Javaビッグデータ処理フレームワークの学習ルート

Java ビッグ データ処理フレームワーク学習ルート: Hadoop エコシステム Spark の基本知識をマスターする コア概念に精通し、SQL を使用してデータをクエリし、リアルタイム データ処理と機械学習を学ぶ Flink ストリーム処理、イベント時間についての深い理解処理とフォールト トレランス 実践例: MapReduce ログ データの処理、Spark によるソーシャル メディア データの分析、Flink による IoT デバイスの監視 高度な学習: 分散システム、クラウド コンピューティング、ビッグ データ分析テクノロジ

Java ビッグ データ処理フレームワーク学習ルート

前提知識:

• Java の基礎
• データ構造とアルゴリズム
• Hadoop の基本

ルート計画:

1. Hadoop エコシステム (マスター)

• Hadoop 分散ファイル システム (HDFS)
• MapReduce プログラミング モデル
• YARN リソース管理
• Apache Hive データ ウェアハウス
• Apache HBase データベース

2. Spark (マスタリー)

• 核となる概念 (RDD、変換、操作)
• データ クエリに Spark SQL を使用する
• Apache Spark ストリーミング リアルタイム データ処理
• Apache Spark ML 機械学習ライブラリ

3. Flink (詳細な理解)

• ストリーム処理エンジンと状態計算
##イベント時間とウィンドウ処理
• ##フォールトトレランスと高可用性
##Apache Flink Table API
• #実際的なケース:

Hadoop MapReduce を使用して大量のログ データを処理します

Spark を使用してソーシャル メディア データを分析します

• Flink を使用してIoT デバイスをリアルタイムで監視
• 学習リソース:

Apache 公式ドキュメント

オンライン コース (Coursera、edX)

• 書籍 (Hadoop: 決定版ガイド、Spark in Action)
• ブログとコミュニティのディスカッション
• 高度な学習:

分散システム

クラウドコンピューティング

##ビッグデータ分析技術（機械学習、人工知能）

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