大数据架构师进阶之路-技术学习路线

大数据架构师进阶之路

自大学毕业从事IT行业已有两年有余,虽在这两年一直没有停止学习的脚步,但总是感觉,不成体系,再就是学过的技术长时间不用,也忘记了,写篇博客的目的,是想在工作之余,一是充实自己,将学习的痕迹记录下来,方便复盘,二是我会将学习中用到的资料放到Gitee(码云)中,希望得到大家更多的支持。欢迎大家在交流区中提供宝贵的建议,我将根据大家的回复,酌情酌量的做出相应的调整。

以下是我在今后8个月中(2020.11~2021.06),学习的脉络。学习清单会不定时做出调整,更新。

1.Java的持久层框架-Mybatis 3

2.轻量级控制反转(IOC)和面向切面(AOP)的容器框架-Spring

3.构建Web应用程序的全功能MVC框架-SpringMVC

4.简化新Spring应用的初始搭建及开发过程框架-SpringBoot

5.微服务架构集大成者,云计算最佳业务实践-Spring Cloud

6.Linux发行版之一操作系统-CentOS

7.为使用者提供操作界面的软件-shell

8.分布式系统基础架构-Hadoop

9.分布式应用程序协调服务-Zookeeper

10.Hadoop高可用机制-HadoopHA

11.基于Hadoop的数据仓库工具-Hive

12.日志收集系统-Flume

13.流处理平台-Kafka

14.分布式,面向列的开源数据库-Hbase

15.Hadoop(Hive)与传统的数据库之间传输数据工具-Sqoop

16.大数据任务调度框架-Oozie

17.批量工作流任务调度器-Azkaban

18.分布式的分析型数据仓库-Kylin

19.新型查询系统-Impala

20.运营和开发Hadoop应用的图形化用户界面-Hue

21.列式存储分布式数据库-Kudu

22.。。。

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