Java 大數據處理框架學習路線：Hadoop 生態系統掌握基礎知識Spark 精通核心概念，使用SQL 查詢數據，學習即時數據處理和機器學習Flink 深入理解流處理，事件時間處理和容錯性實戰案例：MapReduce處理日誌數據，Spark 分析社交媒體數據，Flink 監測物聯網設備進階學習：分散式系統，雲端運算，大數據分析技術
Java 大數據處理框架的學習路線
前提知識：
- Java 基礎
- 資料結構與演算法
##Hadoop 基礎-
路線規劃：
1. Hadoop 生態系統（掌握）
Hadoop 分散式檔案系統( HDFS)- MapReduce 程式設計模型
- YARN 資源管理
- Apache Hive 資料倉儲
- Apache HBase 資料庫
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#2. Spark（精通）
核心概念（RDD、轉換與操作）- 使用Spark SQL 進行資料查詢
- Apache Spark Streaming 即時資料處理
- Apache Spark ML 機器學習庫
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#3. Flink（深入理解）
串流處理引擎和有狀態計算- 事件時間與視窗處理
- 容錯性與高可用性
- Apache Flink Table API
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實戰案例：
使用Hadoop MapReduce 處理大量日誌資料- 使用Spark 分析社群媒體資料
- 使用Flink 即時監測物聯網裝置
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#學習資源：
Apache 官方文件- #線上課程(Coursera、edX)
- 書(Hadoop: The Definitive Guide、 Spark in Action)
- 部落格與社群討論
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進階學習：
##分散式系統
- 雲端運算
- 大數據分析技術(機器學習、人工智慧)
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