'阿里巴巴程序員推出了的一份Linux 學習清單，這一定是你最需要的'
第一階段Linux+搜索+hadoop體系
Linux基礎→shell編程→高併發架構→lucene,solr搜索→hadoop體系→HDFS→mapreduce→hbase→zookeeper→hive→flume→sqoop→項目實戰
第二階段機器學習
第一階段Linux+搜索+hadoop體系
Linux基礎→shell編程→高併發架構→lucene,solr搜索→hadoop體系→HDFS→mapreduce→hbase→zookeeper→hive→flume→sqoop→項目實戰
第二階段機器學習
R語言→mahout→項目實戰二
第三階段storm流式計算
kafka→storm→redis→項目實戰三
第四階段spark內存計算
第一階段Linux+搜索+hadoop體系
Linux基礎→shell編程→高併發架構→lucene,solr搜索→hadoop體系→HDFS→mapreduce→hbase→zookeeper→hive→flume→sqoop→項目實戰
第二階段機器學習
R語言→mahout→項目實戰二
第三階段storm流式計算
kafka→storm→redis→項目實戰三
第四階段spark內存計算
scala編程→spark core→spark sql→spark streaming→spark mllib→spark graphx→項目實戰四→python機器學習→spark python編程→項目實戰五→項目實戰六
第五階段雲計算平臺
docker→kvm→openstack雲計算→就業指導
一、 HDFS體系結構和shell以及java操作
詳細剖析HDFS，從知曉原理到開發網盤的項目讓大家打好學習大數據的基礎，大數據之於分佈式，分佈式學習從學習分佈式文件系統（HDFS）開始。
1) HDFS底層工作原理
2) HDFS datanode,namenode詳解
3) Hdfs shell
4) Hdfs java api
二、 詳細講解Mapreduce
Mapreduce可以說是任何一家大數據公司都會用到的計算框架，也是每個大數據工程師應該熟練掌握的，此處的學習除了老師詳細的講解理論外，會通過大量的案例讓大家徹底掌握。
1) Mapreduce四個階段介紹
2) Writable
3) InputSplit和OutputSplit
4) Maptask
5) Shuffle：Sort，Partitioner，Group,Combiner
6) Reducer
三、 Mapreduce案例案例
1) 二次排序
2) 倒排序索引
3) 最優路徑
4) 電信數據挖掘之-----移動軌跡預測分析（中國稜鏡計劃）
5) 社交好友推薦算法
6) 互聯網精準廣告推送 算法
7) 阿里巴巴天池大數據競賽 《天貓推薦算法》案例
8) Mapreduce實戰pagerank算法
四、 Hadoop2.x集群搭建
前面帶領大家開發了大量的MapReduce程序，此部分將帶來大家讓開發的程序運行在分佈式集群中，並且運行在健壯高可用的集群中。
1) Hadoop2.x集群結構體系介紹
2) Hadoop2.x集群搭建
3) NameNode的高可用性（HA）
4) HDFS Federation
5) ResourceManager 的高可用性（HA）
6) Hadoop集群常見問題和解決方法
7) Hadoop集群管理分佈式數據庫
Hbase大數據中使用Hbase的案例多的舉不勝舉，也可凸顯大家學習的必要性。即使工作多年的大數據工程師Hbase的優化也是需要好好學習的重點。
最後小編為大家準備了2019最新大數據的自學視頻教程+書籍分享！希望可以幫助到大家！
獲取方式：轉發此文+關注 並 私信小編 “ 332 ”，即可免費獲取！
第一階段Linux+搜索+hadoop體系
Linux基礎→shell編程→高併發架構→lucene,solr搜索→hadoop體系→HDFS→mapreduce→hbase→zookeeper→hive→flume→sqoop→項目實戰
第二階段機器學習
R語言→mahout→項目實戰二
第三階段storm流式計算
kafka→storm→redis→項目實戰三
第四階段spark內存計算
scala編程→spark core→spark sql→spark streaming→spark mllib→spark graphx→項目實戰四→python機器學習→spark python編程→項目實戰五→項目實戰六
第五階段雲計算平臺
docker→kvm→openstack雲計算→就業指導
一、 HDFS體系結構和shell以及java操作
詳細剖析HDFS，從知曉原理到開發網盤的項目讓大家打好學習大數據的基礎，大數據之於分佈式，分佈式學習從學習分佈式文件系統（HDFS）開始。
1) HDFS底層工作原理
2) HDFS datanode,namenode詳解
3) Hdfs shell
4) Hdfs java api
二、 詳細講解Mapreduce
Mapreduce可以說是任何一家大數據公司都會用到的計算框架，也是每個大數據工程師應該熟練掌握的，此處的學習除了老師詳細的講解理論外，會通過大量的案例讓大家徹底掌握。
1) Mapreduce四個階段介紹
2) Writable
3) InputSplit和OutputSplit
4) Maptask
5) Shuffle：Sort，Partitioner，Group,Combiner
6) Reducer
三、 Mapreduce案例案例
1) 二次排序
2) 倒排序索引
3) 最優路徑
4) 電信數據挖掘之-----移動軌跡預測分析（中國稜鏡計劃）
5) 社交好友推薦算法
6) 互聯網精準廣告推送 算法
7) 阿里巴巴天池大數據競賽 《天貓推薦算法》案例
8) Mapreduce實戰pagerank算法
四、 Hadoop2.x集群搭建
前面帶領大家開發了大量的MapReduce程序，此部分將帶來大家讓開發的程序運行在分佈式集群中，並且運行在健壯高可用的集群中。
1) Hadoop2.x集群結構體系介紹
2) Hadoop2.x集群搭建
3) NameNode的高可用性（HA）
4) HDFS Federation
5) ResourceManager 的高可用性（HA）
6) Hadoop集群常見問題和解決方法
7) Hadoop集群管理分佈式數據庫
Hbase大數據中使用Hbase的案例多的舉不勝舉，也可凸顯大家學習的必要性。即使工作多年的大數據工程師Hbase的優化也是需要好好學習的重點。
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第一階段Linux+搜索+hadoop體系
Linux基礎→shell編程→高併發架構→lucene,solr搜索→hadoop體系→HDFS→mapreduce→hbase→zookeeper→hive→flume→sqoop→項目實戰
第二階段機器學習
R語言→mahout→項目實戰二
第三階段storm流式計算
kafka→storm→redis→項目實戰三
第四階段spark內存計算
scala編程→spark core→spark sql→spark streaming→spark mllib→spark graphx→項目實戰四→python機器學習→spark python編程→項目實戰五→項目實戰六
第五階段雲計算平臺
docker→kvm→openstack雲計算→就業指導
一、 HDFS體系結構和shell以及java操作
詳細剖析HDFS，從知曉原理到開發網盤的項目讓大家打好學習大數據的基礎，大數據之於分佈式，分佈式學習從學習分佈式文件系統（HDFS）開始。
1) HDFS底層工作原理
2) HDFS datanode,namenode詳解
3) Hdfs shell
4) Hdfs java api
二、 詳細講解Mapreduce
Mapreduce可以說是任何一家大數據公司都會用到的計算框架，也是每個大數據工程師應該熟練掌握的，此處的學習除了老師詳細的講解理論外，會通過大量的案例讓大家徹底掌握。
1) Mapreduce四個階段介紹
2) Writable
3) InputSplit和OutputSplit
4) Maptask
5) Shuffle：Sort，Partitioner，Group,Combiner
6) Reducer
三、 Mapreduce案例案例
1) 二次排序
2) 倒排序索引
3) 最優路徑
4) 電信數據挖掘之-----移動軌跡預測分析（中國稜鏡計劃）
5) 社交好友推薦算法
6) 互聯網精準廣告推送 算法
7) 阿里巴巴天池大數據競賽 《天貓推薦算法》案例
8) Mapreduce實戰pagerank算法
四、 Hadoop2.x集群搭建
前面帶領大家開發了大量的MapReduce程序，此部分將帶來大家讓開發的程序運行在分佈式集群中，並且運行在健壯高可用的集群中。
1) Hadoop2.x集群結構體系介紹
2) Hadoop2.x集群搭建
3) NameNode的高可用性（HA）
4) HDFS Federation
5) ResourceManager 的高可用性（HA）
6) Hadoop集群常見問題和解決方法
7) Hadoop集群管理分佈式數據庫
Hbase大數據中使用Hbase的案例多的舉不勝舉，也可凸顯大家學習的必要性。即使工作多年的大數據工程師Hbase的優化也是需要好好學習的重點。
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