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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
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
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
如果你看完有信心能坚持学习的话，那就当下开始行动吧！
