在大数据开源系统框架当中，Hadoop始终是一个值得关注的重点，经过这么多年的发展，Hadoop依然占据着重要的市场地位。学大数据，必学Hadoop，也说明了Hadoop在大数据当中的重要性。今天给大家带来一份Hadoop技术入门书单推荐。
这个系列文章传送门: Hadoop入门(一)——CentOS7下载+VM上安装（手动分区）图文步骤详解(2021) Hadoop入门(二)——VMware虚拟网络设置+Windows10的IP地址配置+CentOS静态IP设置（图文详解步骤2021） Hadoop入门(三)——XSHELL7远程访问工具+XFTP7文件传输（图文步骤详解2021） Hadoop入门(四)——模板虚拟机环境准备（图文步骤详解2021） Hadoop入门(五)——Hadoop集群搭建-克隆三台虚拟机（图文步骤详解2021） Hadoop入门(六)——JDK安装（图文步骤详解2021） Hadoop入门(七)——Hadoop安装（图文详解步骤2021） Hadoop入门(八)——本地运行模式+完全分布模式案例详解，实现WordCount和集群分发脚本xsync快速配置环境变量 （图文详解步骤2021） Hadoop入门(九)——SSH免密登录 配置 Hadoop入门(十)——集群配置（图文详解步骤2021） Hadoop入门(十一)——集群崩溃的处理方法（图文详解步骤2021） Hadoop入门(十二)——配置历史服务器及日志的聚集（图文详解步骤2021） Hadoop入门(十三)——集群常用知识(面试题)与技巧总结 Hadoop入门(十四)——集群时间同步（图文详解步骤2021） Hadoop入门(十五)——集群常见错误及解决方案
随着技术快速更迭，“技术过时”成为程序员心里的一大隐患，谁也不想辛辛苦苦地学好了技术后却发现无用武之地，简直有种写好的代码被别人篡改了的心情……
关于hadoop的分享此前一直都是零零散散的想到什么就写什么，整体写的比较乱吧。最近可能还算好的吧，毕竟花了两周的时间详细的写完的了hadoop从规划到环境安装配置等全部内容。写过程不是很难，最烦的可能还是要给每一步配图，工程量确实比较大。
在IT技术领域，大数据是热点，大数据技术也是热点，以Hadoop为例，作为主流的第一代大数据技术框架，可以说是入门必学。而学习Hadoop，通常从核心框架HDFS和MapReduce学起，今天我们就主要来讲讲Hadoop MapReduce编程入门。
本书内容丰富，展示了如何使用Hadoop构建可靠、可伸缩的分布式系统，程序员可从中探索如何分析海量数据集，管理员可以了解如何建立与运行Hadoop集群。
Hadoop对于从事互联网工作的朋友来说已经非常熟悉了，相信在我们身边有很多人正在转行从事hadoop开发的工作，理所当然也会有很多hadoop入门新手。Hadoop开发太过底层，技术难度远比我们想象的要大，对新手而言选择一个合适的hadoop版本就意味着上手更快！
http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/how-to-read-hadoop-code-effectively/
总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟 = =，持续更新ing~ 数据分析 实习的时候只会Matlab，公司小，没钱买正版，所以领导要我两星期把R学会，当时看的有这些书 1.R语言实战 评价：很好的入门书，从安装、入门、基本的统计分析，作图命令，以及常见的分类、回归、降维等方法都有写 推荐指数：五颗星 2.数据分析-R语言实战 评
在大数据处理的各项技术当中，Hadoop的地位无疑是得到充分肯定的，做大数据，避不开Hadoop，学大数据，当然也必学Hadoop。而对于很多零基础学习者，学Hadoop不知道该从何着手，那么今天的大数据入门到及进阶，我们来分享一下Hadoop学习路线规划。
当我们想整合hadoop，hbase，hive，zookeeper的时候，如果刚入门，可能认为这是比较简单的问题。但是当你自己真正想整合的时候，却会遇到很多的问题。1.hadoop与hbase哪些版本兼容？2.hadoop与hive哪些版本兼容？3.hbase与hive哪些版本兼容？4.hbase与zookeeper哪些版本兼容？所以当我们真正想做整合的时候，我们需要解决上面四个问题，有些同学，忽略上面问题，直接部署，导致产生各种问题。所以我们现在就要解决上面问题。第一个问题，hadoop与hbase哪些版
总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟 = = 数据分析篇 实习的时候只会Matlab，公司小，没钱买正版，所以领导要我两星期把R学会，当时看的有这些书 1.R语言实战 https://book.douban.com/subject/20382244/ 评价：很好的入门书，从安装、入门、基本的统计分析，作图命令，以及常见的分类、回
大数据这个词也许几年前你听着还会觉得陌生，但我相信你现在听到hadoop这个词的时候你应该都会觉得“熟悉”！越来越发现身边从事hadoop开发或者是正在学习hadoop的人变多了。作为一个hadoop入门级的新手，你会觉得哪些地方很难呢？运行环境的搭建恐怕就已经足够让新手头疼。如果每一个发行版hadoop都可以做到像大快DKHadoop那样把各种环境搭建集成到一起，一次安装搞定所有，那对于新手来说将是件多么美妙的事情！
一 慕课网 1.Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇(已学习) 链接:https://www.imooc.com/learn/391 2.Hadoop进阶（已学习） 链接:https://www.imooc.com/learn/890 二 极客学院 1.Hadoop 概述(已学习) 链接:http://www.jikexueyuan.com/course/677.html 2.Hadoop 架构介绍(已学习) 链接:http://www.jikexueyuan.com/course/986.html
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
Apache Spark是专门为大规模数据处理而设计出来的计算引擎，相对于Hadoop MapReduce将结果保存在磁盘中，Spark使用了内存保存中间结果，能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。Spark只是一个计算框架，不像Hadoop一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统，如果需要使用Spark，需要搭载其他文件系统例如用HDFS和更成熟的调度系统进行配合更好的进行计算工作。
需求描述，某分布式系统中，有多台主节点服务器，可以动态的上下线，要求服务器可以实时的监听到主节点服务器的上下线。
Hadoop是一个开源框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据。分布式计算是一个宽泛并且不断变化的领域。
1.数据挖掘主要是做算法还是做应用？分别都要求什么？ 这个问题太笼统，基本上算法和应用是两个人来做的，可能是数据挖掘职位。做算法的比较少，也比较高级，其实所谓做算法大多数时候都不是设计新的算法（这个可以写论文了），更多的是技术选型，特征工程抽取，最多是实现一些已经有论文但是还没有开源模块的算法等，还是要求扎实的算法和数据结构功底，以及丰富的分布式计算的知识的，以及不错的英文阅读和写作能力。但即使是这样也是百里挑一的，很难找到。绝大读书数据挖掘岗位都是做应用，数据清洗，用现成的库建模，如果你自己不往算法或者
最近一年以来，大数据这个概念被吹嘘的天花乱坠，仿佛你要是不说大数据就落伍了。继云计算之后，大数据已然成为IT行业的热点。《哈佛商业评论》更是宣称“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。所谓性感，既代表着难以名状的诱惑，又说明了大家都不知道它干的是什么。这里我不想重复什么是大数据，什么是数据科学，而是想以个人过去接近2年时间通过MOOC（开放课程）来学习数据科学的实践来给出一份个人建议的数据科学学习之路的课程清单。 数据科学家的自我修养 Drew Conway给出的数据科学的一个文氏图，很好的诠释了数据科
1) Lucene 框架是 Doug Cutting 开创的开源软件，用 Java 书写代码，实现与 Google 类似的全文搜索功能，它提供了全文检索引擎的架构，包括完整的查询引擎和索引引擎。
数据科学家自我修养——一份数据科学的开放课程清单 最近一年以来，大数据这个概念被吹嘘的天花乱坠，仿佛你要是不说大数据就落伍了。继云计算之后，大数据已然成为IT行业的热点。《哈佛商业评论》更是宣称“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。所谓性感，既代表着难以名状的诱惑，又说明了大家都不知道它干的是什么。这里我不想重复什么是大数据，什么是数据科学，而是想以个人过去接近2年时间通过MOOC（开放课程）来学习数据科学的实践来给出一份个人建议的数据科学学习之路的课程清单。 数据科学家的自我修养 Drew Conway
在科技如此兴盛的时代，人类社会实践产生了海量的全样数据、虚拟化、分布式集群、人工智能和深度学习算法等大数据和云计算技术，这些技术的出现意味着能更好地解决传统数据挖掘和机器学习中的大部分难题。借助于国家对大数据产业的助力以及各地方政府的扶持，大数据的落地从传统聚焦于互联网，正逐步向社会的各个领域渗透。
--bootstrap-server，连接的Kafka Broker主机名称和端口号。
在大数据的发展当中，大数据技术生态的组件，也在不断地拓展开来，而其中的Hive组件，作为Hadoop的数据仓库工具，可以实现对Hadoop集群当中的大规模数据进行相应的数据处理。今天我们的大数据入门分享，就主要来讲讲，Hive应用场景。
在Hadoop框架当中，Yarn组件是在Hadoop2.0之后的版本开始引入，主要是为了解决资源管理和调度的相关问题，是在大数据平台的实际运用当中，根据实际需求而引入的解决方案。今天的大数据入门分享，我们就来对Hadoop Yarn组件做个简单的基础解析。
作为大数据技术生态当中的第一代框架，Hadoop至今仍然具有不可替代的核心优势，对于企业而言，Hadoop在底层架构上所提供的支持，仍然是企业入场大数据的重要支持框架。今天的大数据开发学习分享，我们就主要来讲讲Hadoop序列化的入门知识点。
入门知识 对于我们新手入门学习hadoop的朋友来说，首先了解一下云计算和云计算技术是有必要的。下面先是介绍云计算和云计算技术的： 云计算，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务地增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指
Apache Spark是Scala语言实现的一个计算框架。为了支持Python语言使用Spark，Apache Spark社区开发了一个工具PySpark。利用PySpark中的Py4j库，我们可以通过Python语言操作RDDs。
问题导读 1.hadoop与hbase哪些版本兼容？ 2.hadoop与hive哪些版本兼容？ 3.hbase与hive哪些版本兼容？ 4.hbase与zookeeper哪些版本兼容？ 前言 之
机器学习该怎么入门？ 本人大学本科，对机器学习很感兴趣，想从事这方面的研究。在网上看到机器学习有一些经典书如Bishop的PRML， Tom Mitchell的machine learning，还有p
机器学习机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。 下面从微观到宏观试着梳理一下机器学习的范畴：一个具体的算法，领域进一步细分，实战应用场景，与其
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。
想做数据处理尤其是大数据量处理的相关工作必须兼具计算机科学基础和统计基础。 现在有一个高大上的职业叫数据科学家，有人说数据科学家就是一个比程序员更懂统计的统计学家，一个比统计学家更会编程的程序员。觉得说得很形象。
kafka是依靠zookeeper来实现分布式的，所以再启动前需要先启动zookeeper，如下图
看到一张图，关于Hadoop技术框架的图，基本上涉及到Hadoop当前应用的主要领域，感觉可以作为测试Hadoop开发人员当前能力和水平的比较好的一个工具，特此分享给大家。如果你能够明白说出每一个技术框架的功能、应用场景和设计架构，那么恭喜你，已经正式步入Hadoop应用开发的世界了。
新路线图在Spark一章不再以Java，而把Python语言作为第一语言，更适应未来的发展趋势，路线图主要分为六大模块，根据以下内容对照自己掌握了多少大数据的知识，查缺补漏！文末送全套视频+源码资料。
(2)Hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性。
元数据管理是数据治理非常重要的一个方向，元数据的一致性，可追溯性，是实现数据治理非常重要的一个环节。传统数据情况下，有过多种相对成熟的元数据管理工具，而大数据时代，基于hadoop，最为成熟的，与Hadoop兼容性最好的元数据治理平台则是Apache Atlas。本文是《Apache Atlas元数据管理从入门到实战》系列博文的第1篇。相关内容配套视频课程，已发布在网易云课堂：《Apache Atlas元数据管理从入门到实战》，敬请关注。配套实验环境地址：http://106.13.76.64:21000/login.jsp，账号密码，请关注微信公众号：精英智能课堂，发送消息：atlas，获取。
0x00 前言 最近发现身边有不少小伙伴想转行做数据工程师，聊天的过程中发现大家对该如何入门有很多迷茫的地方，周末写篇博客记录一下。 哪些人适合继续阅读 数据工程师该如何入门？话题有点大，而且每个人的理解都很不一样，因此我们会先限定一下会对这个话题感兴趣的人群： 做了几年其它软件开发，发现大数据方向更有前景 在校的童鞋，毕业后想搞数据开发，但是学校没相关课程 没搞过软件开发，对之前的工作没信心想搞互联网，发现大数据方向挺不错 本文结构 前面已经限定了一个大致的话题范围，下面介绍一下主要的文章结构： 数据工程
1.引言 看到一张图，关于Hadoop技术框架的图，基本上涉及到Hadoop当前应用的主要领域，感觉可以作为测试Hadoop开发人员当前能力和水平的比较好的一个工具，特此分享给大家。如果你能够明白说出每一个技术框架的功能、应用场景和设计架构，那么恭喜你，已经正式步入Hadoop应用开发的世界了。 2.Hadoop菜鸟入门测试 3.评分标准 第一档 菜鸟初级（门外汉） 1-7 不及格 第二档 菜鸟8+X段，每答对一个，加一段 8-10 及格 第三档 见习Hadoop工程师 11-13
介绍Spark在Win 10系统中的的安装、配置以及在分布式爬虫中的使用，Python版本为3.6.8。
一入编程深似海，从此女神是路人。没办法，这行就这样。你不学Spring，总不是跑去学JVM/微服务架构/分布式去了，不断学习根本避免不了。所以关键在于把时间投在学什么上比较划算。
大数据人才缺口达150万 全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达1500000! 事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。 大数据专
大数据人才缺口达150万 全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达1500000! 事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。 如大
在大数据学习当中，主流的技术框架通常都是需要有相应程度的掌握的，包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等。其中，Storm这个框架，其实处在一个稍微尴尬的地位，市场占有率称不上特别高，但是也不容忽视。今天的大数据入门分享，我们来对Storm做个简单的入门讲解。
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。
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 。
导读：本文首先详细介绍了数据工程的职责、与数据科学家之间的差别以及其不同的工作角色，然后重点列出了很多与核心技能相关的的优秀学习资源，最后介绍行业内认可度较高的3种数据工程认证。
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