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storm大数据书籍

发布时间:2022-09-28 14:07:31

A. 我想学习数据分析,但是0基础,看什么书可以快速入门啊

很多人都需要学习大数据是需要有一定的基础的,编程语言就是必备的条件之一,编程语言目前热门的有:java、Python、PHP、C/C++等等,无论是学习哪一门编程语言,总之要精细掌握一门语言是非常必须的,我们先拿应用广泛的Java说起哦。

Java的方向有三个:JavaSE、JavaEE、JavaME,学习大数据的话只需要学习JavaSE就可以了,在学习Java的时候,我们一般需要学习这些: HTML,CSS,JS,java的基础,JDBC与数据库,JSP java web技术, jQuery与AJAX技术,Spring、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java,学会运用Java。

再者就是linux,大数据相关的软件基本都是在Linux运行的,所以从事大数据工作还是需要学习Linux的哦,而且能够让你迅速掌握大数据相关技术,也有很大的帮助。学习shell就能够很好的看到脚本更容易理解和配置大数据集群,对以后新出来的大数据技术学习会更快。

对于零基础学习大数据的人,不管是学习哪一门语言,实战很重要,所以学习之后一定要及时运用起来,只有不断使用,才会更有经验,更能学到大数据的技巧,多联手,相信你一定可以掌握这门技术的。

大数据学习路线图——让自己系统学习,知道每一个阶段的学习内容。


阶段一、大数据基础——java语言基础方面

(1)Java语言基础

Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

(2)HTML、CSS与Java

PC端网站布局、HTML5 CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

(3)JavaWeb和数据库

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

此阶段是针对没有编程基础,或者对基础不扎实的同学一次补习,这个很重要,就像建一座大厦,这就是地基,地基不稳,就算修再高,总有一天会轰然倒塌!


阶段二、Linux&Hadoop生态体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

这章是基础课程,帮大家进入大数据领域打好 Linux基础,以便更好地学习Hadoop、hbase、NoSQL、Spark、Storm、docker、kvm、openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用 Linux来搭建或部署项目。

Hadoop生态系统的课程,对HDFS体系结构和shell以及java操作详细剖析,从知晓原理到开发的项目,让大家打好学习大数据的基础。

详细讲解 Maprece,Maprece可以说是任何一家大数据公司都会用到的计算框架,也是每个大数据工程师应该熟练掌握的。Hadoop2x集群搭建前面带领大家开发了大量的 MapRece程序。

大数据学习路线,一共分为这几个阶段


阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系

(1)分布式计算框架

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一:基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二:新浪网(www.sina.com.cn)

(2)storm技术架构体系

Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一:日志告警系统项目、实战二:猜你喜欢推荐系统实战

Spark大数据处理本部分内容全面涵盖了 Spark生态系统的概述及其编程模型,深入内核的研究,。不仅面向项目开发人员,甚至对于研究 Spark的学员,此部分都是非常有学习指引意义的课程。


阶段四、大数据项目实战(一线公司真实项目)

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

项目练习其实是穿插课程其中的,在讲解大数据理论的同时,将实践知识穿插其中,增加学生对大数据技术的理解和应用。


阶段五、大数据分析 —AI(人工智能)

Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习

1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目:户外设备识别分析

此阶段是深入提升阶段,为学生想转行人工智能打下良好的基础,多重技能,更能大大提升就业质量。

B. 大数据培训课程介绍,大数据学习课程要学习哪些

《大数据实训课程资料》网络网盘资源免费下载

链接:https://pan..com/s/1RiGvjn2DlL5pPISCG_O0Sw

?pwd=zxcv 提取码:zxcv

大数据实训课程资料|云计算与虚拟化课程资源|课程实验指导书综合版|机器学习与算法分析课程资源|Spark课程资源|Python课程资源|Hadoop技术课程资源|云计算课程资料.zip|微课.zip|算法建模与程序示例.zip|spark课程资源.zip|hadoop课程资源.zip|实验指导书|教学视频|教学PPT

C. 大数据入门书籍有哪些

当年互联网疯狂发展的时候,很多人在观望和犹豫中错过了这班顺风车(没有尽早开个淘宝店,肠子都悔青了好几遍呢)。如今,同样的桥段上演,大数据时代,坚决不能再无动于衷!
于是,你着急,你迷茫,你很方……除了平时要加班加点的搬砖,牙缝里挤出来的的闲碎时间都贡献给度娘了,“小白如何学习大数据”,“大数据入门书籍有哪些”……
1:<大数据时代>
这是学习大数据必读的一本书,也是最系统的关于大数据概念的一本书,由维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶编写,主要介绍了大数据理念和生活工作及思维变革的关系。
它被包括宽带资本董事长田朔宁、知名IT评论人谢文等专业读者鉴定为“大数据领域最好的著作没有之一,一本顶一万本”。有这么好吗?看完自己评价吧。这本书对这个大规模产生、分享和应用数据的新的大时代进行了阐述和厘清,作者围绕“要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要因果”三大理念,通过数十个商业和学术案例,剖析了万事万物数据化和数据复用挖掘的巨大价值。
2:<爆发>
由巴拉巴西编写,主要讲了在一个历史故事的连续讲述中,了解大数据的概念实质。从大数据的历史开始,能更深入的了解大数据的发展历程。
巴拉巴西整本书讲述的大数据根本目的,是预测。他甚至有零有整地判断,人类行为93%是可以预测的。打个比方,千百年前人类无法如今天般准确预测天气,以致某些大致预测的行为都被认为是“通神”,其实核心在于对天气数据的海量占有和分析能力。但假如全人类的所有基础及行为数据全部被占有全部能分析呢?比如通过智能终端LBS功能采集全部运动轨迹、通过金融系统采集所有支付记录、通过SNS采集所有社会关系和通过邮件、文档、社会视频监控和自我视频监测采集所有言行记录,24小时,每分每秒,一生,全地球70亿人,那会如何?
3:<大数据>
由徐子沛编写,看美国政府在大数据开放上的进程与反复,算是个案。如果能够基本了解这三本的观点,出门有底气,见人腰杆直,不再被忽悠。
全书讲述的,是大数据在美国政府管理中的应用,以及美国政府运行方式大数据变革的历史与斗争,其实也是故事性的。从奥巴马上台就颁布《信息公开法案》,到设立第一个美国政府首席信息官开始,讲述美国政府与民间在社会数据公开的斗争史,以及美国社会管理向大数据思维转变的过程。首先,这算是一个最详实的案例;其次,这代表的不是某种管理方式变革,深处是对民主运行机制的变革与进步。说好了,这本书用心良苦,远远超越科普技术领域;说坏了,其心可诛。有一段,民间斗争,逼迫奥巴马公布所有每日白宫全部日程,包括接见了谁、谈话的全部内容,这不就是个人大数据全公开在公众人物上的应用吗?这可比现在所谓官员公开财产的要求高了几十倍——这要求政府全部行为、全部数据、全部公开,全体公众随时可查——技术和成本上其实已经可以做到或至少努力接近——如果不这么做,不止是落后问题而是真正的其心可诛了。
4:<大数据基础与应用>
由陈明编写。看名字就知道,入门级别拯救小白的书。这本书共17章,第1章是对大数据的简单概述,第2章介绍大数据研究的方法论,第3、8、9、14章介绍大数据的生态环境,第17章介绍数据科学的内容,剩下的章节是本书重点,介绍大数据技术及应用方法。
身处大数据大环境下,身边的人经常讨论数据库、数据可视化、大数据预处理等等。这些词听得多了会让人产生错觉——自己已经知道里面的门道了。但事实上还是个“门外汉”。
举个例子,没有人肯在上千人规模的讲座上专门花半个小时教你怎样进行数据清洗。本书专门列了一章,详细介绍大数据预处理技术,包括数据清洗的实现方式,从步骤到检验,都做了用心的阐述。诸如此类,数据挖掘、大数据流式计算、Hadoop、NoSQL等等都从最基础的点做了详细介绍。耐心看完这些,再往深处进阶就不会那么吃力了。
5:<一本书读懂大数据>
进入大数据时代,让数据开口说话将成为司空见惯的事情,本书将从大数据时代的前因后果讲起,全面分析大数据时代的特征、企业实践的案例、大数据的发展方向、未来的机遇和挑战等内容,展现一个客观立体、自由开放的大数据时代。
5:<集体智慧编程>
入门,浅显易懂,里面每一章都是一个案例,但是很方便,有具体的代码,用来入门最好。
6:<社交网络的数据挖掘>
专门做社交网络的数据挖掘,案例很丰富,有代码。
7:<数据可视化之美>
致力于介绍各种可视化方案。
8:<鲜活的数据>
比较简单的可视化,不过内容丰富,有代码。
9:<数据挖掘导论完整版>
看完上述的书,对大数据产生很大的兴趣,已经初步入门了,现在开始理论方面的学习,数据挖掘入门教程,个人觉得写的很好,目前正在研究这本书,努力。。。
10:<统计学习方法>
这本书比较深,刚开始看的就是这一本,不过太深,看到一半,准备在导论看完之后,在看这本书提升一下自己。
11:<鸟哥私房菜—基础篇>
作为一个计算机专业Linux那是必学的,而且Hadoop是建立在Linux基础上的,不求多么的精通,但是基础的操作要学会。
如果是没有任何编程语言基础的想入行大数据的话,是必须要学习java基础的,虽然大数据支持很多开发语言,但是企业用的最多的还是java,接下来学习数据结构,关系型数据库,linux系统操作,有了基础之后,在进入大数据学习,可以给小白学习的体系。
第一阶段
COREJAVA(加**的需重点熟练掌握,其他掌握)
Java基础**
数据类型
运算符、循环
算法
顺序结构程序设计
程序结构
数组及多维数组
面向对象**
构造方法、控制符、封装
继承**
多态**
抽象类、接口**
常用类
集合Collection、list**
HashSet、TreeSet、Collection
集合类Map**
异常
File
文件/流**
数据流和对象流**
线程(理解即可)
网络通信(理解即可)
第二阶段
数据结构
关系型数据库
Linux系统操作
Linux操作系统概述
安装Linux操作系统
图形界面操作基础
Linux字符界面基础
字符界面操作进阶
用户、组群和权限管理
文件系统管理
软件包管理与系统备份
Linux网络配置
(主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识,同时通过大量实验,着重培养学生的动手能力。使学生了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上,加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解,并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。与此同时,如果大家有时间把javaweb及框架学习一番,会让你的大数据学习更自由一些)
重点掌握:
常见算法
数据库表设计
SQL语句
Linux常见命令
第三阶段
Hadoop阶段
离线分析阶段
实时计算阶段
重点掌握:
Hadoop基础
HDFS
MapRece
分布式集群
Hive
Hbase
Sqoop
Pig
Storm实时数据处理平台
Spark平台
若之前没有项目经验或JAVA基础,掌握了第一阶段进入企业,不足以立即上手做项目,企业需再花时间与成本培养;
第二阶段掌握扎实以后,进入企业就可以跟着做项目了,跟着一大帮人做项目倒也不用太担心自己能不能应付的来,当然薪资不能有太高的要求;
前两个阶段都服务于第三阶段的学习,除了熟练掌握这些知识以外,重点需要找些相应的项目去做,不管项目大小做过与没有相差很多的哦!掌握扎实后可直接面对企业就业,薪资待遇较高!

D. 《从零开始学storm》pdf下载在线阅读全文,求百度网盘云资源

《从零开始学storm》网络网盘pdf最新全集下载:
链接:https://pan..com/s/1pbY3a7ASpB1FMEPAJKR9DA

?pwd=27ai 提取码:27ai
简介:从零开始学Storm(第2版) 由基础知识、安装与部署、研发与维护、进阶知识、企业应用5个模块构成,通过大量实例分析,让读者在较短的时间内掌握Storm的使用,搭建并研发出自己的基于Storm的大数据处理平台。

E. 如何进入大数据领域,学习路线是什么

给你一个大数据学习的路线,你可以按照顺序学习
第一阶段专
JavaSE基础核心
第二阶段属
数据库关键技术
第三阶段
大数据基础核心
第四阶段
Spark生态体系框架&大数据高薪精选项目
第五阶段
Spark生态体系框架&企业无缝对接项目
第六阶段
Flink流式数据处理框架

F. 大数据培训内容,大数据要学哪些课程

java

数据结构、关系型数据库、linux系统操作

hadoop离线分析、Storm实时计算、spark内存计算

G. 大神,关于大数据处理方面的书籍有推荐吗

《大数据处理之来道》作者:自何金池
分析比较了当下流行的大数据处理技术的优劣及适用场景,包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等,详细分析了各种技术的应用场景和优缺点;同时阐述了大数据下的日志分析系统,重点讲解了ELK日志处理方案;最后分析了大数据处理技术的发展趋势,重点从各种技术的起源、设计思想、架构等方面阐述大数据处理之道。

H. 大数据处理在实际生活中有哪些应用

现在越来越多的行业和技术领域需要用到大数据分析处理系统。说到大数据处理,首先我们来好好了解一下大数据处理流程。

1.数据采集,搭建数据仓库,数据采集就是把数据通过前端埋点,接口日志调用流数据,数据库抓取,客户自己上传数据,把这些信息基础数据把各种维度保存起来,感觉有些数据没用(刚开始做只想着功能,有些数据没采集, 后来被老大训了一顿)。

2.数据清洗/预处理:就是把收到数据简单处理,比如把ip转换成地址,过滤掉脏数据等。

3.有了数据之后就可以对数据进行加工处理,数据处理的方式很多,总体分为离线处理,实时处理,离线处理就是每天定时处理,常用的有阿里的maxComputer,hive,MapRece,离线处理主要用storm,spark,hadoop,通过一些数据处理框架,可以吧数据计算成各种KPI,在这里需要注意一下,不要只想着功能,主要是把各种数据维度建起来,基本数据做全,还要可复用,后期就可以把各种kpi随意组合展示出来。

4.数据展现,数据做出来没用,要可视化,做到MVP,就是快速做出来一个效果,不合适及时调整,这点有点类似于Scrum敏捷开发,数据展示的可以用datav,神策等,前端好的可以忽略,自己来画页面。

大数据处理在各行业的渗透越来越深入,例如金融行业需要使用大数据系统结合 VaR(value at risk) 或者机器学习方案进行信贷风控,零售、餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策,各种 IOT 场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据,各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。

I. 大数据开发这么学习

第一阶段:Hadoop生态架构技术
1、语言基础
Java:多理解和实践在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化就可以,不需要深入掌握。
Linux:系统安装、基本命令、网络配置、Vim编辑器、进程管理、Shell脚本、虚拟机的菜单熟悉等等。
Python:基础语法,数据结构,函数,条件判断,循环等基础知识。
2、环境准备
这里介绍在windows电脑搭建完全分布式,1主2从。
VMware虚拟机、Linux系统(Centos6.5)、Hadoop安装包,这里准备好Hadoop完全分布式集群环境。
3、MapRece
MapRece分布式离线计算框架,是Hadoop核心编程模型。
4、HDFS1.0/2.0
HDFS能提供高吞吐量的数据访问,适合大规模数据集上的应用。
5、Yarn(Hadoop2.0)
Yarn是一个资源调度平台,主要负责给任务分配资源。
6、Hive
Hive是一个数据仓库,所有的数据都是存储在HDFS上的。使用Hive主要是写Hql。
7、Spark
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
8、SparkStreaming
Spark Streaming是实时处理框架,数据是一批一批的处理。
9、SparkHive
Spark作为Hive的计算引擎,将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算,可以提高Hive查询的性能。
10、Storm
Storm是一个实时计算框架,Storm是对实时新增的每一条数据进行处理,是一条一条的处理,可以保证数据处理的时效性。
11、Zookeeper
Zookeeper是很多大数据框架的基础,是集群的管理者。
12、Hbase
Hbase是一个Nosql数据库,是高可靠、面向列的、可伸缩的、分布式的数据库。
13、Kafka
kafka是一个消息中间件,作为一个中间缓冲层。
14、Flume
Flume常见的就是采集应用产生的日志文件中的数据,一般有两个流程。
一个是Flume采集数据存储到Kafka中,方便Storm或者SparkStreaming进行实时处理。
另一个流程是Flume采集的数据存储到HDFS上,为了后期使用hadoop或者spark进行离线处理。
第二阶段:数据挖掘算法
1、中文分词
开源分词库的离线和在线应用
2、自然语言处理
文本相关性算法
3、推荐算法
基于CB、CF,归一法,Mahout应用。
4、分类算法
NB、SVM
5、回归算法
LR、DecisionTree
6、聚类算法
层次聚类、Kmeans
7、神经网络与深度学习
NN、Tensorflow

J. 如何在Storm编程实现与Kafka的集成

从多个角度全面讲解Storm实时数据处理技术和最佳实践,为快速掌握并灵活应用Storm提供实用指南
从实际问题出发,系统介绍Storm的基本应用、多语言特性、完整业务系统实现和产品交付的最佳实践方法;从产品持续交付角度,分析并实践集成、测试和交付的所有步骤
《大数据技术丛书:Storm实时数据处理》涵盖搭建基于Storm的开发环境和测试实时系统的许多实用方法与实战用例,以及如何应用交付最佳实践来将系统部署至云端。

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