阿里云大数据专业认证学习笔记-20200106.pdf

本考试范围涵盖阿里云大数据平台的核心服务和技术，包括但不限于数据采集、存储、处理、分析和机器学习。考生需要掌握相关概念、原理和最佳实践，并能运用这些知识解决实际业务问题。具体考试内容请参考阿里云官方网站提供的最新考试大纲。

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

阿里云的大数据资源，内容量挺大，质量也不错，适合你一口气刷一整天。 阿里云的大数据资料真的是蛮全的，尤其是那个天池竞赛，不光能练手，题目设计还挺接地气的，拿来练数据和模型调优正合适。你可以直接下它的 pdf 文档看：http://www.cpud.net/down/24718.html。 如果你是刚接触云计算+大数据这块的，推荐你从“实战详解”那份文章看起。讲得比较细，例子也挺多，像用Hadoop跑一个统计任务什么的，都有。 还有个 PPT 版本的资源，嗯...视觉党别错过：http://www.cpud.net/down/23195.html，图文结合，看着轻松，理解起来快多了。 讲战略的也

这是一份关于ACP大数据技术的学习笔记，倾注了大量心血整理而成，期待它能帮助你深入理解相关知识。

大数据方向的学习资料太多太杂？《大数据学习笔记》这份文档整理得还挺全，适合想快速入门也想系统理解大数据生态的你。 Hadoop 的 HDFS那块讲得挺细，像“副本机制”“块存储”这些点都有提到，能帮你理解大数据为什么要“分布式”。MapReduce部分也讲了执行流程，Map 干嘛、Reduce 又干嘛，读完之后概念就清晰了。 Hive这块我觉得比较友好，SQL 操作习惯的同学上手没啥门槛。文档里还了它怎么把 SQL 转成 MapReduce 跑任务，适合搞离线的业务。 离线计算和实时计算也都提到了，像用 Flink 做实时监控、Spark SQL 做定时报表，这些例子都贴地气，能对号入座找到适

大数据学习过程里的珍藏版笔记，都是我边学边整理的，内容挺全的，涵盖了从 Hadoop 入门到 Spark、阿里云认证这些。嗯，最重要的——全都不用花资源分，白嫖也能学得起飞。 Hadoop 的基础入门笔记，逻辑挺清晰，像 大数据 Hadoop 笔记 这篇就挺适合初学者，讲 MapReduce 的原理时候用了生活场景举例，看一遍就懂了。 想快速掌握整体框架的可以看看 学习笔记汇总，像 HDFS、YARN这些模块串得蛮紧凑，适合你通读一遍之后再挑重点复习。 如果你习惯用脑图看知识结构，那个 XMind 文件别错过，层级做得蛮细，翻着翻着就理清楚关系了。 写 Python 的你会更想了解 Spark

阿里云大数据三天培训课程资料是一份涵盖了广泛大数据技术和应用的深度学习资源，专门针对阿里云平台进行了定制。这份课件为学员提供全面了解和掌握大数据处理技术的机会，特别是与阿里云相关的服务和解决方案。保密措施确保了内容的安全性和专业性，只读设置则强调了对知识内容的尊重和保护。课件内容涵盖大数据基础概念、Hadoop框架、阿里云大数据服务（如MaxCompute、E-MapReduce、AnalyticDB等）、数据存储与管理、大数据分析与挖掘、实战案例、数据安全与合规性、最佳实践及未来趋势。这个培训课程不仅提供了丰富的理论知识，还包括实践操作和互动环节，帮助学员全面掌握大数据处理在阿里云平台上的实

阿里云EMR开发指南：Spark & Hive 大数据处理 本指南深入探讨阿里云EMR（Elastic MapReduce）平台上使用Spark和Hive进行大数据处理的技术和方法。涵盖以下主题： EMR集群搭建与配置：详细说明如何创建和管理EMR集群，包括选择实例类型、配置网络和安全设置等。 Spark开发实践：介绍Spark核心概念、RDD编程模型、Spark SQL应用，以及如何使用Spark处理存储在OSS上的数据。 Hive数据仓库构建：指导如何使用Hive创建和管理数据仓库，包括表结构设计、数据导入导出、HiveQL查询优化等。 Spark与OSS集成：演示如何利用Spark高效

2015年3月23日，阿里云计算宣布推出新一季天池大数据竞赛。这项竞赛吸引全球年轻数据科学家，以开发更精准的数据分析模型，预测消费者购物偏好、余额宝资金流动和时尚穿衣趋势。