大数据学习线路及各阶段学习书籍推荐
大数据学习路线及各阶段学习书籍推荐!废话不多说,直接切入主题,有需要的小伙伴可以参考学习!
阶段一、大数据基础——java语言基础方面
(1)Java语言基础
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
(2) HTML、CSS与JavaScript
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
(3)JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
推荐书籍:
《Effective Java中文版》(第2版)
本书为我们带来了共78条程序员必备的经验法则,针对你每天都会遇到的编程问题提出了有效、实用的解决方案。
书中的每一章都包含几个“条目”,以简洁的形式呈现,自成独立的短文,它们提出了具体的建议,对于Java平台精妙之处的独到见解,以及优秀的代码范例。每个条目的综合描述和解释都阐明了应该怎么做,不应该怎么做,以及为什么。
阶段二、 Linux&Hadoop生态体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
推荐书籍:
1、《Big Data》
在大数据的背景下,我很少看到关于数据建模,数据层,数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题。这本书却提供了令人耳目一新的全面解决方案。
2、《Hadoop权威指南》
《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始,由浅入深,结合理论和实践,全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。
3、《Hive编程指南》
《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南,旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。
阶段三、 分布式计算。
(1)分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一:基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二:新浪网
(2)storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一:日志告警系统项目、实战二:猜你喜欢推荐系统实战
推荐书籍:
1、《Learning Spark》
《Spark 快速大数据分析》是一本为Spark 初学者准备的书,它没有过多深入实现细节,而是更多关注上层用户的具体用法。不过,本书绝不仅仅限于Spark 的用法,它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍,让读者能够知其然且知其所以然。
2、《Spark机器学习:核心技术与实践》
本书采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用Spark进行分析和实现机器学习算法。通过这些示例和Spark在各种企业级系统中的应用,帮助读者解锁Spark机器学习算法的复杂性,通过数据分析产生有价值的数据洞察力。
阶段四、 大数据项目实战(一线公司真实项目)
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
阶段五、 大数据分析 —AI(人工智能)
主要是讲解Data Analyze数据分析基础、数据可视化、sklearn中三类朴素贝叶斯算法以及python机器学习等提升个人能力的内容!
目前就整理到这里,大家有好的学习资料欢迎评论分享!
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