大数据、云计算学习路线图

大数据、云计算学习路线图

大数据之Linux+大数据开发篇

Java Linux基础、 Shell编程、 Hadoop2.x、 HDFS、 YARN、 MapReduce、 ETL数据清洗、Hive、 Sqoop、 Flume/Oozieo、 大数据WEB工具Hue、 HBase、 Storm、 Scala、Spark、 Spark核心源码剖析 、CM 5.3.x管理、 CDH 5.3.x集群

大数据之Java企业级核心技术篇

Java性能调优、 Tomcat、Apache集群 、数据库集群技术 、分布式技术、 WebLogic企业级技术

大数据之PB级别网站性能优化篇

CDN镜像技术、 虚拟化云计算、 共享存储 、海量数据 队列缓存、 Memcached+Redis\No-SqlLVS负载均、 Nginx

大数据之数据挖掘\分析&机器学习篇

Lucene、 爬虫技术、 Solr集群、 KI分词 、Apriori算法、 Tanagra工具、 决策树、 贝叶斯分类器、人工神经网络、 K均值算法、 层次聚类、 聚类算法、 SPSS Modeler 、R语言、 数据分析模型、统计算法、 回归 、聚类、 数据降维、 关联规则、 决策树、 Mahout->Python金融分析

 

大数据之运维、云计算平台篇

Zookeeper、 Docker、 OpenStack云计算

 

关于xmsg

技术面前人人平等.同时技术也不分高低贵贱.正所谓学无大小,达者为尊.
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