Parcours d'apprentissage du cadre de traitement du Big Data Java

Parcours d'apprentissage du framework de traitement du Big Data Java : maîtrisez les connaissances de base de l'écosystème Hadoop. Maîtrisez les concepts de base, utilisez SQL pour interroger des données, apprenez le traitement des données en temps réel et l'apprentissage automatique. traitement, traitement du temps d'événement et tolérance aux pannes. Cas pratique : journaux de traitement MapReduce, Spark analyse les données des réseaux sociaux, Flink surveille les appareils IoT Apprentissage avancé : systèmes distribués, cloud computing, technologie d'analyse du big data

Parcours d'apprentissage de Java cadre de traitement du Big Data

Connaissances préalables :

• Bases de Java
• Structures et algorithmes de données
• Bases de Hadoop

Plan de route :

1.

Hadoop distribué Système de fichiers (HDFS)
• Modèle de programmation MapReduce
Gestion des ressources YARN
• Apache Hive Data Warehouse
• Base de données Apache HBase

Spark (maîtrise)

Concepts de base (RDD, transformation et opérations)
Utilisez Spark SQL pour les requêtes de données
• Traitement des données en temps réel Apache Spark Streaming
• Bibliothèque d'apprentissage automatique Apache Spark ML

3. et traitement des fenêtrestolérance aux pannes et haute disponibilité

API Apache Flink Table
• Cas pratique :
• Utilisez Hadoop MapReduce pour traiter des données de journaux massives

Utilisez Spark pour analyser les données des réseaux sociaux Utilisez Flink réel - surveillance du temps Équipement IoT

• Ressources d'apprentissage :
• Documentation officielle Apache

Cours en ligne (Coursera, edX) Livres (Hadoop : The Definitive Guide, Spark in Action)

Blog et discussions communautaires
Apprentissage avancé :
• Systèmes distribués

Cloud ComputingTechnologie d'analyse Big data (apprentissage automatique, intelligence artificielle)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!