所謂大數(shù)據(jù)（Big Data），就是需要處理的數(shù)據(jù)量非常巨大，已經(jīng)達(dá)到了 TB、PB 甚至 EB、ZB 級(jí)別，需要成千上萬(wàn)塊硬盤才能存儲(chǔ)。傳統(tǒng)的技術(shù)手段在大數(shù)據(jù)面前不堪一擊，只能探索一套新的解決方案。

這套《大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用教程》對(duì)大數(shù)據(jù)處理過(guò)程中涉及的各種關(guān)鍵技術(shù)做了詳細(xì)的介紹，包括大數(shù)據(jù)思維、大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)應(yīng)用等各個(gè)環(huán)節(jié)，幫助初學(xué)者規(guī)劃了一條完整的學(xué)習(xí)路線。

這套教程只是一本入門指南手冊(cè)，目的是給初學(xué)者指引方向，它雖然講解了大數(shù)據(jù)的各種技術(shù)，但并不非常深入。對(duì)于大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)人員，還需要結(jié)合其它教程深度學(xué)習(xí)；對(duì)于大數(shù)據(jù)從業(yè)者，這些知識(shí)已經(jīng)足夠了。

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年薪40+W的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)【教程】，都在這兒！

1.大數(shù)據(jù)是什么
2.大數(shù)據(jù)時(shí)代
3.大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和作用
4.大數(shù)據(jù)時(shí)代的10個(gè)重大變化
5.大數(shù)據(jù)處理的基本流程
6.大數(shù)據(jù)涉及到的關(guān)鍵技術(shù)
7.大數(shù)據(jù)采集概述
8.通過(guò)系統(tǒng)日志采集大數(shù)據(jù)
9.通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)采集大數(shù)據(jù)
10.Scrapy網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)簡(jiǎn)介
11.大數(shù)據(jù)預(yù)處理架構(gòu)和方法
12.數(shù)據(jù)清洗
13.數(shù)據(jù)集成
14.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
15.數(shù)據(jù)消減
16.離散化和數(shù)值概念層次樹(shù)
17.大數(shù)據(jù)處理技術(shù)
18.Google大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)
19.Hadoop大數(shù)據(jù)處理框架
20.HDFS
21.HDFS基本原理和設(shè)計(jì)理念
22.HDFS架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)機(jī)制
23.HDFS讀取和寫入數(shù)據(jù)
24.HDFS兩種操作方式
25.NoSQL簡(jiǎn)介
26.NoSQL類型簡(jiǎn)介
27.HBase簡(jiǎn)介
28.HBase列式數(shù)據(jù)模型
29.HBase Shell
30.HBase主要運(yùn)行機(jī)制
31.HBase常用Java API
32.HBase Java API編程實(shí)例
33.Hadoop MapReduce
34.Hadoop MapReduce架構(gòu)
35.Hadoop MapReduce工作流程
36.MapReduce案例分析：單詞計(jì)數(shù)
37.Hadoop MapReduce工作機(jī)制
38.MapReduce編程實(shí)例
39.Spark簡(jiǎn)介
40.Spark RDD
41.Spark總體架構(gòu)和運(yùn)行流程
42.Spark生態(tài)圈
43.Spark開(kāi)發(fā)實(shí)例
44.Spark Streaming簡(jiǎn)介
45.Spark Streaming系統(tǒng)架構(gòu)
46.Spark Streaming編程模型
47.Spark DStream相關(guān)操作
48.Spark Streaming開(kāi)發(fā)實(shí)例
49.數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介
50.Spark MLlib
51.數(shù)據(jù)挖掘之分類和預(yù)測(cè)
52.決策樹(shù)和樸素貝葉斯算法
53.回歸分析
54.聚類分析簡(jiǎn)介
55.k-means聚類算法
56.DBSCAN聚類算法
57.數(shù)據(jù)挖掘之關(guān)聯(lián)規(guī)則分析
58.Apriori算法和FP-Tree算法
59.基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷
60.基于大數(shù)據(jù)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)
61.大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)
62.大數(shù)據(jù)的其他應(yīng)用領(lǐng)域
63.大數(shù)據(jù)可以應(yīng)用在哪些行業(yè)
64.大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用
65.大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用
66.大數(shù)據(jù)在物流行業(yè)的應(yīng)用

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的大数据入门基础教程系列的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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