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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大数据学习路线图与技术栈导图
刚入门大数据的朋友,学习路线图的整理真的能省不少弯路。尤其云里雾里那会儿,看到这些资源就跟捞到救生圈一样。
尚硅谷的内部资料挺值一看,结构清晰,适合刚上手的你。尤其是基础打不牢的,建议先看看这份路线图:大数据学习路线图尚硅谷内部资料。
技术栈导图也蛮实用,图解一目了然,从 Hadoop 到 Spark 都铺得挺开,看完基本知道每一阶段该学啥:大数据学习路线与技术栈导图。
如果你还不太清楚大数据到底是啥,推荐先看看这份 Hadoop 入门资料,讲得还算通俗,MapReduce也比较细:认识大数据 1Hadoop 基础学习。
学习资料精选那份蛮全面的,有点像工具箱,查缺补漏挺方便:大数据学习资料精
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大数据技术栈学习指南
大数据技术栈学习指南
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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大数据参考学习路线
基础
2.0离线计算专栏
2.1进阶
3.0实时计算专栏
3.1进阶
数据仓库与etl专栏
搜索与推荐专栏
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大数据方向的学习路线图,推荐一份还挺全面的 PDF 文档,叫《大数据方向学习路线》。从入门到实战,基本都涵盖到了。像Java、Linux、MySQL这些打基础的知识点有讲,后面也跟得上主流的技术栈,比如Hadoop、Spark、Flink这些框架,还有像Kafka、HBase这种大数据组件,也讲得蛮细的。路线图挺系统的,尤其适合你刚开始摸大数据或者打算转行的朋友。内容节奏还不错,不会上来就一堆理论,而是配了不少实践建议。比如提到数仓建模,就会讲星型模型、雪花模型怎么落地。另外还有多配套学习资源,B 站教程列得挺全,《Java 基础到高级-宋红康》这些视频新手看挺友好的。还有文末的推荐链接,也能
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本来生活大数据技术方案体系化大数据架构与技术栈升级
本来生活的大数据方案挺有代表性的,尤其适合从传统数据库往大数据技术转型的团队。它从最早的 SQL Server 一路演进到 Hadoop,全程记录了从“小打小闹”到“体系化运作”的完整路线,技术栈升级也蛮全的,像Hive、Kafka、Storm、Elasticsearch都有用上,整合得还不错。
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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大数据技术的入门资源其实蛮多的,但要说整理得清楚、适合前端或者全栈同行快速上手的,我还挺推荐这个《大数据教程.txt》。大数据的 4V 特性讲得明明白白,Volume、Velocity、Variety、Value几个点都带例子,理解起来不费劲。像是 Hadoop 和 Spark 的部分,内容不光全面,还挺贴近实战,是 MapReduce 和 HDFS 那块,对初学者来说友好。
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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大数据的入门资源还挺多的,但如果你想从头开始摸清楚个,《大数据入门认识大数据 1》这套资料还挺合适的。内容不长,节奏也不快,适合一边看一边查资料,不至于压得你喘不过气来。
你会碰到不少大数据圈子常见的技术名词,比如Hadoop、数据、日志这类的,别慌,文档里都带了例子,基本能对上号。用的时候可以多对照下你自己的业务场景,比如是不是也有日志文件堆成山?
顺手推荐几个相关资源,都是实战向的——Hadoop 大数据与挖掘实战挺适合想撸代码的;大数据与挖掘内容偏基础,适合入门看看;日志文件那个讲得也比较细,日志多的项目别错过。
还可以看看企业级的那本——理解大数据 企业级 Hadoop 和流数据,讲得
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