如果你对大数据有兴趣,想了解从入门到进阶的学习路线,这份《大数据精选入门指南》绝对值得一看。内容覆盖了从大数据学习路线到大数据技术栈思维导图,挺全面的。你可以了解到如何使用Hadoop的HDFS
,通过MapReduce
进行多元计算,掌握YARN
集群资源管理器的使用,甚至学会搭建Hadoop
高可用服务。
另外,Hive的安装配置和常用操作都详细了,挺适合想用SQL
做大数据的朋友。你还可以通过Spark
进行数据,学会使用RDD
和DataFrame
,对Spark SQL
的聚合函数、JOIN 操作也有清晰的解析。
这份指南不仅给出了具体的技术栈,还通过实用的学习路线你更好地理解大数据架构,挺有的。结合相关工具和平台的使用,逐步上手,进阶也会更快。如果你正在准备大数据面试,这些内容也会有。
大数据入门指南大数据学习路线与技术栈导图
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Hadoop 分布式生态系统
HDFS: 分布式文件存储系统,提供高容错性和高吞吐量数据存储。
单机伪集群环境搭建。
常用 Shell 命令 和 Java API 使用。
基于 Zookeeper 搭建 Hadoop 高可用集群。
MapReduce: 分布式计算框架,用于大规模数据集的并行处理。
YARN: 集群资源管理器,负责管理集群资源和调度应用程序。
Hive 数据仓库系统
核心概念及 Linux 环境下安装部署。
CLI 和 Beeline 命令行基本使用。
DDL 操作:创建、修改和删除数据库、表等。
分区表和分桶表:提高查询效率。
视图和索引:简化
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Hadoop 生态的升级挺有意思的,开始只是报表慢、数据杂的问题,后来一步步演变出了实时计算和智能。比如日志采集用Flume,消息队列用Kafka,再接个Storm做实时计算,逻辑就顺了。响应也快,数据效率一下子上来了。
HBase用来扛高并发写入场景,像是订单系统或者活动日志就比较适合它。搜索类应用
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Hadoop 的 HDFS 原理解释得比较清晰,像“把大文件拆块存多个节点”这种说法,就挺接地气。你要是之前没接触过分布式存储,看完这个也能搞懂怎么回事。MapReduce那段说的是“先分再归”,比教科书好懂多了。
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