大数据进阶学习指南

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

这是一套完整的大数据学习资源，包含多个PPT，适合大数据初学者入门。

Oracle 10g快速入门课程第1部分：安装Oracle软件及数据库构建。第2部分：Oracle Enterprise Manager基础介绍等。

大数据学习路径指南 清晰的学习路径图，助你进阶大数据领域。

大数据开发的进阶路上，总会遇到一些又杂又深的技术坑。《大数据开发宝典进阶版》这份资源，内容整理得挺系统，理论+实践都有，拿来做学习资料或者复习笔记都合适。 分布式计算框架的部分讲得还不错，从原理到实际用法，比如怎么搭个计算集群，怎么做资源调度这些，都有比较清晰的例子。 数据存储和这块，重点讲了像HDFS这样的分布式存储，还有Hadoop的一些常见用法。比如你要在本地搭个小型环境测试，书里就有配置流程，照着走快就能跑起来。 另外数据挖掘和机器学习的内容也覆盖了，虽然不是深，但作为入门或者梳理知识挺合适。像常见的分类算法、聚类都有提到，还搭配了实践场景。 如果你现在刚好在做数据平台的开发，又想搞清

SQL学习指南：初级到进阶的完整指南，适合SQL初学者和进阶者。

《大数据》教材PPT1.zip包含了关键大数据领域知识，涵盖大数据概念、数据采集与预处理、数据挖掘算法及工具应用等内容。详细介绍了大数据的定义及其核心特征：Volume、Velocity、Variety、Value和Veracity，并探讨了大数据在金融、医疗等多个行业的应用。第二章讲解了数据获取技术和预处理步骤，确保数据质量和一致性。第三章深入介绍了分类、聚类、关联规则等数据挖掘算法，如决策树、K-means、Apriori和线性回归。第四章介绍了Apache Hadoop、Spark、Hive、Pig等大数据处理工具及NoSQL数据库。第五章可能涉及大数据挑战、未来趋势和机器学习应用等内容

这份大数据学习指南集合了大数据领域的经典框架和工具，像Hadoop、Spark、Flink，内容覆盖从基础到高级的多方面知识。比如，Hadoop不仅讲了 HDFS 的 Shell 和 Java API 操作，还深入了MapReduce和资源调度器YARN的应用场景。对于想搞清楚分布式计算的，Hadoop 可以说是必学的一环。Zookeeper的内容则涉及它的安装、配置、客户端操作和内部原理，你理解分布式系统的核心机制。Hive的章节了数据定义和操作，适合需要进行大数据存储与查询的场景。除了书籍内容，还附上了一些常用的资源链接，像是Hadoop、Hive、Zookeeper和HBase的集群搭建

如果你对大数据有兴趣，是 MongoDB 相关的学习，看看这些资源还挺有的。像MongoDB 大数据指南（2.0），从基本的配置到性能优化都涉及到，适合入门和进阶的朋友。大数据技术和数据库应用这篇文章也不错，帮你了解数据库在大数据中的角色，尤其是涉及到并发和分布式存储的部分。想要进一步了解其他数据库技术的话，高性能大数据数据库 GridDB可以给你一些灵感，GridDB 在大量数据时相当高效。而对于更复杂的应用场景，比如超市商品条码管理，超市商品条码数据库大数据这个文档也挺有参考价值。除此之外，还有许多 HBase、Hadoop 等大数据技术的文章，基本可以覆盖你对大数据的常见需求。