目前,全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。国家大力推动实施大数据发展战略,推进数据资源整合和开放共享,加快建设数字中国。大数据行业政策环境良好,发展机遇空前。

但随着国家的重视,企业的转型,对大数据技术人才的要求也是越来越高,不是掌握一点皮毛就能就业了。毕竟现在的竞争压力还是很大的,企业的择优录取、学历、经验的缺乏等种种限制,对想要入行大数据的小伙伴都提出了超高的技术要求,想要弥补自身的不足,就要用自己的长板来弥补短板!大数据学习群119599574

 

大数据学习路线图——让自己系统学习,知道每一个阶段的学习内容

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

此阶段是针对没有编程基础,或者对基础不扎实的同学一次补习,这个很重要,就像建一座大厦,这就是地基,地基不稳,就算修再高,总有一天会轰然倒塌!

 

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

这章是基础课程,帮大家进入大数据领域打好 Linux基础,以便更好地学习Hadoop、hbase、NoSQL、Spark、Storm、docker、kvm、openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用 Linux来搭建或部署项目。

Hadoop生态系统的课程,对HDFS体系结构和shell以及java操作详细剖析,从知晓原理到开发的项目,让大家打好学习大数据的基础。

详细讲解 Mapreduce,Mapreduce可以说是任何一家大数据公司都会用到的计算框架,也是每个大数据工程师应该熟练掌握的。Hadoop2x集群搭建前面带领大家开发了大量的 MapReduce程序。

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