大数据学习路线及全套视频教程
大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。有人通过下方的等式给出了大数据的定义。
大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程。虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和汇报是成正比的，至少和薪资是成正比的。
有这么多知识需要学习，那么该怎么学？如何学？
有人简单的将学习线路总结为：入门知识 → Java 基础 → Scala 基础 → Hadoop 技术模块 → Hadoop 项目实战 → Spark 技术模块 → 大数据项目实战。其实这是不准确的，因为大数据也是可以分方向的！
大数据的三个发展方向：平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/ 设计/ 架构、数据分析/挖掘。
我们先来看一下大数据的4V特征：
数据量大，TB->PB
数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；
商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来；
处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。
针对大数据的特点，我们需要掌握的重点知识如下：
文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
离线计算：Hadoop MapReduce、Spark
流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron
K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB
资源管理：YARN、Mesos
日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid
分布式协调服务：Zookeeper
集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib
数据同步：Sqoop
任务调度：Oozie
可以说多，也可以说简单。因为你只要入门了，有兴趣了，学什么东西都便的简单了！
学习规划
总共分为五大部分，分别是：
大数据技术基础
离线计算Hadoop
流式计算Storm
内存计算Spark
机器学习算法
linux操作基础
linux系统简介与安装
linux常用命令–文件操作
linux常用命令–用户管理与权限
linux常用命令–系统管理
linux常用命令–免密登陆配置与网络管理
linux上常用软件安装
linux本地yum源配置及yum软件安装
linux防火墙配置
linux高级文本处理命令cut、sed、awk
linux定时任务crontab
shell编程
shell编程–基本语法
shell编程–流程控制
shell编程–函数
shell编程–综合案例–自动化部署脚本
内存数据库redis
redis和nosql简介
redis客户端连接
redis的string类型数据结构操作及应用-对象缓存
redis的list类型数据结构操作及应用案例-任务调度队列
redis的hash及set数据结构操作及应用案例-购物车
redis的sortedset数据结构操作及应用案例-排行榜
布式协调服务zookeeper
zookeeper简介及应用场景
zookeeper集群安装部署
zookeeper的数据节点与命令行操作
zookeeper的java客户端基本操作及事件监听
zookeeper核心机制及数据节点
zookeeper应用案例–分布式共享资源锁
zookeeper应用案例–服务器上下线动态感知
zookeeper的数据一致性原理及leader选举机制
java高级特性增强
Java多线程基本知识
Java同步关键词详解
java并发包线程池及在开源软件中的应用
Java并发包消息队里及在开源软件中的应用
Java JMS技术
Java动态代理反射
轻量级RPC框架开发
RPC原理学习
Nio原理学习
Netty常用API学习
轻量级RPC框架需求分析及原理分析
轻量级RPC框架开发
离线计算Hadoop快速入门
hadoop背景介绍
分布式系统概述
离线数据分析流程介绍
集群搭建
集群使用初步
HDFS增强
HDFS的概念和特性
HDFS的shell(命令行客户端)操作
HDFS的工作机制
NAMENODE的工作机制
java的api操作
案例1：开发shell采集脚本
MAPREDUCE详解
自定义hadoop的RPC框架
Mapreduce编程规范及示例编写
Mapreduce程序运行模式及debug方法
mapreduce程序运行模式的内在机理
mapreduce运算框架的主体工作流程
自定义对象的序列化方法
MapReduce编程案例
MAPREDUCE增强
Mapreduce排序
自定义partitioner
Mapreduce的combiner
mapreduce工作机制详解
MAPREDUCE实战
maptask并行度机制-文件切片
maptask并行度设置
倒排索引
共同好友
federation介绍和hive使用
Hadoop的HA机制
HA集群的安装部署
集群运维测试之Datanode动态上下线
集群运维测试之Namenode状态切换管理
集群运维测试之数据块的balance
HA下HDFS-API变化
hive简介
hive架构
hive安装部署
hvie初使用
hive增强和flume介绍
HQL-DDL基本语法
HQL-DML基本语法
HIVE的join
HIVE 参数配置
HIVE 自定义函数和Transform
HIVE 执行HQL的实例分析
HIVE最佳实践注意点
HIVE优化策略
HIVE实战案例
Flume介绍
Flume的安装部署
案例：采集目录到HDFS
案例：采集文件到HDFS
流式计算Storm从入门到精通
Storm是什么
Storm架构分析
Storm架构分析
Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析
Storm WordCount案例及常用Api分析
Storm集群部署实战
Storm+Kafka+Redis业务指标计算
Storm源码下载编译
Strom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
Storm通信机制分析
Storm消息容错机制及源码分析
Storm多stream项目分析
编写自己的流式任务执行框架
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消息队列是什么
Kakfa核心组件
Kafka集群部署实战及常用命令
Kafka配置文件梳理
Kakfa JavaApi学习
Kafka文件存储机制分析
Redis基础及单机环境部署
Redis数据结构及典型案例
Flume快速入门
Flume+Kafka+Storm+Redis整合
内存计算Spark，scala编程
scala编程介绍
scala相关软件安装
scala基础语法
scala方法和函数
scala函数式编程特点
scala数组和集合
scala编程练习（单机版WordCount）
scala面向对象
scala模式匹配
actor编程介绍
option和偏函数
实战：actor的并发WordCount
柯里化
隐式转换
AKKA与RPC
Akka并发编程框架
实战：RPC编程实战
Spark快速入门
spark介绍
spark环境搭建
RDD简介
RDD的转换和动作
实战：RDD综合练习
RDD高级算子
自定义Partitioner
实战：网站访问次数
广播变量
实战：根据IP计算归属地
自定义排序
利用JDBC RDD实现数据导入导出
WorldCount执行流程详解
RDD详解
RDD依赖关系
RDD缓存机制
RDD的Checkpoint检查点机制
Spark任务执行过程分析
RDD的Stage划分
Spark-Sql应用
Spark-SQL
Spark结合Hive
DataFrame
实战：Spark-SQL和DataFrame案例
SparkStreaming应用实战
Spark-Streaming简介
Spark-Streaming编程
实战：StageFulWordCount
Flume结合Spark Streaming
Kafka结合Spark Streaming
窗口函数
ELK技术栈介绍
ElasticSearch安装和使用
Storm架构分析
Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析
Storm WordCount案例及常用Api分析
Spark核心源码解析
Spark源码编译
Spark远程debug
Spark任务提交行流程源码分析
Spark通信流程源码分析
SparkContext创建过程源码分析
DriverActor和ClientActor通信过程源码分析
Worker启动Executor过程源码分析
Executor向DriverActor注册过程源码分析
Executor向Driver注册过程源码分析
DAGScheduler和TaskScheduler源码分析
Shuffle过程源码分析
Task执行过程源码分析
机器学习算法python及numpy库
机器学习简介
机器学习与python
python语言–快速入门
python语言–数据类型详解
python语言–流程控制语句
python语言–函数使用
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决策树分类算法–算法原理
决策树分类算法–算法实现
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