2019年全新升级大数据学习路线
很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：199427210，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系
第一阶段：Linux理论
（1）Linux基础；（2）Linux-shell编程；（3）高并发：lvs负载均衡；（4）高可用&反向代理
第二阶段：Hadoop理论
（1）hadoop-hdfs理论；（2）hadoop-hdfs集群搭建；（3）hadoop-hdfs 2.x & api ；（4）hadoop-MR理论 ；
（5）hadoop-MR开发分析；（6）hadoop-MR源码分析 ；（7）hadoop-MR开发案例
第三阶段：Hive理论
（1）Hive介绍以及安装 ；（2）Hive实战
第四阶段：HBase
（1）HBase介绍以及安装 ；（2）HBase调优
第五阶段： redis理论
（1）redis类型 ； （2） redis高级
第六阶段：Zookeeper理论
（1）Zookeeper介绍 ；（2） Zookeeper使用
第七阶段： Scala语法
（1）Scala语法介绍；（2）scala语法实战
第八阶段： Spark理论
（1）Spark介绍；（2）Spark代码开发流程 ； （3）Spark集群搭建；（4） Spark资源调度原理；
（5）Spark任务调度；（6）Spark案例；（7）Spark中两种最重要shuffle；
（8）Spark高可用集群的搭建；（9）SparkSQL介绍；（10） SparkSQL实战 ；
（11）SparkStreaming介绍；（12）SparkStreaming实战
第九阶段：机器学习介绍
（1） 线性回归详解； （2）逻辑回归分类算法； （3）Kmeans聚类算法； （4）KNN分类算法； （5）决策树 随机森林算法
第十阶段：Elasticsearch理论
（1）Elasticsearch搜索原理； （2） Elasticsearch实战
第十一阶段：Storm理论
（1）Storm介绍以及代码实战；（2）Storm伪分布式搭建以及任务部署； （3）Storm架构详解以及DRCP原理；
（4） 虚拟化理论kvm虚拟化 ； （5） docker
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