大数据学习指南：从零基础到进阶，全面掌握95%以上知识点，包含大厂面经与实战项目,哈尔滨专业建设网站
#网络推广 发布时间： 2025-01-10
既有适合新手学习的基础教材，也有适合3年以上经验的朋友深入学习和提高的高级课程，覆盖95%以上的大数据知识点，真正系统化！由于文件较多，这里仅截取部分目录。全套包括各大厂商访谈、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，未来会持续更新。
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什么是大数据？
随着科技的发展，我们在网上留下的数据越来越多，从网上购物、商品交易，到浏览网页、微信聊天、手机自动记录日常行程等。可以说，在当今的生活中，只要你还在这里，每时每刻都会产生数据，但是这些数据能称为大数据吗？不，这些都不能称为大数据，那么大数据到底是什么？
我个人的理解是这样的。大数据可以被认为是数据的集合。我们可以从这些数据中推导出一个近似客观的规则。我们可以使用这个规则来预测生成数据的本体下次出现的概率。例如，如果用户经常在某个电影网站上观看成龙的电影，那么当用户下次访问该电影网站时，成龙的电影就会在推荐列表中排名靠前，因为我们通过用户的浏览数据发现了他非常喜欢成龙的电影，相信用户的兴趣短期内不会改变。这时候我们就会有疑问，用户的行为数据存储在哪里？如何利用这些数据来判断（计算）生成该数据的本体下次出现的概率。这就引出了大数据的两个核心概念：存储和计算
大数据技术初步研究
我们继续上面的分析，想知道这些数据具体能做什么，所以我们从数据本身开始。试想一下，如果要使用数据，是否需要先收集数据？如果采集数据传输过程中数据流量过大，还应该考虑对数据进行缓冲。如果收集到的数据不是那么迫切需要（货币化），我们可以考虑先离线存储。数据如果储存起来就没有价值了，所以我们还是要分析、计算、挖掘数据里的价值，但是数据最终的价值一定要实现，钱！钱！钱。 ！，如何实现呢？当然是提供给业务方的，那么业务代码的编写者是谁呢，好像是我，J*a。
MMP，我搞了很久了，这是一个闭环，我又回到了老专业，有点迷茫？别慌，看图
这张图简单分析了数据的实时/离线处理过程。乍一看，这个过程并不困难。不是只有五个进程吗？
数据源可以多种多样，根据其结构可以分为三类：
Flume通常用于数据收集，但考虑到数据流量太大，我们通常使用Kafka进行缓冲。
数据采集必须从一端到数据，从另一端进行。我找到了一张官方图片，结构如下：
端是数据的入口，Sink端是数据的出口。中间是数据清洗的管道。
我们在上面的分析中提到，当数据量过大时，我们通常会对数据进行缓冲，以保证数据进出的适配。我们可以使用Kafka组件。 Kafka是一个非常优秀的数据队列和缓冲组件。
既然是大数据，不是一台服务器就能解决的。必须是分布式存储HDFS。大数据刚出来的时候，很多人认为大数据=。由此可见它在当时的受欢迎程度。实时性，这是因为它还有数据存储和计算。框架的核心设计是：HDFS和. HDFS为海量数据提供存储，也为海量数据提供计算。
除了本身的计算组件之外，还有一个专门从事数据内存计算的组件——Spark，它既可以提供离线计算，也可以提供在线计算。
数据的应用更加广泛。我们可以将处理后的数据放入MySQL中，根据业务需求利用J*a EE技术进行具体操作；举个简单的例子，我们可以将处理后的数据可视化（，D3），这也算是发挥了它的价值。
以上只是粗略的介绍，并没有对每一步对应的技术进行详细的介绍。想要学好大数据，就必须规划清晰的学习路线并坚持下去。接下来我们就来说说如何学习大数据。该路线适合任何阶段的学习者。
大数据技术路线
大数据的技术路线还是很大的。在此，特别感谢尚硅谷韩顺平老师的技术路线，基本包括：入门->进阶->精通->成神。
话不多说，我们先来看看整体的学习路线：
总体路线及分支路线
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