Lernroute des Java-Big-Data-Verarbeitungsframeworks

Java-Big-Data-Verarbeitungs-Framework: Beherrschen Sie die Grundkenntnisse des Hadoop-Master-Sparks, verwenden Sie SQL zum Abfragen von Daten, lernen Sie die Echtzeit-Datenverarbeitung und das maschinelle Lernen Verarbeitung, Ereigniszeitverarbeitung und Fehlertoleranz: MapReduce verarbeitet Daten, Spark analysiert Social-Media-Daten, Flink überwacht IoT-Geräte. Fortgeschrittenes Lernen: verteilte Systeme, Cloud Computing, Big-Data-Analyse-Technologie Big-Data-Verarbeitungs-Framework

Vorausgesetzte Kenntnisse:

Java-GrundlagenDatenstrukturen und Algorithmen

Hadoop-Grundlagen
• Fahrplan:

1. Hadoop-Ökosystem (Master)

Hadoop verteilt Dateisystem (HDFS)MapReduce-Programmiermodell

YARN-Ressourcenmanagement

• Apache Hive Data Warehouse
• Apache HBase-Datenbank
• 2. Spark (Beherrschung)

Kernkonzepte (RDD, Transformation und Operationen)

Verwenden Sie Spark SQL für die Datenabfrage.

Apache Spark Streaming-Echtzeit-Datenverarbeitung.

• Apache Spark ML-Bibliothek für maschinelles Lernen und Fensterverarbeitung
• Fehlertoleranz und hohe Verfügbarkeit
• Apache Flink Table API

Praktischer Fall:

Verwenden Sie Hadoop MapReduce, um umfangreiche Protokolldaten zu verarbeiten

• Verwenden Sie Spark, um Social-Media-Daten zu analysieren
• Verwenden Sie Flink real - Zeitüberwachung von IoT-Geräten
• Lernressourcen:

Offizielle Apache-Dokumentation

Online-Kurse (Coursera, edX)

• Bücher (Hadoop: The Definitive Guide, Spark in Action)
• Blog und Community-Diskussionen

Fortgeschrittenes Lernen:

Verteilte Systeme

• Cloud Computing
• Big-Data-Analysetechnologie (maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLernroute des Java-Big-Data-Verarbeitungsframeworks. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!