高级Hadoop视频教程一般学习多长时间?

点击联系发帖人 时间：2018-01-17 13:16

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Hadoop基础入门必学：2020版大数据教程 HDFS视频，该套课程一共96节课总大小为：7.3G。

15.客户端服务器案例-微信通信的实现.mp4 [33M] 26.全分布式搭建-格式化和集群启动理解.mp4 [16M] 32.全分布式搭建-时间同步服务器搭建过程讲解.mp4 [162.2M] 33.全分布式搭建-时间同步服务器搭建过程实现.mp4 [96.8M] 87.HDFS的api操作-通过修改分布式文件系统的权限解决用户上传权限问题.mp4 [68M]

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大数据学习线路是怎样的需要學习哪些知识以及工作后工作内容有哪些？我这里通过这篇文章给大家分享一下大数据相关领域的学习线路和知识掌握情况希望能够帮助到大家！

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 = 編程技巧 + 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彙报是成正比的，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！

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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嘚4V特征：

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，通過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：

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！

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总共分为五大部分，分别是：

linux系统简介与安装

linux常用命令–文件操作

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linux上常用软件安装

shell编程–基本语法

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redis的string类型数据结构操作及应用-对象缓存

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zookeeper的数据节点与命令行操作

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

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

轻量级RPC框架需求分析及原理分析

离线计算Hadoop快速入门

案例1：开发shell采集腳本

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自定义对象的序列化方法

maptask并行度机制-文件切片

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HIVE最佳实践注意点

案例：采集目录到HDFS

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流式计算Storm从入门到精通

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Storm数据发送流程分析

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编写自己的流式任务执行框架

Kafka集群部署实战及常用命令

Kafka配置文件梳理

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Redis基础及单机环境部署

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scala相关软件安装

scala函数式编程特点

实战：根据IP计算归属地

利用JDBC RDD实现数据导入导出

Spark任务执行过程分析

Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析

Spark核心源码解析

Spark任务提茭行流程源码分析

Spark通信流程源码分析

Task执行过程源码分析

python语言–快速入门

python语言–数据类型详解

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机器学习必备数学知识–概率论

knn分类算法–算法原理

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正常是5个月的课魔据条件不错，很注重基础教育真正做到为学生负责到底，看合不合适如果没有基础一般需要5个月，虽然刚开始有些枯燥薪资不错。

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