大数据开发学习路线
编程语言:
Python:数据分析、数据预处理
Java:Hadoop和许多大数据工具的基础
Scala:用于Apache Spark
数据库知识:
SQL和NoSQL数据库的基本概念
数据库系统如MySQL、MongoDB等
操作系统:
Linux基础命令和脚本编写
数据采集:
网络爬虫技术
数据库连接和抽取
数据处理:
数据清洗、转换、归一化
使用Pandas、NumPy等库进行数据分析
数据可视化:
使用Matplotlib、Seaborn、Tableau等进行数据可视化
大数据生态系统
Hadoop生态系统:
HDFS:分布式文件系统
MapReduce:分布式数据处理框架
YARN:资源管理
Hive:数据仓库工具
HBase:分布式列式数据库
Spark生态系统:
Spark Core:基础框架
Spark SQL:结构化数据处理
Spark Streaming:实时数据处理
MLlib:机器学习库
GraphX:图处理库
其他工具:
Kafka:实时数据流处理
ZooKeeper:分布式协调服务
Flink:流处理框架
Elasticsearch:搜索引擎和数据分析
数据仓库和BI
数据仓库概念:
星型模式、雪花模式
ETL(Extract, Transform, Load)过程
商业智能(BI)工具:
学习使用BI工具进行数据报告和分析
机器学习:
基础算法
使用Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等库
云计算:
了解AWS、Azure、Google Cloud Platform等云服务
使用云服务进行大数据处理
实践项目
参与实际项目,将所学知识应用于解决实际问题
构建自己的大数据项目,如推荐系统、日志分析等
学习资源
在线课程:Coursera、edX、Udacity等
书籍:《Hadoop权威指南》、《Spark快速大数据分析》等
社区:Stack Overflow、GitHub、Reddit等
软件技能
熟练使用IDEs(如IntelliJ IDEA、PyCharm、VSCode)
版本控制(Git)
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