学习阶段一：
大家好我是大数据班的张鑫，
声明：本文转至http://blog.csdn.net/yuexianchang/article/details/52468291
- 首先我们先看一下此图：
一、入门准备
1、linux操作基础
- Linux的介绍，Linux的安装：VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
- Linux的常用命令：常用命令的介绍、常用命令的使用和练习（文件操作、用户管理与权限、免密登陆配置与网络管理）
- Linux系统进程管理基本原理及相关管理工具如ps、pkill、top、htop等的使用；
- Linux启动流程，运行级别详解，chkconfig详解
- VI、VIM编辑器：VI、VIM编辑器的介绍、VI、VIM扥使用和常用快捷键
- Linux磁盘管理，lvm逻辑卷，nfs详解
- Linux系统文件权限管理：文件权限介绍、文件权限的操作
- Linux的RPM软件包管理：RPM包的介绍、RPM安装、卸载等操作
- yum命令，yum源搭建
- Linux网络：Linux网络的介绍、Linux网络的配置和维护 防火墙配置
- Shell编程：Shell的介绍、Shell脚本的编写
- Linux上常见软件的安装：安装JDK、安装Tomcat、安装mysql,web项目部署
13）linux高级文本处理命令cut、sed、awklinux
14）定时任务crontab
二、离线计算系统
1、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
2、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
3、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
4、MAPREDUCE增强
Mapreduce排序
自定义partitioner
Mapreduce的combiner
mapreduce工作机制详解
5、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
6、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
7、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
四、Flume分布式日志框架
- flume简介-基础知识
- flume安装与测试
- flume部署方式
- flume source相关配置及测试
- flume sink相关配置及测试
- flume selector 相关配置与案例分析
- flume Sink Processors相关配置和案例分析
- flume Interceptors相关配置和案例分析
- flume AVRO Client开发
- flume 和kafka 的整合
五、内存数据库redis
- redis特点、与其他数据库的比较
- 如何安装redis
- 如何使用命令行客户端
- redis的字符串类型
- redis的散列类型
- redis的列表类型
- redis的集合类型
- 如何使用java访问redis【a.python访问redis,scala访问redis】
- redis的事务(transaction)
- redis的管道(pipeline)
- redis持久化(AOF+RDB)
- redis优化
- redis的主从复制
- redis的sentinel高可用
- twemproxy,codis实战
- redis3.x集群安装配置
六、Storm上下游及架构集成
- kafka是什么
- kafka体系结构
- kafka配置详解
- kafka的安装
- kafka的存储策略
- kafka分区特点
- kafka的发布与订阅
- zookeeper协调管理
- java编程操作kafka
- scala编程操作kafka
- flume 和kafka 的整合
- Kafka 和storm 的整合
七、Storm从入门到精通
- Storm的基本概念
- Storm的应用场景
- Storm和Hadoop的对比
- Storm集群的安装的linux环境准备
- zookeeper集群搭建
- Storm集群搭建
- Storm配置文件配置项讲解
- 集群搭建常见问题解决
- Storm常用组件和编程API：Topology、 Spout、Bolt
- Storm分组策略(stream groupings)
- 使用Strom开发一个WordCount例子
- Storm程序本地模式debug、Storm程序远程debug
- Storm事物处理
- Storm消息可靠性及容错原理
- 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
- Storm Trident概念
- Trident state 原理
- Trident开发实例
- Storm DRPC(分布式远程调用)介绍
- Storm DRPC实战讲解
- Storm和Hadoop 2.x的整合：Storm on Yarn
八、scala编程
- scala解释器、变量、常用数据类型等
- scala的条件表达式、输入输出、循环等控制结构
- scala的函数、默认参数、变长参数等
- scala的数组、变长数组、多维数组等
- scala的映射、元组等操作
- scala的类，包括bean属性、辅助构造器、主构造器等
- scala的对象、单例对象、伴生对象、扩展类、apply方法等
- scala的包、引入、继承等概念
- scala的特质
- scala的操作符
- scala的高阶函数
- scala的集合
- scala数据库连接
九、内存计算体系Spark
- Spark介绍
- Spark应用场景
- Spark和Hadoop MR、Storm的比较和优势
- RDD
- Transformation
- Action
- Spark计算PageRank
- Lineage
- Spark模型简介
- Spark缓存策略和容错处理
- 宽依赖与窄依赖
- Spark配置讲解
- Spark集群搭建
- 集群搭建常见问题解决
- Spark原理核心组件和常用RDD
- 数据本地性
- 任务调度
- DAGScheduler
- TaskScheduler
- Spark源码解读
- 性能调优
- Spark和Hadoop2.x整合：Spark on Yarn原理
十、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
十一、机器学习算法
1、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
2、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
