笔者从18年开始做大数据开发，最近有朋友找我推荐一些spark相关的学习资料，于是就再次梳理了下，自己踩过的，比较好的相关资料...... 1. scala学习 相比于其他语言，个scala的学习曲线确实比较陡，如果有函数式编程或JAVA基础的话，则相对会好一些 官网：https://www.scala-lang.org/ 1.1 runoob.com 上的scala tutorial ⭐️⭐️⭐️ 最简易和快速的入门教程，有基础的话，两个小时即可 教程的侧重点是“手册”，故Scala的一些特性和原理没有涵
大数据相关的岗位近年来增长不少，有不少朋友都在转这个方向，下面是最近整理的大数据技术知识库，供大家参考：
Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！
程序员作为曾经备受羡慕的高薪群体，如今也面临着“保饭碗”的巨大压力，许多想要入坑的新人也处于观望态势。
针对第一个问题，就是ETL技术-数据的抽取，清洗，加载。传统数据抽取、清洗、加载是无法做到的。例如一个1TB的数据，需要抽取一些客户的基本信息。上万的文件，多种数据库，每个数据库有很多节点等，这些问题如何解决。第二是时间问题，如果这个ETL过长需要半个月时间，那么就没有意义的。
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Per Harald Borgen 编译 | 魏子敏，赖小娟，张礼俊 “对外行来说，想要入门机器学习可能是个不可完成的任务。然而，在沉溺于一周的机器学习基础学习之后，我发现它比我之前想象的更容易理解。” 这篇文章来自于medium，一位作者亲历了一周入门机器学习后，分享他的“从下到上”的学习经验给各位，希望给那些有兴趣入门机器学习的读者一个容易上手的详细日程表。 背景 在我开始我的机器学习周之前，我已经了解这个项目一段时间了，浏览了一半Coursera上Andr
大数据已经成为时代发展的趋势，很多人纷纷选择学习大数据，想要进入大数据行业。大数据技术体系庞大，包括的知识较多，系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识？
本文介绍了如何通过Python实现分布式爬虫、人工智能、数据分析等方面的应用，并提供了一些学习资源和工具。通过这些技术和工具，用户可以快速掌握Python编程，提高自己的技能水平。
写博客也已经快一年了，从去年的1024到现在金秋10月已纷至沓来。回顾这一年所发布的原创文章，基本都是与大数据主流或者周边的技术为主。本篇博客，就为大家介绍几篇关于大数据领域必看的经典书籍，喜欢的小伙伴记得来发一键三连。
语言无关 MySQL 21分钟MySQL入门教程 MySQL索引背后的数据结构及算法原理 NoSQL Disque 使用教程 Neo4j .rb 中文資源 Neo4j 简体中文手册 v1.8 Redis 命令参考 Redis 设计与实现 The Little MongoDB Book The Little Redis Book 带有详细注释的 Redis 2.6 代码 带有详细注释的 Redis 3.0 代码 PostgreSQL PostgreSQL 8.2.3 中文文档 Postgre
作为技术出身的我，不太会写软文广告，今天就直接来个硬广。之前与人民邮电出版社合作的《Flink原理与实践》经过一年多时间的打磨和润色，这两天终于与大家见面了，恳请各位朋友多多支持。
Web安全的攻防重心在慢慢地向API场景进行转移。 「安全开发能力」作为安全技术进阶的必备技能之一，能够将你的安全想法或技术思路转化为demo、工具、系统，甚至是产品，从而帮助你去验证和解决实际中的问题。 API网关的开发成本并不高，功能和维护的效率也会优于「开源」和「商业」，博文视点学院联合安全领域专家、《白帽子讲Web扫描》作者派先生共同推出一堂高质量的API网关技术课—— 《从0开始打造自己的API网关》 （扫描下方二维码了解专栏详情） 通过本专栏，你不仅能够了解到API网关的设计和原理，还能自由快
Java如今已经是全球编程语言排名第一的语言，运用广泛，前景广阔，而且很多软件的开发都离不开Java，而在以Java为核心的开发领域中，JavaEE程序员的需求量10年来一直居于首位！ 学习Java如何入门？学习教程要点是什么？如何精通？做好以下这些点，入门更快，掌握Java更轻松。 分享之前我还是要推荐下我自己的java学习群：四九八六九一零五三，不管你是小白还是大牛，小编我都挺欢迎，不定期分享干货，包括我自己整理的一份2017最新的java学习资料和零基础入门教程，送给大家，欢迎初学和进阶中的小伙伴 📷
随着前端框架的发展成熟以及前后端分离模式的流行，API也正在成为服务端的主要攻击入口；同时由于云原生和微服务架构越来越多的企业接受和采用，API的数量也在急剧暴增； 各种现象和趋势都在表明API越来越重要，我们相信，未来API将在互联网中会占据极其重要地位，尤其是在移动互联网中，不管是企业的内部，还是企业的外部，越来越多的应用、网站、数据都将通过API来进行数据传播，API服务化已经是不可阻挡的趋势。 为此博文视点学院联合安全领域专家、《白帽子讲Web扫描》作者派先生共同推出一堂高质量的API网关技术课——
大数据技术的核心，离不开分布式理论。大数据从概念走向落地，也是因为大数据技术的成熟，换句话说，就是大数据技术使得大规模数据处理成为可能，而大数据技术背后的核心，指向的是分布式理论。今天我们就来具体讲一讲分布式技术基础入门。
搭建大数据环境是一个广泛讨论的主题，它涉及到许多不同的技术和工具，用于存储、处理和分析大规模数据。本文将介绍如何搭建大数据环境，包括步骤、所需的软件以及一些示例代码，以帮助你入门大数据技术。
最近几年，我跟很多创业者交流，发现创业最艰难的地方，莫过于创业项目难以实现商业价值。很多时候技术实现了、产品做好了，然后千辛万苦做运营，各种补贴、各种宣传，但是用户就是不买账，活跃度差、留存率低。 很多时候，我们不是不够努力，可是如果方向错了，再多努力似乎也没有用。阿里内部有句话说的是“方向对了，路就不怕远”，雷军也说过“不要用你战术上的勤奋，掩盖你战略上的懒惰”。这两句话都是说，要找好方向、找准机会，不要为了努力而努力，要为了目标和价值而努力。而王兴则更加直言不讳：“很多人为了放弃思考，什么事情都干得出来
PPV课网站上经常有人问这个问题，在回答这个问题之前，先看一段对话： Q:你好老师,我想问下现在从事大数据相关的行业是不是有点晚了， 现在大数据这块就业就是开发吗？市场需求大吗？ A:现在学不晚，大数
编者按：最近关于高校专业变动的消息引发不小的轰动。一条是：2016年底，教育部公布全国25个省份175所高校大幅撤销576个学位点，另一条是：35所高校申请“数据科学与大数据技术“的本科新专业获批。 这是一个新旧变革的时代，世界唯一能确定的就是不确定性。正如近期高校专业的一系列调整，新的技术驱动下，各行各业无不在变革浪潮中，高校所设专业与市场人才需求渐行渐远，“数据科学与大数据技术"这个学科却逆流而上。 2016年2月，教育部公布新增“数据科学与大数据技术”本科专业，首批北京大学、对外经济贸易大
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com 自2015年11月发布以来，谷歌旗下的机器学习开源框架TensorFlow已经在图像识别，大数据分析，语音识别和语义理解，机器翻译等各个领域得到了广泛应用，同时也得到了业内人士的普遍认可，成为了目前最受关注和使用率最高的开源框架之一。 本文将重点整理TensorFlow框架的入门和安装教程。更多关于TensorFlow的深入介绍、应用项目以及各机器学习
另外，你也要考虑时间、精力、金钱等各方面的投入情况。学习和掌握大数据相关技术也非一朝一夕之事，不可能一蹴而就，一般的培训课程只能达到入门级别的介绍和讲解，真正要学会并很好地运用大数据技术你还需要后续更深入的学习和大量的实践。所以需要你一个良好的学习规划。
Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架(http://hadoop.apache.org/)，用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce，HDFS实现存储，而MapReduce实现原理分析处理，这两部分是hadoop的核心。数据在Hadoop中处理的流程可以简单的按照下图来理解：数据通过Haddop的集群处理后得到结果，它是一个高性能处理海量数据集的工具 。
大数据从概念走向落地，得益于大数据技术的成熟，尤其是以Hadoop为代表的第一代大数据系统框架，为大数据在企业当中的现实落地，提供了稳固的技术支持，而随着大数据的发展，大数据技术也在更新迭代。今天我们来聊聊大数据技术从Hadoop到Spark的发展概况。
这是「AI 学习之路」的第 1 篇，「Python 学习」的第 1 篇 前言 1. Python 篇的组织结构 不管是学习人工智能还是大数据，Python 都是基本必学的，而且如果大家自己有一定的语言基础，会发现 Python 是非常好入门的，我自己大概花了 1 个下午入门了一下基本的语法。 我会花 3 到 4 篇的篇幅给大家作一下基本的入门。当然，这不是说我们学习人工智能或者大数据，对 Python 的了解程度到这么多就够了，也不是说我在整个人工智能系列的写作过程中，只会写这几篇 Python 的文章
摘自：coolinfographics.com 编译：康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 子曰：工欲善其事，必先利其器。——《论语•卫灵公》 专业信息图设计者，大多依赖于一个核心的矢量图形软件来创作信息图设计。其主要优势在于，所有图标、图表、图片、演示以及数据可视化都是分立的物体，可以很轻松地将它们移动、改变大小、重叠以及旋转；无论在哪里创建了单独的设计元素，最终的信息图设计，通常是在矢量图形软件中将各个元素组合在一起。 使用在线工具创建信息图从来都不会比上述方式更容易
最近，谷歌爸爸又收购了一家公司。长期以来，谷歌致力于推动围绕 GoogleCloud 的企业业务，但在这方面的表面一直被亚马逊和微软吊打，这次的收购正是为了弥补自身的短板。
Pandas 是每位数据科学家和 Python 数据分析师都熟悉的工具库，它灵活且强大具备丰富的功能，但在处理大型数据集时，它是非常受限的。
近些年，大数据的火热可谓是技术人都知道啊，很多人呢，也想学习大数据相关，但是又不知道从何下手，所以今天柠檬这里分享几个大数据脑图，希望可以让你清楚明白从哪里入门大数据，知道该学习以及掌握哪些知识点
海量数据价值的挖掘，需要大数据技术框架的支持，在目前的大数据平台搭建上，Hadoop是主流的选择之一，而精通Hadoop的大数据人才，也是企业竞相争取的专业技术人才。大数据技术Hadoop所得到的重视，也带来了大家对Hadoop的学习热情。今天我们就从大数据入门的角度，来分享一下Hadoop是如何工作的。
现如今每个公司都有自己的大数据平台和大数据团队，可以看出大数据建设在公司的重要地位，不管是用于做数据分析、BI还是做用于机器学习、人工智能等领域，大数据都是基础，海量数据成为了互联网公司的重要资产。
《好书收藏！大数据领域十本有价值的书（二）》推荐了六本大数据领域的书籍，包括《大数据处理之道》、《大数据基础与应用》、《超越大数据》、《爆发：大数据时代预见未来的新思维》等。这些书籍涵盖了大数据处理、应用、历史、技术等方面的内容，对于大数据爱好者、企业决策者、大数据架构师等具有较高的参考价值。
或许你也有同样的疑问，都说大数据前景好，大数据行业发展好，那到底好在哪里？有什么依据吗？
大数据是对海量数据存储、计算、统计、分析等一系列处理手段，处理的数据量是TB级，甚至是PB或EB级的数据，是传统数据处理手段无法完成的，大数据涉及分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等等，汇集的是IT最热门、最流行的IT技术，大数据是机器学习、深度学习、AI等尖端可以领域的基础架构。
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数据技术涵盖的内容还是比较多的，技术路线也比较多，对于零基础的人来说要想高效的学习大数据，应该做好以下几件事：
前言 大家好,我是程序员Manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。 前两天有学妹私信我说,她已经上完大一,大数据专业的,只学过大数据导论,问我大
大数据行业，这个词语听起来有一些空洞，这对于我们很多想入门学习的小伙伴来说甚至还有一些迷茫，但其实说到大数据技术，大家对它的的第一印象不应该仅仅有“高薪”，还应该要有“高技术”所带来的高难度。
之前应邀转载了一个小伙伴的文章《爬取了陈奕迅新歌《我们》10万条评论数据发现：原来，有些人只适合遇见》，十分好评！小詹就想着爬一下曾经一度流行的那些青春校园电影主题曲，例如同桌的你。
大数据技术作为决策神器，日益在社会治理和企业管理中起到不容忽视的作用，美国，欧盟都已经将大数据研究和使用列入国家发展的战略，类似谷歌，微软，百度，亚马逊等巨型企业也同样把大数据技术视为生命线以及未来发
最近几年IT技术的发展真的是日新月异，什么云计算、大数据、机器学习、AI等等名词层出不穷。多数程序员内心其实是恐慌的，我也时常会感到危机感。每每看到“xx培训，大数据就业，钱景好”我嘴上说不要，身体还是很诚实的。
本文主要介绍了大数据技术的基本知识和应用，包括数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化等方面，并探讨了大数据的发展趋势和面临的挑战。
大数据作为当前前景广阔、薪资优渥的新兴行业，很多零基础者也萌生了想要学习大数据的想法，随之而来的，就会产生诸如我不是计算机专业到底能不能学大数据？我到底适不适合学大数据技术？大数据到底要学什么？等等一系列问题。下面我们就从零基础学习大数据的角度，来说一说学习前需要考虑的问题。
为了方便大家梳理清楚大数据学习路线，本文从以下四个方面来介绍大数据技术： 大数据技术栈 大数据发展史 大数据应用 大数据开发岗位
docker入门教程是由王春生翻译的docer官方的相应资料，旨在为大家提供docker的中文资料，方便大家了解学习docker。 菜鸟教程：http://www.runoob.com/docker/docker-command-manual.html
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
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