前言
从2018年大数据突然就火起来了，也兴起了学习大数据的热潮，但是大家都不知道如何学习大数据，不知道需要什么基础可以学大数据，今天小编就来给大家分享一下，自己整理的大数据学习路线，希望大家能够喜欢。
大数据学习路线
Linux理论
1.Linux入门
Linux简介、VMWare workstation安装整理各大Linux发行版本的区别Linux系统安装+基本配置 MySQL、Python、Java等常用软件环境安装
2.Linux常用命令通讲
常用基本命令介绍与使用、扩展讲解常用命令的选项含义
基于已掌握的命令实现简易版的单机WordCount
Linux高级命令通讲 VI VIM AWK等
Linux常用及高级命令快捷键，高效使用Linux系统
3.Linux用户管理
Linux用户和组账户管理介绍、Linux 用户的管理（新增、删除、修改账号等操作）
创建系统用户、普通用户并授权相应的权限，为后期搭建大数据集群做准备
Linux组管理实践、批量用户管理操作
4.Linux磁盘管理
Linux文件系统介绍、Linux文件系统常用命令
搭建NFS服务器，并且针对不同的文件夹设置对应的权限，以实现数据的安全与共享功能
'Linux lvm逻辑卷、NFSs详解
Linux系统文件权限管理介绍、系统文件权限的操作
5.Linux RPM安装包
Linux的RPM包的介绍
基于RPM包安装对应的MySQL、Python、Java等软件环境
Linux RPM包安装、卸载
6.Linux yum源
yum介绍及简单使用、各大互联网公司提供的yum源介绍
使用Nginx服务器搭建本地私有yum源
配置开源的yum源、搭建私有yum源
7.Linux网络
Linux网络的介绍、网络类型的区分与详解
配置已有的Linux系统的网络，能够ping通外部服务器
Linux网络的配置与维护
8.Linux Shell脚本
Shell脚本的介绍及运行原理
使用shell脚本编写简易版的MapReduce
Shell脚本的基本语法
Shell脚本运行的多种方式
9.负载均衡LVS
Lvs负载均衡介绍、Lvs负载均衡的负载算法
搭建一套属于自己的LVS负载均衡器
Lvs负载均衡的NAT模式、直接路由模式(DR)、隧道模式(TUN)、F5负载均衡器介绍
第七层负载均衡-Nginx、第七层负载均衡-Apache Haproxy的介绍及Haproxy的使用
Lvs+nginx+tomcat+redis|memcache构建二层负载均衡
编程语言
1.Scala环境安装及基本语法
Scala语法介绍、数据类型
基于已经掌握的语法实现冒泡、快速排序算法
Scala的条件表达式、输入输出、循环等控制结构
数组、变长数组、多维数组、set、list、元组等集合操作
2.Scala类与面向对象
Scala的类，包括辅助构造器、主构造器
对冒泡、快速排序算法代码重构
Scala的对象、单例对象、伴生对象、扩展类、apply方法
Scala的包、引入、继承
Scala的特质trait的定义与使用
Scala的操作符、Scala的高阶函数、匿名函数、嵌套函数
3.Scala并发编程（Actor）
Actor简介及应用场景、ActorSystem的层次结构
实现多actor之间消息传输案例
Actor和ActorSystem介绍及基本使用
4.Python环境安装及基本语法
Python介绍及安装、Anaconda运行环境安装及使用
使用Python语言实现归并排序算法
Python数据类型、集合类型、集合高级特性、函数
5.Python类与面向对象
类和实例、访问限制、继承和多态、多重继承、枚举类
重构归并排序算法
http://6.IO编程
文件读写、StringIO和BytesIO、操作文件和目录、序列化
写程序递归查询目录下包含指定字符串的文件，并将文件的路径保存到指定文件中
分布式存储
1.Hadoop技术栈概念及历史
Hadoop生态环境介绍、Hadoop在云计算中的位置和关系
以介绍为主，无实战案例 Hadoop应用场景、成功案例介绍、Hadoop发展历史
Hadoop生态圈的架构及重要组件介绍
2.HDFS分布式文件系统
HDFS介绍及分布式存储的核心思想、伪分布的详细安装步骤
模仿百度云盘，实现一个属于自己的云盘系统，基本功能包含：文件上传、下载、移动、复制、粘贴、文件夹的创建以及修改、在线修改文本内容等功能
采用HDFS shell的方式管理HDFS、使用WEBUI查看管理HDFS分布式存储集群
HDFS的架构模型、存储模型、副本放置策略
HDFS Federation机制、HDFS读写流程
HA-HDFS介绍、HA集群搭建、HDFS-开发环境搭建及开发API讲解
HDFS中心缓存管理介绍及缓存适用场景、HDFS CacheAdmin命令使用
HDFS快照概念及相关命令、HDFS内部的快照管理机制、HDFS-BlockToken认证、HDFS-Sasl认证
HDFS-DiskChecker坏盘检测服务、HDFS-DirectoryScanner目录扫描服务、HDFS-VolumeScanner磁盘目录扫描服务
HDFS块检查命令fsck、HDFS如何检测并删除多余副本块、HDFS的流量处理、读写限流方案
HDFS数据迁移解决方案
分布式数据库
1.HBase集群搭建
关系型数据库的极限及HBase数据的必要性
熟练搭建HBase集群、并且熟练操作HBase集群
搭建HBase的伪分布式、搭建HBase的完全分布式
HBase WebUI控制台、HBase操作命令及 shell的使用、HBase集群的管理
2.HBase表设计及优化
HBase树形表设计、一对多表设计、多对多表设计
HBase微博数据的存储方案，rowKey设计方案及存储优化
针对不同业务场景，rowKey设计方案、表级优化、读写数据优化
3.Hive介绍及搭建模式
数据仓库基础知识、Hive定义及架构的介绍
熟练搭建Hive客户端并且熟练操作Hive数据仓库
基于derby的本地搭建模式、基于MySQL的本地搭建模式、基于MySQL的远程搭建模式
HQL DDL、DML与CLI客户端演示
4.Hive数据类型、表类型、索引
内部表、外部表、临时表、分区表、分桶表
微博数据导入到Hive中的内部表、外部表、临时表、分区表、分桶表中
Hive创建、重建、显示、删除索引
5.Hive函数
Hive内置函数、自定义UDF、UDAF、UDTF函数 使用HQL语句实现WordCount
分布式集群协调工具
1.Zookeeper
集群角色、会话、数据节点、版本、watcher、ACL 权限控制
使用ZooKeeper1.开发分布式锁2.服务器动态感知上下线3.服务器主备切换4.数据的发布订阅
集群环境、单机环境、伪集群、Zookeeper内部选举算法详解
ZooKeeper 服务的启动和停止及常见异常客户端对于ZooKeeper 节点的创建、查询、删除和修改
JAVA API 完成 创建会话、创建节点、删除节点、读取数据、节点检测等操作
ZkClient 和 Curator 的使用方法 、zkClient 的会话创建、节点创建、节点删除节点数据读取等、zkClient 的节点修改、权限管理等基本使用方法
Curator 的会话创建、节点创建、节点删除和节点数据读取等基本使用方法Curator 的节点修改、权限管理等基本使用方法
Zookeeper RMI高可用分布式集群开发、实现SOA高可用架构框架
Mycat的简介和安装、Mycat架构模型、Mycat概念详解、Mycat主键自增
2.yarn
YARN的起源、架构、任务提交流程
ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster、Container重要组件详解
3.Oozie
Oozie安装配置、HPDL语言学习、HPDL流程定义
基于Oozie调度MapReduce程序
Oozie工作流配置、Oozie元数据库定义、Oozie定时任务调度、Oozie API操作
分布式缓存
Redis Cluster
Redis系统应用场景、安装Redis集群、Redis shell使用介绍
1.Redis + Lua 实现秒杀与抢红包实例2.Redis 实现分布式锁与消息队列
Redis的数据类型、Java访问Redis数据库、Redis的事务
Redis的管道、Redis持久化(AOF+RDB)、Redis性能优化
Redis的主从复制、Redis的Sentinel哨兵高可用架构、Redis与Twemproxy整合
Redis与Codis整合、Redis cluster 海量数据高速缓存架构、RedisCluster去中心化系统架构
Jedis操作Redis、RedisCluster集群事务管理器
SpringDataRedis、Redis 企业级备份方案、Redis 缓存失效应对策略
分布式系统中的数据一致性模型
消息中间件
Kafka
Kafka架构介绍、Kafka配置详解、Kafka体系结构、存储策略、分区、发布与订阅
使用java、scala操作kafka
Kafka的存储策略、Kafka分区特点、Kafka的发布与订阅、
数据融合工具
1.Sqoop
Sqoop的安装、将RDBMS表中的数据导入到Hive表、导入parquet、sanppy格式的数据
将MySQL中数据导入到HDFS中，并且以parquet格式来存储
使用query自定义导入数据
2.Flume
Flume部署方式、source相关配置及测试、sink相关配置及测试、selector相关配置及测试
采集Apache服务器中的日志数据到Kafka中
Sink Processors相关配置、Interceptors相关配置、Flume和Kafka的整合
分布式批处理
1.MapReduce
分布式计算出现的背景、MapReduce分布式计算的架构
基于MapReduce框架实现pagerank网页推荐算法
MapReduce shuffle的流程、shuffle中Partitioner、Sort、Group、Combiner原理
MapReduce shuffle的源码剖析、Mapper计算原理以及源码剖析、Reducer计算原理以及源码剖析 Mapreduce案例-二次排序、倒排序索引、最优路径、社交好友推荐算法
2.SparkCore
Spark与MapReduce的对比、运行模式之间的对比
1、基于Spark算子实现最短路径优化算法（Dijkstra）
2、统计页面的PV、UV、HotChannel、最活跃的用户等指标
Spark中RDD的五大特性详解、Spark数据本地化的原理
Standalone集群的架构介绍，集群运行原理、集群的搭建步骤、集群配置信息的详解、通过WEBUI监控管理集群 Transformation类的算子特点及使用（map、flatMap、filter、groupByKey、reduceByKey、distinct、updateStateByKey、join、union等算子）
Action类的算子特点及使用（collect、foreach、countByKey、reduce、first、top、take、takeOrdered、saveAsTextFile、saveAsSequenceFile）
精解Spark的任务提交流程、任务运行流程 cache持久化、persist持久化以及持久化级别、持久化的注意事项
Client与Cluster两种提交方式的区别、两种提交方式分别适应场景
配置Standalone集群客户端的必要性、如何配置Standalone集群的客户端
spark-submit提交任务命令的选项详解、Spark-shell的使用方式 RDD的依赖关系
宽依赖 窄依赖的区别、RDD宽窄依赖的作用、Stage的运行原理、Spark pipeline计算的底层揭秘 DAGScheduler、TaskScheduler(高层调度器)对象的作用
任务调度的重试机制、Spark任务调度重试机制的注意点、控制重试机制的配置信息，以及配置信息的配置方式
推测执行原理、判定拖后腿的task的标准、推测执行带来的问题以及解决方案
任务调度源码分析-Master资源调度源码分析、Worker资源管理源码分析、Driver任务调度源码分析、Executor运行源码分析、Task运行源码分析、修改开源框架源码的三种方式以及三种方式优劣对比
Spark常用的两种Shuffle-HashShuffle的原理、SortShuffle的原理、HashShuffle合并机制的原理、SortShuffle
bypass机制的原理、shuffle过程磁盘小文件的寻址流程
MapOutputTracker BlockManager原理、Shuffle的优化
搭建Standalond的HA集群、集群WEBUI详解、如何通过WEBUI查找任务的性能问题
3.SparkSQL
什么是SparkSQL，Shark与SparkSQL的区别、DataSet与RDD的区别
SparkSQL运行的底层原理、处理json、parquet格式的文件、RDD转成DataSet的两种方式-动态创建schema、对象反射
自定义UDF、自定义UDAF、开窗函数的使用方式
解决Spark数据倾斜方案-数据预处理、提高计算的并行度、双重聚合、随机前缀拆分数据
分布式流式处理
1.Storm
流式处理与批处理的区别、Storm的基本概念、应用场景
分别使用Storm、SparkStreaming、Flink实时统计当前网站的PV、UV、转换率、跳转率等网站流量统计指标
搭建Storm集群、Storm配置文件详解、集群搭建常见问题以及注意事项
Storm常用组件Topology、Spout、Bolt、Storm
API编程流程、Storm分组策略、Storm事物处理 Storm消息可靠性、Storm容错原理、Storm Trident概念、Trident state原理、Trident开发实例
Storm DRPC(分布式远程调用)介绍、实战讲解、Storm on Yarn实战、Storm+Kafka的必要性 Kafka和Storm的整合、
2.SparkStreaming
SparkStremaing介绍以及与Storm的区别
SparkStremaing Application处理socket、HDFS、Flume等消息源
SparkStreaming中Transformation类算子讲解（updateStateByKey、reduceByKeyAndWindow） SparkStreaming实现HA Driver
SparkStreaming+kakfa Receiver整合方式的原理、Direct整合方式的原理以及代码实战
SparkStreaming+kafka零数据丢失的方案、提高吞吐量的优化方案
3.Flink
Flink的基本原理及场景分析、Flink、Storm、SparkStreaming的区别
Flink窗口操作、批处理、本地测试模式安装、Standalone模式集群的搭建
Flink on yarn提交任务、Flink on Standalone集群HA配置、DataStream中partition的使用技巧 DataStream sink、source精讲、广播变量、Counter、WaterMark Flink生产环境配置介绍、序列化及DataType
数据分析平台
Hue
Hue vs zeppelin、Hue环境需求、Hue编译安装
熟练搭建Hue平台，基于Hue平台操作HDFS、Hive、Spark等集群
Hue基于MySQL的metadata管理、Hue关联HDFS、HBase、MapReduce、Hive+测试
Hue关联Spark生态圈组件+测试、Hue关联Oozie+测试、Hue配置信息介绍
集群管理平台
CDH
国内外大数据平台介绍、Cloudera产品介绍、什么是CDH、
熟练搭建CDH集群管理平台，查看集群的各项指标
集群基础设施配置、什么是cloudera manager、cloudera manager框架原理、部署CDH、管理主机、管理集群服务、管理实例、监控资源
什么是cloudera manager service、cloudera manager service图表使用和创建、dashboard介绍
机器学习算法+人工智能
机器学习
机器学习的应用场景、机器学习的原理及思想、机器学习和人类思考的类比
1、Spark MLlib-微博精准营销案例
2、使用线性回归算法预测保险保费
3、基于多模型融合的方式预测道路拥堵情况
线性回归算法的介绍、应用场景、目标函数推导、使用优化算法(梯度下降法)来优化目标函数
模型的欠拟合与过拟合的区别，防止过拟合问题的方案
简单线性回归算法与多元线性回归算法的区别、使用多元线性回归算法来预测保险的费用
Spark MLlib的LabelPoint Vector等类型的讲解、使用Spark MLlib来训练线性回归算法模型
KMeans聚类算法的介绍，以及算法原理、KMeans算法的缺陷以及优化方式
使用Python numpy来实现KMeans算法、使用Python scikit-learn机器学习库来做KMeans聚类 密度聚类DBScan算法原理及使用
谱聚类算法原理及使用
朴素贝叶斯算法、拉普拉斯估计 GBDT迭代决策树算法原理、优化
Xgboost安装、原理、使用方式
支持向量机SVM算法原理及使用
PCA主成分分析算法、LDA降维优化、ALS矩阵分解算法
逻辑回归分类算法原理、公式推导、目标函数的推导、 目标函数的求导，以及最优值的求解、使用优化算法(梯度下降法)来优化目标函数
逻辑回归算法优化-手动设置分类阈值来规避一些不能接受的风险、设置截距来增加分类的可能性、升维的方式解决线性不可分的问题、使用L1、L2正则化来提高模型的鲁棒性、归一化训练集数据来提高模型的训练效率、调整训练集数据的正负值来提高模型的训练效率、选择不同的优化算法来优化逻辑回归算法
ROC AUC测试模型的准确率 KNN算法原理、Python numpy实现KNN算法、KNN算法来实现数字识别 决策树算法原理、Python numpy实现决策树算法
决策树算法的缺点-随机森林、Spark MLlib训练决策树、随机森林算法模型
TensorFlow安装、训练线性回归算法模型、神经网络模型、TensorBoard可视化 DNN深度神经网络手写图片识别、卷积神经网络深入、AlexNet模型实现
总结
怎么样？看完之后是不是对学习大数据有一个明确的方向了呢？
既然学习路线都有了，是不是缺少对应的学习资料来学习呢？
不要着急，小编已经整理好了，就等着大家来获取呢！
总共65.69G，希望大家能够喜欢！
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学以致用，受益终生。
