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一、大數據技術基礎

1、linux操作基礎

linux系統簡介與安裝

linux常用命令–文件操作

linux常用命令–用戶管理與權限

linux常用命令–系統管理

linux常用命令–免密登陸配置與網絡管理

linux上常用軟件安裝

linux本地yum源配置及yum軟件安裝

linux防火墻配置

linux高級文本處理命令cut、sed、awk

linux定時任務crontab

2、shell編程

shell編程–基本語法

shell編程–流程控制

shell編程–函數

shell編程–綜合案例–自動化部署腳本

3、內存數據庫redis

redis和nosql簡介

redis客戶端連接

redis的string類型數據結構操作及應用-對象緩存

redis的list類型數據結構操作及應用案例-任務調度隊列

redis的hash及set數據結構操作及應用案例-購物車

redis的sortedset數據結構操作及應用案例-排行榜

4、布式協調服務zookeeper

zookeeper簡介及應用場景

zookeeper集群安裝部署

zookeeper的數據節點與命令行操作

zookeeper的java客戶端基本操作及事件監聽

zookeeper核心機制及數據節點

zookeeper應用案例–分布式共享資源鎖

zookeeper應用案例–服務器上下線動態感知

zookeeper的數據一致性原理及leader選舉機制

5、java高級特性增強

Java多線程基本知識

Java同步關鍵詞詳解

java并發包線程池及在開源軟件中的應用

Java并發包消息隊里及在開源軟件中的應用

Java JMS技術

Java動態代理反射

6、輕量級RPC框架開發

RPC原理學習

Nio原理學習

Netty常用API學習

輕量級RPC框架需求分析及原理分析

輕量級RPC框架開發

二、離線計算系統

1、hadoop快速入門

hadoop背景介紹

分布式系統概述

離線數據分析流程介紹

集群搭建

集群使用初步

2、HDFS增強

HDFS的概念和特性

HDFS的shell(命令行客戶端)操作

HDFS的工作機制

NAMENODE的工作機制

java的api操作

案例1：開發shell采集腳本

3、MAPREDUCE詳解

自定義hadoop的RPC框架

Mapreduce編程規范及示例編寫

Mapreduce程序運行模式及debug方法

mapreduce程序運行模式的內在機理

mapreduce運算框架的主體工作流程

自定義對象的序列化方法

MapReduce編程案例

4、MAPREDUCE增強

Mapreduce排序

自定義partitioner

Mapreduce的combiner

mapreduce工作機制詳解

5、MAPREDUCE實戰

maptask并行度機制-文件切片

maptask并行度設置

倒排索引

共同好友

6、federation介紹和hive使用

Hadoop的HA機制

HA集群的安裝部署

集群運維測試之Datanode動態上下線

集群運維測試之Namenode狀態切換管理

集群運維測試之數據塊的balance

HA下HDFS-API變化

hive簡介

hive架構

hive安裝部署

hvie初使用

7、hive增強和flume介紹

HQL-DDL基本語法

HQL-DML基本語法

HIVE的join

HIVE 參數配置

HIVE 自定義函數和Transform

HIVE 執行HQL的實例分析

HIVE最佳實踐注意點

HIVE優化策略

HIVE實戰案例

Flume介紹

Flume的安裝部署

案例：采集目錄到HDFS

案例：采集文件到HDFS

三、流式計算

1、Storm從入門到精通

Storm是什么

Storm架構分析

Storm架構分析

Storm編程模型、Tuple源碼、并發度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

Storm集群部署實戰

Storm+Kafka+Redis業務指標計算

Storm源碼下載編譯

Strom集群啟動及源碼分析

Storm任務提交及源碼分析

Storm數據發送流程分析

Storm通信機制分析

Storm消息容錯機制及源碼分析

Storm多stream項目分析

編寫自己的流式任務執行框架

2、Storm上下游及架構集成

消息隊列是什么

Kakfa核心組件

Kafka集群部署實戰及常用命令

Kafka配置文件梳理

Kakfa JavaApi學習

Kafka文件存儲機制分析

Redis基礎及單機環境部署

Redis數據結構及典型案例

Flume快速入門

Flume+Kafka+Storm+Redis整合

四、內存計算體系Spark

1、scala編程

scala編程介紹

scala相關軟件安裝

scala基礎語法

scala方法和函數

scala函數式編程特點

scala數組和集合

scala編程練習（單機版WordCount）

scala面向對象

scala模式匹配

actor編程介紹

option和偏函數

實戰：actor的并發WordCount

柯里化

隱式轉換

2、AKKA與RPC

Akka并發編程框架

實戰：RPC編程實戰

3、Spark快速入門

spark介紹

spark環境搭建

RDD簡介

RDD的轉換和動作

實戰：RDD綜合練習

RDD高級算子

自定義Partitioner

實戰：網站訪問次數

廣播變量

實戰：根據IP計算歸屬地

自定義排序

利用JDBC RDD實現數據導入導出

WorldCount執行流程詳解

4、RDD詳解

RDD依賴關系

RDD緩存機制

RDD的Checkpoint檢查點機制

Spark任務執行過程分析

RDD的Stage劃分

5、Spark-Sql應用

Spark-SQL

Spark結合Hive

DataFrame

實戰：Spark-SQL和DataFrame案例

6、SparkStreaming應用實戰

Spark-Streaming簡介

Spark-Streaming編程

實戰：StageFulWordCount

Flume結合Spark Streaming

Kafka結合Spark Streaming

窗口函數

ELK技術棧介紹

ElasticSearch安裝和使用

Storm架構分析

Storm編程模型、Tuple源碼、并發度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

7、Spark核心源碼解析

Spark源碼編譯

Spark遠程debug

Spark任務提交行流程源碼分析

Spark通信流程源碼分析

SparkContext創建過程源碼分析

DriverActor和ClientActor通信過程源碼分析

Worker啟動Executor過程源碼分析

Executor向DriverActor注冊過程源碼分析

Executor向Driver注冊過程源碼分析

DAGScheduler和TaskScheduler源碼分析

Shuffle過程源碼分析

Task執行過程源碼分析

五、機器學習算法

1、python及numpy庫

機器學習簡介

機器學習與python

python語言–快速入門

python語言–數據類型詳解

python語言–流程控制語句

python語言–函數使用

python語言–模塊和包

phthon語言–面向對象

python機器學習算法庫–numpy

機器學習必備數學知識–概率論

2、常用算法實現

knn分類算法–算法原理

knn分類算法–代碼實現

knn分類算法–手寫字識別案例

lineage回歸分類算法–算法原理

lineage回歸分類算法–算法實現及demo

樸素貝葉斯分類算法–算法原理

樸素貝葉斯分類算法–算法實現

樸素貝葉斯分類算法–垃圾郵件識別應用案例

kmeans聚類算法–算法原理

kmeans聚類算法–算法實現

kmeans聚類算法–地理位置聚類應用

決策樹分類算法–算法原理

決策樹分類算法–算法實現

總結

以上是生活随笔為你收集整理的大型网站技术架构:核心原理与案例分析 mobi_大数据技术经典学习路线的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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