大数据学习路线图

大数据指不用随机分析法这样捷径，而采用所有数据进行分析处理的方法。互联网时代每个企业每天都要产生庞大的数据，对数据进行储存，对有效的数据进行挖掘分析并应用需要依赖于大数据开发，

阶段一、Linux&&Hadoop生态体系

1、Linux大纲

1) Linux的介绍，Linux的安装：VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程

2) 了解机架服务器，采用真实机架服务器部署linux

3) Linux的常用命令：常用命令的介绍、常用命令的使用和练习

4) Linux系统进程管理基本原理及相关管理工具如ps、pkill、top、htop等的使用；

5) Linux启动流程，运行级别详解，chkconfig详解

6) VI、VIM编辑器：VI、VIM编辑器的介绍、VI、VIM扥使用和常用快捷键

7) Linux用户和组账户管理：用户的管理、组管理

8) Linux磁盘管理，lvm逻辑卷，nfs详解

9) Linux系统文件权限管理：文件权限介绍、文件权限的操作

10) Linux的RPM软件包管理：RPM包的介绍、RPM安装、卸载等操作

11) yum命令，yum源搭建

12) Linux网络：Linux网络的介绍、Linux网络的配置和维护

13) Shell编程：Shell的介绍、Shell脚本的编写

14) Linux上常见软件的安装：安装JDK、安装Tomcat、安装mysql,web项目部署

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：868847735 欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。

2、大型网站高并发处理

1) 第四层负载均衡

a) Lvs负载均衡

i. 负载算法，NAT模式，直接路由模式（DR），隧道模式（TUN）

b) F5负载均衡器介绍

2) 第七层负载均衡

a) Nginx

b) Apache

3) Tomcat、jvm优化提高并发量

4) 缓存优化

a) Java缓存框架

i. Oscache，ehcacheb) 缓存数据库

i. Redis，Memcached

5) Lvs+nginx+tomcat+redis|memcache构建二层负载均衡千万并发处理

6) Haproxy

7) Fastdfs小文件独立存储管理

8) Redis缓存系统

a) Redis基本使用

b) Redis sentinel高可用

c) Redis好友推荐算法

3、Lucene课程

1) Lucene介绍

2) Lucene 倒排索引原理

3) 建索引 IndexWriter

4) 搜索 IndexSearcher

5) Query

6) Sort和 过滤 （filter）

7) 索引优化和高亮

4、Solr课程

1) 什么是solr

2) 为什么工程中要使用solr

3) Solr的原理

4) 如何在tomcat中运行solr

5) 如何利用solr进行索引与搜索

6) solr的各种查询

7) solr的Filter

8) solr的排序

9) solr的高亮

10) solr的某个域统计

11) solr的范围统计

12) solrcloud集群搭建

5、Hadoop离线计算大纲

1) Hadoop生态环境介绍

2) Hadoop云计算中的位置和关系

3) 国内外Hadoop应用案例介绍

4) Hadoop 概念、版本、历史

5) Hadoop 核心组成介绍及hdfs、mapreduce 体系结构

6) Hadoop 的集群结构

7) Hadoop 伪分布的详细安装步骤

8) 通过命令行和浏览器观察hadoop

9) HDFS底层工作原理

10) HDFS datanode,namenode详解

11) Hdfs shell

12) Hdfs java api

13) Mapreduce四个阶段介绍

14) Writable

15) InputSplit和OutputSplit

16) Maptask

17) Shuffle：Sort，Partitioner，Group,Combiner

18) Reducer

19) 二次排序

20) 倒排序索引

21) 最优路径

22) 电信数据挖掘之-----移动轨迹预测分析（中国棱镜计划）

23) 社交好友推荐算法

24) 互联网精准广告推送 算法

25) 阿里巴巴天池大数据竞赛 《天猫推荐算法》案例

26) Mapreduce实战pagerank算法

27) Hadoop2.x集群结构体系介绍

28) Hadoop2.x集群搭建

29) NameNode的高可用性（HA）

30) HDFS Federation

31) ResourceManager 的高可用性（HA）

32) Hadoop集群常见问题和解决方法

33) Hadoop集群管理

6、分布式数据库Hbase

1) HBase与RDBMS的对比

2) 数据模型

3) 系统架构

4) HBase上的MapReduce

5) 表的设计

6) 集群的搭建过程讲解

7) 集群的监控

8) 集群的管理

9) HBase Shell以及演示

10) Hbase 树形表设计

11) Hbase 一对多 和 多对多 表设计

12) Hbase 微博 案例

13) Hbase 订单案例

14) Hbase表级优化

15) Hbase 写数据优化

16) Hbase 读数据优化

7、数据仓库Hive

1) 数据仓库基础知识

2) Hive定义

3) Hive体系结构简介

4) Hive集群

5) 客户端简介

6) HiveQL定义

7) HiveQL与SQL的比较

8) 数据类型

9) 外部表和分区表

10) ddl与CLI客户端演示

11) dml与CLI客户端演示

12) select与CLI客户端演示

13) Operators 和 functions与CLI客户端演示

14) Hive server2 与jdbc

15) 用户自定义函数（UDF 和 UDAF）的开发与演示

16) Hive 优化

8、数据迁移工具Sqoop

1) 介绍 和 配置Sqoop

2) Sqoop shell使用

3) Sqoop-importa) DBMS-hdfsb) DBMS-hivec) DBMS-hbase

4) Sqoop-export

9、Flume分布式日志框架

1) flume简介-基础知识

2) flume安装与测试

3) flume部署方式

4) flume source相关配置及测试

5) flume sink相关配置及测试

6) flume selector 相关配置与案例分析

7) flume Sink Processors相关配置和案例分析

8) flume Interceptors相关配置和案例分析

9) flume AVRO Client开发

10) flume 和kafka 的整合

10、Zookeeper开发

1) Zookeeper java api开发

2) Zookeeper rmi高可用分布式集群开发

3) Zookeeper redis高可用监控实现

4) Netty 异步io通信框架

5) Zookeeper实现netty分布式架构的高可用

11、某一线公司的真实项目

项目技术架构体系：

a) Web项目和云计算项目的整合

b) Flume通过avro实时收集web项目中的日志

c) 数据的ETL

d) Hive 批量 sql执行

e) Hive 自定义函数

f) Hive和hbase整合。

g) Hbase 数据支持 sql查询分析

h) Mapreduce数据挖掘

i) Hbase dao处理

j) Sqoop 在项目中的使用。

k) Mapreduce 定时调用和监控

阶段二、大数据计算框架体系

1、Storm基础

Storm是什么

Storm架构分析

Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析

Maven环境快速搭建

Storm WordCount案例及常用Api

Storm+Kafka+Redis业务指标计算

Storm集群安装部署

Storm源码下载编译

2、Storm原理

Storm集群启动及源码分析

Storm任务提交及源码分析

Storm数据发送流程分析

Strom通信机制分析浅谈

Storm消息容错机制及源码分析

Storm多stream项目分析

Storm Trident和传感器数据

实时趋势分析

Storm DRPC(分布式远程调用)介绍

Storm DRPC实战讲解

编写自己的流式任务执行框架

3、消息队列kafka

消息队列是什么

kafka核心组件

kafka集群部署实战及常用命令

kafka配置文件梳理

kafka JavaApi学习

kafka文件存储机制分析

kafka的分布与订阅

kafka使用zookeeper进行协调管理

4、Redis

nosql介绍

redis介绍

redis安装

客户端连接

redis的数据功能

redis持久化

redis应用案例

5、zookeper

Zookeeper简介

Zookeeper集群部署

zookeeper核心工作机制

Zookeeper命令行操作

Zookeeper客户端API

Zookeeper应用案例

Zookeeper原理补充

6、日志告警系统项目实战

需求分析

架构及功能设计

数据采集功能开发及常见问题

数据库模型设计及开发

Storm程序设计及功能开发

集成测试及运行

优化升级及常见问题

7、猜你喜欢推荐系统实战

推荐系统基础知识

推荐系统开发流程分析

mahout协同过滤Api使用

Java推荐引擎开发实战

推荐系统集成运行

阶段三、云计算体系

1、Docker 课程

基本介绍

vm docker 对比

docker基本架构介绍

unfs cgroup namespace

进程虚拟化 轻量级虚拟化

docker 安装

docker 镜像制作

docker 常用命令

docker 镜像迁移

docker pipework(i.openvswitch)

docker weave

2、ReactJS框架

虚拟化介绍，虚拟化适用场景等等

Qemu Libvirt & KVM

安装KVM, Qemu, Libvirt

QEMU-KVM: 安装第一个能上网的虚拟机

Kvm虚拟机 nat,网桥基本原理

kvm虚拟机克隆

kvm虚拟机vnc配置

kvm虚拟机扩展磁盘空间

Kvm快照

Kvm 迁移

Java,python,c语言编程控制kvm

构建自己的虚拟云平台

3、AngularJS框架

openstack介绍和模块基本原理分析

openstack多节点安装部署(a.采用centos6.x系统)

Keystone基本原理

glance

Cinder

Swift

Neutron

Openstack api 二次开发

阶段四、机器学习&&深度学习

1、R语言&&机器学习

1) R语言介绍，基本函数，数据类型

2) 线性回归

3) 朴素贝叶斯聚类

4) 决策树分类

5) k均值聚类

a) 离群点检测

6) 关联规则探索

7) 神经网络

2、Mahout机器学习

1) 介绍为什么使用它,它的前景

a) 简单介绍Mahout

b) 简单介绍机器学习

c) 实例演示Mahout单机推荐程序

2) 配置安装（hadoop2.x版本的）编译安装步骤说明

a) 命令行中测试运行协同过滤概念

3) 推荐

a) 讲解基于用户的协同过滤

b) 讲解基于物品的协同过滤

4) 分类

a) 分类概念

b) 分类的应用及Mahout分类优势

c) 分类和聚类、推荐的区别

d) 分类工作原理

e) 分类中概念术语

f) 分类项目工作流

g) 如何定义预测变量

h) 线性分类器的介绍，及贝叶斯分类器

i) 决策树分类器的介绍，及随机森林分类器

j) 如何使用贝叶斯分类器和随机森林分类器的代码展示

5) 聚类

a) 聚类概念

b) 聚类步骤流程

c) 聚类中的距离测度

d) 讲解K-means聚类

e) K-means聚类算法展示

f) 聚类其他算法

g) 介绍TF-IDF

h) 归一化

i) 微博聚类案例

3、项目实战

项目技术架构体系：

a) 分布式平台 Hadoop，MapReduce

b) 数据采集 Flume

c) 数据清洗 ETL

d) 数据库 Hbase，Redis

e) 机器学习 Mahout