开发路线图

Hadoop 的学习路线图整理得还挺系统的，尤其适合刚入门或者转行的大数据方向。资源分类清楚，从基础概念到环境搭建、技术栈都有涉及，像是从 0 到 1 把你带进大数据世界那种。资料里也有不少实战内容，比如环境搭建的笔记、内部讲义啥的，拿来对照操作方便。 大数据方向的参考路线图还蛮全面的，你可以按图索骥，先抓住主干技术，比如Hadoop、MapReduce、HDFS，再往 Spark、Flink、数仓这些方向拓展。路径清晰，节奏也不快，适合边学边练。 嗯，里面我觉得尚硅谷的内部资料挺值得一看，偏实战，讲得也不枯燥，配套的案例还能直接上手。如果你是喜欢一步步搭环境的那种，推荐先看下那个环境搭建的文

DB2 的技术路线图还蛮清晰的，适合你按部就班地深挖一波。从基本架构到高阶玩法，像复制技术、纯 XML、Purescale 这些都涵盖到了，适合系统性掌握。路线图内容挺细，像那篇《DB2 技术详解》，里面讲得比较接地气，尤其是事务管理那块，实际工作中常用。再比如想搞清楚 DB2 和 Oracle 的兼容问题？可以看看《Oracle 迁移到 DB2 的技术文档》，对迁移流程和注意事项讲得挺透。你如果对 NoSQL 也感兴趣，顺手可以看看Dynobase 的路线图，Serverless 场景下也有不少启发。，不是只讲 DB2，而是把周边的大数据和数据库生态都串起来了，学起来比较成体系。如果你是做数

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

大数据方向的学习图谱，清晰直观，一张图就能理清整个路线图，蛮适合刚入门或者想系统梳理知识的你。涉及的数据、Hadoop 框架、日志这些内容都囊括了，嗯，看着不费劲，用起来也方便。 数据的入门路径不算复杂，先掌握基本的数据清洗、可视化，慢慢往机器学习靠。你可以看看这个大数据的资料，内容比较实用，案例也接地气。 Hadoop 的 HDFS+MapReduce组合，适合批量大文件，架构上有点像工厂的流水线。你平时如果要上百 G 的日志数据，这篇Hadoop Linux 大数据框架文章挺适合拿来练手。 日志这块别忽视，尤其是做后台埋点或者性能的时候关键。网页日志怎么？这篇大数据与网页日志文件讲得还不错

大数据工程师的知识图谱，真不是随便看看就能掌握的，路线清晰才是关键。这份路线图还挺全面，从语言、工具、到可视化、项目实战一网打尽，比较适合自学或者准备跳槽的你。 基础知识的部分提到了数据结构、算法这些老生常谈的内容，虽然听起来枯燥，但你会发现写 MapReduce 的时候真有用，是复杂数据清洗逻辑那块。 语言基础里主推 Java 和 Scala，这俩语言在 Hadoop 和 Spark 场景下都比较吃香。如果你之前是前端转后端，也能比较快适应，语法不绕，生态成熟。 提到的工具链也还不错，像 Kafka、Flink、Hive、HBase 都是大厂常用。嗯，初学的时候别全上，建议先搞定 Hadoo

大数据技术进阶路线 基础阶段 编程语言：Java 或 Python Linux 基础操作 Hadoop 生态系统：HDFS、MapReduce、YARN 分布式数据库：HBase 数据仓库：Hive 进阶阶段 实时计算：Spark、Flink NoSQL 数据库：MongoDB、Cassandra 消息队列：Kafka 数据湖：Delta Lake 机器学习：Spark MLlib、TensorFlow 高级阶段 云计算平台：AWS、Azure、GCP 容器技术：Docker、Kubernetes 流处理：Kafka Streams、Spark Streaming 数据治理：数据质量

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

探索 MySQL 复制和 MySQL Fabric 的最新发展方向。

大数据方向的学习路线图，内容蛮全的，来自尚硅谷内部资料。你要是刚开始接触大数据，或者正准备系统学一遍，这份资料挺合适的。路线规划得比较细，从Hadoop、Hive到Oozie和Scala，一步步来，省不少走弯路的时间。 里面像Hadoop的部分，讲得还挺清楚。你可以看看这篇：尚硅谷大数据技术——Hadoop 详解，嗯，从分布式存储到 MapReduce 都有。理解了这些，跑个分布式任务没太大问题。 Oozie这个调度工具，多人开始学都绕过去了，其实早晚得用上。建议你早点看看这篇：尚硅谷大数据之 Oozie 详解，内容偏实战，比较容易上手。 如果你 Java 基础还不错，Scala也别怕，它跟

关联规则挖掘包括布尔与定量关联（基于数据类型处理）。例如：buys(x, “SQLServer”) ^ buys(x, “DMBook”) -> buys(x, “DBMiner”) [0.2%, 60%]。此外，还有单维与多维关联，单层与多层分析。例如：age(x, “30..39”) ^ income(x, “42..48K”) -> buys(x, “PC”) [1%, 75%]。进一步的扩展涉及相关性和因果分析。需要注意的是，关联并不一定意味着因果关系。还有最大模式和闭合相集的概念，以及如“小东西”销售促发“大家伙”买卖的添加约束。