·大数据的领域非常广泛，往往使想要开始学习大数据及相关技术的人望而生畏。大数据技术的种类众多，这同样使得初学者难以选择从何处下手。希望能为你开始学习大数据的征程提供帮助，以及在大数据产业领域找到工作指明道路。
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
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
想系统学习大数据的话，可以加入大数据技术学习交流扣扣君羊：522189307
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