我要评论如果你看完有信心能坚持学习的话，那就当下开始行动吧！
一、大数据技术基础
1、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
2、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
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3、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
4、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
5、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
6、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
二、离线计算系统
1、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
2、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
3、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
4、mapreduce增强
- mapreduce排序
- 自定义partitioner
- mapreduce的combiner
- mapreduce工作机制详解
5、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
6、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
7、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
三、流式计算
1、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
2、storm上下游及架构集成
- 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
四、内存计算体系spark
1、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
2、akka与rpc
- akka并发编程框架
- 实战：rpc编程实战
3、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
4、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
5、spark-sql应用
- spark-sql
- spark结合hive
- dataframe
- 实战：spark-sql和dataframe案例
6、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
7、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
五、机器学习算法
1、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
- python语言–模块和包
- phthon语言–面向对象
- python机器学习算法库–numpy
- 机器学习必备数学知识–概率论
2、常用算法实现
- knn分类算法–算法原理
- knn分类算法–代码实现
- knn分类算法–手写字识别案例
- lineage回归分类算法–算法原理
- lineage回归分类算法–算法实现及demo
- 朴素贝叶斯分类算法–算法原理
- 朴素贝叶斯分类算法–算法实现
- 朴素贝叶斯分类算法–垃圾邮件识别应用案例
- kmeans聚类算法–算法原理
- kmeans聚类算法–算法实现
- kmeans聚类算法–地理位置聚类应用
- 决策树分类算法–算法原理
- 决策树分类算法–算法实现
在不久的将来，多智时代一定会彻底走入我们的生活，有兴趣入行未来前沿产业的朋友，让我们一起携手，引领人工智能的未来。大数据学习群142973723
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