大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線

java(Java se,javaweb)
Linux(shell,高并發(fā)架構(gòu),lucene,solr)
Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper,flume)
機器學(xué)習(xí)(R,mahout)
Storm(Storm,kafka,redis)
Spark(scala,spark,spark core,spark sql,spark streaming,spark mllib,spark graphx)
Python(python,spark python)?
云計算平臺(docker,kvm,openstack)

一、Linux
lucene： 全文檢索引擎的架構(gòu)
solr： 基于lucene的全文搜索服務(wù)器，實現(xiàn)了可配置、可擴展并對查詢性能進行了優(yōu)化，并且提供了一個完善的功能管理界面。

二、Hadoop
HDFS： 分布式存儲系統(tǒng)，包含NameNode，DataNode。NameNode：元數(shù)據(jù)，DataNode。DataNode：存數(shù)數(shù)據(jù)。
yarn： 可以理解為MapReduce的協(xié)調(diào)機制，本質(zhì)就是Hadoop的處理分析機制，分為ResourceManager NodeManager。
MapReduce： 軟件框架，編寫程序。
Hive： 數(shù)據(jù)倉庫 可以用SQL查詢，可以運行Map/Reduce程序。用來計算趨勢或者網(wǎng)站日志，不應(yīng)用于實時查詢，需要很長時間返回結(jié)果。
HBase： 數(shù)據(jù)庫。非常適合用來做大數(shù)據(jù)的實時查詢。Facebook用Hbase存儲消息數(shù)據(jù)并進行消息實時的分析
ZooKeeper： 針對大型分布式的可靠性協(xié)調(diào)系統(tǒng)。Hadoop的分布式同步等靠Zookeeper實現(xiàn)，例如多個NameNode，active standby切換。
Sqoop： 數(shù)據(jù)庫相互轉(zhuǎn)移，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和HDFS相互轉(zhuǎn)移
Mahout： 可擴展的機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘庫。用來做推薦挖掘，聚集，分類，頻繁項集挖掘。
Chukwa： 開源收集系統(tǒng)，監(jiān)視大型分布式系統(tǒng)，建立在HDFS和Map/Reduce框架之上。顯示、監(jiān)視、分析結(jié)果。
Ambari： 用于配置、管理和監(jiān)視Hadoop集群，基于Web，界面友好。

二、Cloudera
Cloudera Manager： 管理 監(jiān)控 診斷 集成
Cloudera CDH：(Cloudera's Distribution，including Apache Hadoop) Cloudera對Hadoop做了相應(yīng)的改變，發(fā)行版本稱為CDH。
Cloudera Flume： 日志收集系統(tǒng)，支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用來收集數(shù)據(jù)。
Cloudera Impala： 對存儲在Apache Hadoop的HDFS，HBase的數(shù)據(jù)提供直接查詢互動的SQL。
Cloudera hue： web管理器，包括hue ui，hui server，hui db。hue提供所有CDH組件的shell界面的接口，可以在hue編寫mr。

三、機器學(xué)習(xí)/R
R： 用于統(tǒng)計分析、繪圖的語言和操作環(huán)境，目前有Hadoop-R
mahout： 提供可擴展的機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典算法的實現(xiàn)，包括聚類、分類、推薦過濾、頻繁子項挖掘等，且可通過Hadoop擴展到云中。

四、storm
Storm： 分布式，容錯的實時流式計算系統(tǒng)，可以用作實時分析，在線機器學(xué)習(xí)，信息流處理，連續(xù)性計算，分布式RPC，實時處理消息并更新數(shù)據(jù)庫。
Kafka： 高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，可以處理消費者規(guī)模的網(wǎng)站中的所有動作流數(shù)據(jù)（瀏覽，搜索等）。相對Hadoop的日志數(shù)據(jù)和離線分析，可以實現(xiàn)實時處理。目前通過Hadoop的并行加載機制來統(tǒng)一線上和離線的消息處理
Redis： 由c語言編寫，支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型、key-value型數(shù)據(jù)庫。

五、Spark
Scala： 一種類似java的完全面向?qū)ο蟮木幊陶Z言。
jblas： 一個快速的線性代數(shù)庫（JAVA）?；贐LAS與LAPACK，矩陣計算實際的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，并使用先進的基礎(chǔ)設(shè)施等所有的計算程序的ATLAS藝術(shù)的實現(xiàn)，使其非常快。
Spark： Spark是在Scala語言中實現(xiàn)的類似于Hadoop MapReduce的通用并行框架，除了Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點，但不同于MapReduce的是job中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不需要讀寫HDFS，因此Spark能更好的適用于數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce算法?？梢院虷adoop文件系統(tǒng)并行運作，用過Mesos的第三方集群框架可以支持此行為。
Spark SQL： 作為Apache Spark大數(shù)據(jù)框架的一部分,可用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理并可以執(zhí)行類似SQL的Spark數(shù)據(jù)查詢
Spark Streaming： 一種構(gòu)建在Spark上的實時計算框架，擴展了Spark處理大數(shù)據(jù)流式數(shù)據(jù)的能力。
Spark MLlib： MLlib是Spark是常用的機器學(xué)習(xí)算法的實現(xiàn)庫，目前(2014.05)支持二元分類，回歸，聚類以及協(xié)同過濾。同時也包括一個底層的梯度下降優(yōu)化基礎(chǔ)算法。MLlib以來jblas線性代數(shù)庫，jblas本身以來遠(yuǎn)程的Fortran程序。
Spark GraphX： GraphX是Spark中用于圖和圖并行計算的API，可以在Spark之上提供一站式數(shù)據(jù)解決方案，可以方便且高效地完成圖計算的一整套流水作業(yè)。
Fortran： 最早出現(xiàn)的計算機高級程序設(shè)計語言，廣泛應(yīng)用于科學(xué)和工程計算領(lǐng)域。
BLAS： 基礎(chǔ)線性代數(shù)子程序庫，擁有大量已經(jīng)編寫好的關(guān)于線性代數(shù)運算的程序。
LAPACK： 著名的公開軟件，包含了求解科學(xué)與工程計算中最常見的數(shù)值線性代數(shù)問題，如求解線性方程組、線性最小二乘問題、特征值問題和奇異值問題等。
ATLAS： BLAS線性算法庫的優(yōu)化版本。
Spark Python： Spark是由scala語言編寫的，但是為了推廣和兼容，提供了java和python接口。

六、Python
Python: 一種面向?qū)ο蟮摹⒔忉屝陀嬎銠C程序設(shè)計語言。

七、云計算平臺
Docker： 開源的應(yīng)用容器引擎
kvm： (Keyboard Video Mouse)
openstack：開源的云計算管理平臺項目
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總結(jié)

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