完整的大数据知识体系,大数据学习路线图
任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线,才能够有条不紊的完成我们的学习目标。大数据所需学习的内容纷繁复杂,难度较大,有一个合理的大数据学习路线图帮忙理清思路就显得尤为必要。
一、Java语言以java语言为基础掌握面向对象编程思想所涉及的知识,以及该知识在面向对象编程思想中的应用,培养学生设计程序的能力。掌握程度:精通。
互联网科技发展蓬勃兴起,人工智能时代来临,抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习,却因为时间不够,资源不足而放弃的人。我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程,大数据学习群:498856122 欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
二、数据结构与算法掌握基于JAVA语言的底层数据结构和算法原理,并且能够自己动手写出来关于集合的各种算法和数据结构,并且了解这些数据结构处理的问题和优缺点。掌握程度:熟练。
三、数据库原理与MYSQL数据库掌握关系型数据库的原理,掌握结构化数据的特性。掌握关系型数据库的范式。通过MYSQL数据库掌握通过SQL语言与MYSQL数据库进行交互。熟练掌握各种复杂SQL语句的编写。掌握程度:熟练。
四、LINUX操作系统全面了解LINUX。详解LINUX下的管理命令、用户管理、网络配置管理等。掌握SHELL脚本编程,能够根据具体业务进行复杂SHELL脚本的编写。掌握程度:精通。
五、Hadoop技术学习Hadoop技术的两个核心:分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。掌握MR的运行过程及相关原理,精通各种业务的MR程序编写。掌握Hadoop的核心源码及实现原理。掌握使用Hadoop进行海量数据的存储、计算与处理。掌握程度:精通。
六、分布式数据库技术:精通分布式数据库HBASE、掌握Mongodb及了解其它分布式数据库技术。精通分布式数据库原理、应用场景、HBASE数据库的设计、操作等,能结合HIVE等工具进行海量数据的存储于检索。掌握程度:精通。
七、数据仓库HIVE精通基于hadoop的数据仓库HIVE。精通HIVESQL的语法,精通使用HIVESQL进行数据操作。内部表、外部表及与传统数据库的区别,掌握HIVE的应用场景及Hive与HBase的结合使用。掌握程度:精通。
八、PYTHON语言精通PYTHON语言基础语法及面向对象。精通PYTHON语言的爬虫、WEB、算法等框架。并根据业务可以基于PYTHON语言开发完成的业务功能和系统。掌握程度:精通。
九、机器学习算法熟练掌握机器学习经典算法,掌握算法的原理,公式,算法的应用场景。熟练掌握使用机器学习算法进行相关数据的分析,保证分析结果的准确性。掌握程度:熟练。
十、Spark高级编程技术掌握Spark的运行原理与架构,熟悉Spark的各种应用场景,掌握基于SparkRDD的各种算子的使用;精通SparkStreaming针对流处理的底层原理,熟练应用SparkSql对各种数据源处理,熟练掌握Spark机器学习算法库。达到能够在掌握Spark的各种组件的基础上,能够构建出大型的离线或实时的业务项目。掌握程度:精通。
十一、真实大数据项目实战通过几个真实的大数据项目把之前学习的知识与大数据技术框架贯穿,学习真实的大数据项目从数据采集、清洗、存储、处理、分析的完整过程,掌握大数据项目开发的设计思想,数据处理技术手段,解决开发过程中遇到的问题和技术难点如何解决。
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
sqoop将mysql数据导入hbase、hive的常见异常处理
sqoop将mysql数据导入hbase、hive的常见异常处理一、需求:1、将以下这张表(test_goods[id,goods_name,goods_price])数据导入Hbase 由此,编写如下sqoop导入命令 sqoop import -D sqoop.hbase.add.row.key=true --connect jdbc:mysql://192.168.1.9/spider --username root --password root --table test_goods --hbase-create-table --hbase-table t_goods --column-family cf --hbase-row-key id -m 1一切看着都很正常,接下来开始执行命令,报如下错误: Error during import: No primary key could be found for table * 报错原因就是指定的mysql表名不是大写,所以mysql表名必须大写 Could not insert row with null value for r...
- 下一篇
大数据、人工智能、机器学习与深度学习都是什么?有什么关系?
大数据、人工智能是目前大家谈论比较多的话题,它们的应用也越来越广泛、与我们的生活关系也越来越密切,影响也越来越深远,其中很多已进入寻常百姓家,如无人机、网约车、自动导航、智能家电、电商推荐、人机对话机器人等等。 大数据是人工智能的基础,而使大数据转变为知识或生产力,离不开机器学习(Machine Learning),可以说机器学习是人工智能的核心,是使机器具有类似人的智能的根本途径。 本文主要介绍机器有关概念、与大数据、人工智能间的关系、机器学习常用架构及算法等,具体如下: 机器学习的定义大数据与机器学习机器学习与人工智能及深度学习机器学习的基本任务如何选择合适算法Spark在机器学习方面的优势 01 机器学习的定义 机器学习是什么?是否有统一或标准定义?目前好像没有,即使在机器学习的专业人士,也好像没有一个被广泛认可的定义。在维基百科上对
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- CentOS7安装Docker,走上虚拟化容器引擎之路
- Docker使用Oracle官方镜像安装(12C,18C,19C)
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- Docker安装Oracle12C,快速搭建Oracle学习环境
- CentOS7编译安装Gcc9.2.0,解决mysql等软件编译问题
- CentOS6,7,8上安装Nginx,支持https2.0的开启
- CentOS关闭SELinux安全模块
- CentOS7设置SWAP分区,小内存服务器的救世主
- CentOS7编译安装Cmake3.16.3,解决mysql等软件编译问题
- CentOS8安装Docker,最新的服务器搭配容器使用