黑马大数据学习宝典

这两项是关键。

突出重围，斩获大数据Offer 这份资料汇集了大数据领域常见的面试问题及解析，助你轻松应对技术面试，拿下心仪职位。 内容涵盖： Hadoop生态系统核心组件 Spark大数据处理框架 NoSQL数据库 数据仓库与数据湖 数据分析与挖掘 机器学习算法 实时计算技术 适用人群： 准备面试大数据相关岗位的求职者 希望提升大数据技术水平的开发者 对大数据领域感兴趣的在校学生 学习指南： 通读资料，掌握核心知识点 针对薄弱环节，查阅相关资料深入学习 结合实际项目经验，融会贯通 祝你面试顺利，开启大数据职业生涯！

课程内容 HBase案例分析 MapReduce 高阶应用 多语言 MapReduce 编程 Chukwa 集群监控系统 Greenplum 架构解析 Flume 日志收集系统实战 视频教学 课程包含详细的视频教程，助你快速入门Hadoop大数据技术。

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

大数据方向的入门资料蛮多，但整理得像样的，还真不多见。《大数据学习笔记文档》就挺值得一看，内容比较全，技术也比较实在，关键是看起来不枯燥。Linux、Kafka、Python、Hadoop、Scala 这些都涵盖了，适合刚入门或者转岗的你参考一下。 Linux的部分偏实操，比如shell脚本、用户权限设置，都是你平时搭环境绕不开的。嗯，建议你先搞清楚vim和chmod这些，入门效率高不少。 Kafka讲得还行，主要围绕Producer和Consumer这块来展开，配合topic和partition讲清楚了数据是怎么流动的。你要是搞实时，这段内容建议多看几遍。 Python这块比较亲民，像pan

程序员面试宝典：大数据篇 本篇章涵盖了程序员面试中常见的大数据相关问题及详细解析，助您在面试中脱颖而出。 涵盖技术栈： Android C# Java Dubbo Elasticsearch HTML HTTP JavaScript JVM Kafka Linux Memcached MongoDB MyBatis MySQL Netty Nginx Oracle Python RabbitMQ React Redis Spring SpringBoot SpringCloud SpringMVC Vue Zookeeper 并发编程 大数据 前端

Apache Spark 的进阶宝典《Mastering Apache Spark》还挺值得推荐给搞大数据的你。内容覆盖面广，从基础的Spark Core到实战级的Structured Streaming、MLlib、GraphX都有讲，细节拉满。是机器学习那一块，ML Pipelines搭建工作流挺有意思，像StringIndexer和Tokenizer这种工具用起来贼顺手。书里还讲了模型评估和调优，像CrossValidator、BinaryClassificationEvaluator这些都讲得明白。用 Spark 做流？书里有详细例子，结合Structured Streaming模块，

探索大数据：入门指南与资源宝典 想要踏入大数据领域，却不知从何入手？别担心，这份指南将为你揭开大数据的神秘面纱，并提供丰富的资源，助你开启学习之旅。 ### 什么是大数据？ 大数据是指规模庞大、类型多样且高速产生的数据集合，需要借助新型处理模式才能获得洞察力。 ### 为什么学习大数据？ 各行各业对大数据人才需求激增。 掌握大数据技术，提升个人竞争力。 利用数据分析解决实际问题，创造价值。 ### 如何入门大数据？ 夯实基础: 学习编程语言（如Python、Java）、数据库管理（如SQL）、Linux 操作系统等。 掌握核心技术: 深入学习大数据生态系统组件，例如 Hadoop、Spa

本资料库提供 Hadoop、Hive、Sqoop、Flume、Zookeeper、Oozie、Kafka 等大数据技术视频教程与全套学习资料，并包含 Linux 基础教程。