大數據入門學習路線分享，請大家收下

大數據的學習技術點
Hadoop核心(1) 分佈式存儲基石：HDFSHDFS簡介 入門演示 構成及工作原理解析：數據塊，NameNode, DataNode、數據寫入與讀取過程、數據複製、HA方案、文件類型、 HDFS常用設置 Java API代碼演示(2) 分佈式計算基礎：MapReduceMapReduce簡介、編程模型、Java API 介紹、編程案例介紹、MapReduce調優(3) Hadoop集羣資源管家：YARNYARN基本架構 資源調度過程 調度算法 YARN上的計算框架離線計算(1) 離線日誌收集利器：FlumeFlume簡介 核心組件介紹 Flume實例：日誌收集、適宜場景、常見問題(2) 離線批處理必備工具：HiveHive在大數據平臺裏的定位、總體架構、使用場景之Access Log分析 Hive DDL&DML介紹 視圖 函數（內置，窗口，自定義函數） 表的分區、分桶和抽樣 優化(3) 速度更快的Hive：ImpalaImpala在大數據架構中的角色 架構 數據處理過程 一般使用步驟：創建表，分區表，查詢等 常用查詢演示：統計，連接等、Impala與Hive的比較 常用配置與最佳使用建議（查錯，調優等）(4) 更快更強更好用的MR：SparkScala&Spark簡介 基礎 Spark編程（計算模型RDD、算子Transformation和Actions的使用、使用Spark製作倒排索引）Spark SQL和DataFrame 實例：使用Spark SQL統計頁面PV和UV實時計算(1) 流數據集成神器：KafkaKafka簡介 構成及工作原理解析 4組核心API 生態圈 代碼演示：生產並消費行爲日誌(2) 實時計算引擎：Spark StreamingSpark Streaming簡介 工作原理解剖 編寫Streaming程序的一般過程 如何部署Streaming程序？ 如何監控Streaming程序？ 性能調優(3) 海量數據高速存取數據庫：HBaseHBase簡介 架構及基本組件 HBase Table設計 HBase基本操作 訪問HBase的幾種方式大數據ETL(1) ETL神器：Sqoop，Kettle數據同步ETL介紹 Kettle常用組件介紹 、抽取Mysql數據到Hive實戰 Sqoop介紹、抽取Hive數據到Mysql實戰(2) 任務調度雙星：Oozie，AzkabanETL與計算任務的統一管理和調度簡介 Crontab調度的方案 自研調度系統的方案 開源系統Oozie和Azkaban 方案總結與經驗分享大數據應用與數據挖掘(1) 大數據全文檢索引擎：Elasticsearch全文檢索基礎知識，ES安裝及初級介紹，ES深入理解，使用經驗介紹(2) 數據倉庫搭建爲什麼要構建大數據平臺 大數據平臺的的經典架構 深入剖析“五橫一縱”的架構實踐 知名互聯網公司大數據平臺架構簡介(3) 數據可視化什麼是數據可視化，數據可視化常用工具與必備技能介，Tableau和ECharts實操講解 ECharts介紹，知名互金公司可視化經驗介紹(4) 算法介紹介紹數據挖掘，機器學習，深度學習的區別，R語言和python的介紹，邏輯迴歸算法的介紹與應用，以及主要的推薦算法介紹