源码分析
-
Spark通信流程源码分析
-
SparkContext创建过程源码分析
-
DriverActor和ClientActor通信过程源码分析
-
Worker启动Executor过程源码分析
-
Executor向DriverActor注册过程源码分析
-
Executor向Driver注册过程源码分析
-
DAGScheduler和TaskScheduler源码分析
-
Shuffle过程源码分析
-
Task执行过程源码分析
机器学习算法
python及numpy库
-
机器学习简介
-
机器学习与python
-
python语言–快速入门
-
python语言–数据类型详解
-
python语言–流程控制语句
-
python语言–函数使用
-
python语言–模块和包
-
phthon语言–面向对象
-
python机器学习算法库–numpy
-
机器学习必备数学知识–概率论
常用算法实现
-
knn分类算法–算法原理
-
knn分类算法–代码实现
-
knn分类算法–手写字识别案例
-
lineage回归分类算法–算法原理
-
lineage回归分类算法–算法实现及demo
-
朴素贝叶斯分类算法–算法原理
-
朴素贝叶斯分类算法–算法实现
-
朴素贝叶斯分类算法–垃圾邮件识别应用案例
-
kmeans聚类算法–算法原理
-
kmeans聚类算法–算法实现
-
kmeans聚类算法–地理位置聚类应用
-
决策树分类算法–算法原理
-
决策树分类算法–算法实现