文章目錄
大數(shù)據(jù)入門學(xué)習(xí)框架
前言
一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
二、大數(shù)據(jù)必學(xué)Java基礎(chǔ)
三、ZooKeeper
四、大數(shù)據(jù)環(huán)境搭建
五、Hadoop
六、Hive
七、HBase
八、Kafka
九、Scala
十、Spark
十一、Flink
十二、核心面試題
最后要重塑認(rèn)知
窮困一生的五個(gè)毛病
利用框架的力量，看懂游戲規(guī)則，才是入行的前提
大多數(shù)人不懂，不會(huì)，不做，才是你的機(jī)會(huì)，你得行動(dòng)，不能畏首畏尾
選擇才是拉差距關(guān)鍵，風(fēng)向，比你流的汗水重要一萬倍，逆風(fēng)劃船要累死人的
為什么選擇學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā)，不選擇Java開發(fā)？
借棋弈做比喻，智商高的不要選擇五子琪，要選擇圍棋，它能長久地吸引你。
不都是在棋盤上一顆黑子一顆白子地下嗎?因?yàn)閲甯鼜?fù)雜，能夠掌握如此復(fù)雜的技藝、產(chǎn)生穩(wěn)定輸出的棋手、讓我們更佩服。選擇學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā)也如此，能讓你的職業(yè)生涯走得更遠(yuǎn)，少走彎路。
還有一點(diǎn)就是現(xiàn)在大數(shù)據(jù)等于趨勢，一個(gè)向上趨勢的行業(yè)會(huì)讓你賺得比其他行業(yè)多。
上面這些看似沒用，但又至關(guān)重要，這里我就不在強(qiáng)調(diào)作用，有興趣的同學(xué)可以看看我的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)探討話題：
學(xué)習(xí)框架的重要性
我是怎么堅(jiān)持學(xué)習(xí)的???????
怎么確定學(xué)習(xí)目標(biāo)
這個(gè)欄目為初學(xué)者全面整理入門的大數(shù)據(jù)必學(xué)知識(shí)，內(nèi)容是按照體系劃分的，集合190多篇高質(zhì)量文章帶你認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)，掌握入門的規(guī)則。
只要跟著順序去學(xué)，把里面的體系知識(shí)掌握了，你才能真正的入門大數(shù)據(jù)，前提得自律加堅(jiān)持，趕快行動(dòng)吧。
一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)1、大數(shù)據(jù)概念
2、大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)（5v）
3、大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景
4、大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分析基本步驟
5、分布式技術(shù)
二、大數(shù)據(jù)必學(xué)Java基礎(chǔ)注意：這是另外的付費(fèi)欄目，一般學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的，默認(rèn)你都是有Java和Python等語言的基礎(chǔ)，需要你提前學(xué)好基礎(chǔ)語言的知識(shí)。這里Java語言基礎(chǔ)最為重要，所以單獨(dú)寫了一個(gè)Java的基礎(chǔ)知識(shí)欄目給沒有Java基礎(chǔ)的同學(xué)優(yōu)先學(xué)習(xí)，如果你本身就有獨(dú)立Java開發(fā)能力，可以跳過這一塊內(nèi)容。
欄目地址：https://blog.csdn.net/xiaoweite1/category_11894631.html
三、ZooKeeper1、ZooKeeper基本知識(shí)
2、ZooKeeper集群搭建
3、Zookeeper數(shù)據(jù)模型和節(jié)點(diǎn)類型
4、ZooKeeper的shell操作
5、ZooKeeper Java API操作
6、ZooKeeper選舉機(jī)制
四、大數(shù)據(jù)環(huán)境搭建1、Hadoop編譯
2、分布式環(huán)境搭建
五、Hadoop1、Hadoop介紹
2、Hadoop發(fā)展簡史和特性優(yōu)點(diǎn)
3、Hadoop國內(nèi)外應(yīng)用
4、Hadoop發(fā)行版公司
5、Hadoop架構(gòu)
6、Hadoop集群搭建
7、HDFS分布式文件系統(tǒng)簡介
8、HDFS的Shell命令行使用
9、HDFS的高級(jí)使用命令
10、HDFS的數(shù)據(jù)讀寫流程
11、HDFS的元數(shù)據(jù)輔助管理
12、HDFS的API操作
13、HDFS其他功能
14、HDFS的高可用機(jī)制
15、Hadoop的聯(lián)邦機(jī)制 Federation
16、MapReduce計(jì)算模型介紹
17、MapReduce編程規(guī)范及示例編寫
18、MapReduce程序運(yùn)行模式和深入解析
19、MapReduce分區(qū)
20、MapReduce的排序和序列化
21、MapReuce的Combineer
22、MapReduce的自定義分組
23、MapReduce的運(yùn)行機(jī)制詳解
24、MapReduce高階訓(xùn)練
25、YARN通俗介紹和基本架構(gòu)
26、YARN三大組件介紹
27、YARN運(yùn)行流程
28、YARN的調(diào)度器Scheduler
29、關(guān)于YARN常用參數(shù)設(shè)置
30、Hadoop3.x的介紹
六、Hive1、Hive基本概念
2、Hive的三種安裝模式和MySQL搭配使用
3、Hive數(shù)據(jù)庫和表操作
4、Hive查詢語法
5、Hive的內(nèi)置函數(shù)
6、Hive的表生成函數(shù)
7、Hive的開窗函數(shù)
8、Hive自定義函數(shù)
9、Hive的數(shù)據(jù)壓縮
10、Hive的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式
11、Hive調(diào)優(yōu)
12、Hive綜合案例
13、手撕這十道HiveSQL題吊打面試官
七、HBase1、HBase基本簡介
2、HBase集群安裝操作
3、HBase數(shù)據(jù)模型
4、HBase的相關(guān)操作-客戶端命令式
5、HBase的相關(guān)操作JavaAPI方式
6、HBase的高可用
7、Hbase的架構(gòu)
8、Apache Phoenix的基本介紹
9、Apache Phoenix的安裝
10、Apache Phoenix的基本入門操作
11、Apache Phoenix的視圖操作
12、Apache Phoenix 二級(jí)索引
13、HBase讀取和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的流程
14、HBase的原理及其相關(guān)的工作機(jī)制
15、HBase的Bulk Load批量加載操作
16、HBase的協(xié)處理器(Coprocessor)
17、HBase全面調(diào)優(yōu)
18、使用HBase的陌陌案例
八、Kafka1、消息隊(duì)列和Kafka的基本介紹
2、Kafka特點(diǎn)總結(jié)和架構(gòu)
3、Kafka的集群搭建以及shell啟動(dòng)命令腳本編寫
4、kafka的shell命令使用
5、Kafka的java API編寫
6、安裝Kafka-Eagle
7、Kafka的分片和副本機(jī)制
8、Kafka如何保證數(shù)據(jù)不丟失
9、kafka消息存儲(chǔ)及查詢機(jī)制原理
10、kafka生產(chǎn)者數(shù)據(jù)分發(fā)策略
11、Kafka的消費(fèi)者負(fù)載均衡機(jī)制和數(shù)據(jù)積壓問題
12、Kafka配額限速機(jī)制
九、Scala注意：這是另外的付費(fèi)欄目，工作上如果需要用到可以學(xué)一下。
欄目地址：大數(shù)據(jù)必學(xué)語言Scala
十、Spark1、框架概述
2、四大特點(diǎn)
3、框架模塊初步了解
4、三種常見的運(yùn)行模式
5、環(huán)境搭建本地模式 Local
6、環(huán)境搭建集群模式 Standalone
7、應(yīng)用架構(gòu)基本了解
8、環(huán)境搭建集群模式 Standalone HA
9、Spark On Yarn兩種模式總結(jié)
10、環(huán)境搭建集群模式 Spark on YARN
11、應(yīng)用開發(fā)基于IDEA集成環(huán)境
12、Spark Core的RDD詳解
13、Spark Core的RDD創(chuàng)建
14、Spark Core的RDD操作
15、Spark Core的RDD常用算子
16、Spark Core的RDD算子練習(xí)
17、Spark Core的RDD持久化
18、Spark Core的RDD Checkpoint
19、Spark Core的共享變量
20、Spark Core外部數(shù)據(jù)源引入
21、Spark Core案例-SogouQ日志分析
22、內(nèi)核原理
23、SparkSQL 概述
24、SparkSQL數(shù)據(jù)抽象
25、SparkSQL的RDD、DF、DS相關(guān)操作
26、SparkSQL數(shù)據(jù)處理分析
27、SparkSQL案例花式查詢和WordCount
28、SparkSQL案例三電影評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)分析
29、SparkSQL案例四開窗函數(shù)
30、SparkSQL自定義UDF函數(shù)
31、Spark On Hive
32、SparkSQL的External DataSource
33、SparkSQL分布式SQL引擎
34、Spark Streaming概述
35、SparkStreaming數(shù)據(jù)抽象 DStream
36、SparkStreaming實(shí)戰(zhàn)案例一 WordCount
37、SparkStreaming實(shí)戰(zhàn)案例二 UpdateStateByKey
38、SparkStreaming實(shí)戰(zhàn)案例三 狀態(tài)恢復(fù) 擴(kuò)展
39、SparkStreaming實(shí)戰(zhàn)案例四 窗口函數(shù)
40、SparkStreaming實(shí)戰(zhàn)案例五 TopN-transform
41、SparkStreaming實(shí)戰(zhàn)案例六 自定義輸出 foreachRDD
42、SparkStreaming的Kafka快速回顧與整合說明
43、SparkStreaming整合Kafka 0.10 開發(fā)使用
44、Structured Streaming概述
45、Structured Streaming Sources 輸入源
46、Structured Streaming Operations 操作
47、Structured Streaming Sink 輸出
48、Structured Streaming 輸出終端/位置
49、Structured Streaming 整合 Kafka
50、Structured Streaming 案例一實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)ETL架構(gòu)
51、Structured Streaming 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)分析
52、Structured Streaming 事件時(shí)間窗口分析
53、Structured Streaming Deduplication
54、擴(kuò)展閱讀 SparkSQL底層如何執(zhí)行
55、Spark的關(guān)鍵技術(shù)回顧
十一、Flink1、乘風(fēng)破浪的Flink-Flink概述
2、Flink用武之地
3、Flink安裝部署 Local本地模式
4、Standalone獨(dú)立集群模式
5、Standalone-HA高可用集群模式
6、Flink On Yarn模式
7、參數(shù)總結(jié)
8、Flink入門案例
9、Flink原理初探
10、流處理相關(guān)概念
11、流批一體API Source
12、流批一體API Transformation
13、流批一體API Sink
14、流批一體API Connectors JDBC
15、流批一體API Connectors Kafka
16、流批一體API Connectors Redis
17、Flink四大基石
18、Flink Window操作
19、案例一 基于時(shí)間的滾動(dòng)和滑動(dòng)窗口
20、案例二 基于數(shù)量的滾動(dòng)和滑動(dòng)窗口
21、案例三 會(huì)話窗口
22、Time與Watermaker
23、Watermaker案例演示
24、Allowed Lateness案例演示
25、Flink 狀態(tài)管理
26、???????State代碼示例
27、Flink 容錯(cuò)機(jī)制 Checkpoint
28、Flink 容錯(cuò)機(jī)制 自動(dòng)重啟策略和恢復(fù)
29、Flink 容錯(cuò)機(jī)制 Savepoint
30、Flink ???????Table API & SQL 介紹
31、Table與SQL案例準(zhǔn)備 依賴和???????程序結(jié)構(gòu)
32、Table與SQL案例準(zhǔn)備 API
33、???????Table與SQL相關(guān)概念
34、???????Table與SQL ??????案例一
35、???????Table與SQL ??????案例二
36、???????Table與SQL ??????案例三
37、???????Table與SQL ??????案例四
38、???????Table與SQL ??????案例五 FlinkSQL整合Hive
39、???????Table與SQL ??????總結(jié) Flink-SQL常用算子
40、???????Flink模擬雙十一實(shí)時(shí)大屏統(tǒng)計(jì)
41、???????Flink實(shí)現(xiàn)訂單自動(dòng)好評(píng)
42、???????BroadcastState
43、擴(kuò)展閱讀 關(guān)于并行度
44、??????擴(kuò)展閱讀 End-to-End Exactly-Once
45、??????擴(kuò)展閱讀 雙流Join
46、擴(kuò)展閱讀 異步IO
47、擴(kuò)展閱讀 File Sink
48、擴(kuò)展閱讀 Streaming File Sink
十二、核心面試題1、HDFS核心高頻面試題
2、Hadoop的聯(lián)邦機(jī)制核心高頻面試題
持續(xù)更新中。。。
最后要重塑認(rèn)知
第一個(gè)毛病，急功近利
經(jīng)常有人問看哪幾本書可以改變?nèi)松?，答案是看哪幾本都不行，人生不是由幾本書決定的，也不是由幾個(gè)人決定的，它是幾十本書甚至幾百本構(gòu)建出來的一個(gè)體系，是需要逐漸地嘗試、逐漸地摸索、逐漸地碰壁，最后總結(jié)出一套適合自己的方法論。
第二個(gè)毛病，線性規(guī)劃
很多人的人生是線性的，他們特別喜歡規(guī)劃，恨不得一直規(guī)劃到85歲。
但凡你多了解這個(gè)世界，就知道任何細(xì)致末節(jié)的規(guī)劃都是沒有用的。因?yàn)檎鎸?shí)的世界是充滿變數(shù)的，有的是十年磨一劍，而九年卻看不到任何變化。有的是你拼盡全力準(zhǔn)備，卻根本等不來決戰(zhàn)的機(jī)會(huì)。有的是你費(fèi)盡心機(jī)算對(duì)每一個(gè)細(xì)節(jié)，一抬頭，卻錯(cuò)過了未來的風(fēng)口。
規(guī)劃源于確定，確定源于習(xí)慣，習(xí)慣源于讀書時(shí)候的潛移默化。
60年前還沒有家用電腦，50年前還沒有網(wǎng)絡(luò)，40年前還沒有Java語言，30年前還沒有智能手機(jī)，20年前還沒有大數(shù)據(jù)，哪一個(gè)在你的規(guī)劃之內(nèi)呢？
第三個(gè)毛病，自我視角
所有的角度都是自己：我怎么怎么樣，我做了什么什么，我學(xué)這個(gè)為什么還是沒掌握，主語永遠(yuǎn)都是我。他們從來不會(huì)切換視角，從來不研究學(xué)這到底要做什么，這個(gè)知識(shí)最為主要的是什么，滿腦子都想著怎么提高技能。
你得換位思考，學(xué)這個(gè)知識(shí)為了就業(yè)，那你就有應(yīng)付面試官的能力，掌握高頻的面試知識(shí)點(diǎn)。
進(jìn)入公司得做項(xiàng)目，所以你需要提高自己的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)能力，基于不同的業(yè)務(wù)場景做練習(xí)。而不是對(duì)各種知識(shí)細(xì)致末節(jié)的都要學(xué)，最終都沒掌握好。
第四個(gè)毛病，追求免費(fèi)
真正的知識(shí)一定是很貴很貴的，絕對(duì)不是你買一本書就能學(xué)得到的，也絕對(duì)不是你看一些免費(fèi)的東西就可以到手的。
任何一本數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的書，都不超過100塊錢，為什么一個(gè)頂級(jí)的架構(gòu)工程師，可以年薪千萬？
這其中的原因是真正的知識(shí)才是拉開距離的關(guān)鍵。能讓你花錢買到，就已經(jīng)很不錯(cuò)了。
世界是要等價(jià)交換的，你想得到一個(gè)最珍貴的東西，就得拿自己最珍貴的東西去換，絕對(duì)不是交9.9塊錢的費(fèi)用學(xué)了半個(gè)月就能成頂級(jí)架構(gòu)師，幻想財(cái)務(wù)自由。
這個(gè)世界上最貴的東西就是“免費(fèi)”，那些能拿錢去計(jì)算的，明碼標(biāo)價(jià)讓你覺得貴的，才是信息成本最低、最便宜的方式。
第五個(gè)毛病，不懂放棄
有些人這個(gè)也想要，那個(gè)也想要，這個(gè)也舍不得，那個(gè)也舍不得，永遠(yuǎn)處在猶豫的狀態(tài)當(dāng)中。
找一個(gè)公司，既想待遇高，又想福利好、加班少、還要專業(yè)對(duì)口，還得有發(fā)展前景，能再給點(diǎn)期權(quán)就更好，這樣的結(jié)果就是永遠(yuǎn)找不到合適的行業(yè)。
世界上沒有完美，就算你考到700分，清華和北大也只能選一個(gè)，永遠(yuǎn)要為了一個(gè)更重要的，放棄不那么重要的。
成功很難，但是失敗很容易，五個(gè)毛病，照做就行。
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