大数据学习之路

大数据技能栈

大数据通用处理平台

1. Spark
2. Flink
3. Hadoop

分布式存储

HDFS

资源调度

Yarn Mesos

机器学习工具

Mahout

1. Spark Mlib
2. TensorFlow (Google 系)
3. Amazon Machine Learning
4. DMTK (微软分布式机器学习工具)

数据分析/数据仓库(SQL类)

1. Pig
2. Hive
3. kylin
4. Spark SQL,
5. Spark DataFrame
6. Impala
7. Phoenix
8. ELK
   • ElasticSearch
   • Logstash
   • Kibana

消息队列

1. Kafka(纯日志类，大吞吐量)
2. RocketMQ
3. ZeroMQ
4. ActiveMQ
5. RabbitMQ

流式计算

1. Storm/JStorm
2. Spark Streaming
3. Flink

日志收集

1. Scribe
2. Flume

编程语言

1. Java
2. Python
3. R
4. Ruby
5. Scala

算法

一致性

1. paxos
2. raft
3. gossip

数据结构

1. 栈，队列，链表
2. 散列表
3. 二叉树，红黑树，B树
4. 图

常用算法

1. 排序
   • 插入排序
   • 桶排序
   • 堆排序
2. 快速排序
3. 最大子数组
4. 最长公共子序列
5. 最小生成树
6. 最短路径
   • 矩阵的存储和运算

数据分析挖掘

MATLAB、SPSS、SAS

数据可视化

1. R
2. D3.js
3. ECharts
4. Excle
5. Python

机器学习

机器学习基础

1. 聚类
2. 时间序列
3. 推荐系统
4. 回归分析
5. 文本挖掘
6. 决策树
7. 支持向量机
8. 贝叶斯分类
9. 神经网络

机器学习工具

1. Mahout
2. Spark Mlib
3. TensorFlow (Google 系)
4. Amazon Machine Learning
5. DMTK (微软分布式机器学习工具)

云计算

云服务

1. SaaS
2. PaaS
3. IaaS
4. Openstack
5. Docker

大数据课程

1. 大数据课程与案例

参考

1. 尚硅谷大数据
2. 一篇文看懂Hadoop：风雨十年，未来何去何从
3. 在Kubernetes平台上运行Hadoop的实践

项目规范

本文使用 Markdown 编写, 排版符合中文技术文档写作规范。Find Me On Github , Gitee

友情贡献

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