1、HTTPS：//pan.baidu.com/s/1gQ_Wlslu8-SvE1-kbAEApg 提取码：1234 全书内容分为大数据系统基础、Hadoop技术、Spark技术和项目实战4部分。其中，LINUX是学习大数据技术的基础，先从linux入手，打下坚实的基础，之后才能更好地学习Hadoop和spark。
2、《Hadoop应用架构》简介：本书就使用Apache Hadoop端到端数据管理方案提供专业架构指导，并提供了详细的案例，涵盖最为常见的Hadoop应用架构。作者：Mark Grover、Ted Malaska、Jonathan Seidman、Gwen Shapira，均为Cloudera公司的资深解决方案架构师或相关领域的专家。
3、《Hadoop权威指南：大数据的存储与分析（第4版）》作者：Tom White著，王海、华东、刘喻、吕粤海译内容概述：Hadoop基础知识：涵盖Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统（HDFS）、YARN以及Hadoop的I/O操作等基本概念。MapReduce应用开发：详细介绍MapReduce的工作机制、类型与格式、特性，以及应用开发流程。
1、大数据的学习主要围绕三大支撑性学科和若干应用拓展性学科展开。其中，三大支撑性学科包括统计学、数学和计算机科学。支撑性学科相关课程 统计学：这是大数据分析的基础，涉及概率论、数理统计等课程，用于理解和解释数据中的随机性和规律性。
2、大数据专业需要学习的课程主要分为两大类：支撑性学科课程和应用拓展性学科课程，同时包括基础课程和必修课。支撑性学科课程 统计学：这是大数据处理和分析的基础，涉及数据收集、整理、分析和解释等方面的知识。数学：为大数据提供理论支撑，包括微积分、线性代数、概率论等，用于数据建模和算法优化。
3、大数据专业需要学习的内容主要包括统计学、数学、计算机科学以及相关的应用拓展性学科知识。具体课程如下： 编程语言基础 Java语言基础课程：包括JAVA开发介绍、java语言基础、eclipse开发工具等，Java是大数据开发的主要语言。
4、大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。大数据专业还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等课程。
大数据入门学习路线 基础篇 Linux基础：掌握基础Linux操作命令，为后续大数据环境搭建和运维打下基础。SQL基础：大数据领域必备的开发语言，精通SQL语法和使用，能够高效地进行数据查询和操作。Java基础：大数据领域常用的开发语言之一（分析岗不强制），熟悉Java基础语法和常用框架。
站在时代浪潮之巅：数据科学=未来通行证 数据科学正在重塑我们的世界，从精准推荐系统到智慧城市建设，从金融风控到医疗诊断，其应用无处不在。麦肯锡最新报告显示，到2025年，我国大数据人才缺口将达230万！掌握数据科学技能，就等于握住了通往未来的金钥匙。
大数据入门基础 Java编程技术 Java是大数据学习的基础，掌握Java基础语法、面向对象编程、异常处理、集合框架等。学习Java Web开发，包括Servlet、jsp、JDBC等，了解Web应用的开发流程。Linux命令 掌握Linux操作系统的基本命令，如文件操作、目录管理、进程管理等。
重要性：数据可视化是大数据分析中不可或缺的一环，掌握可视化工具能够更直观地展示数据分析结果。 学习路线图与资源 学习资源： 在线课程：Coursera、网易云课堂、慕课网等平台上有丰富的大数据相关课程。 书籍推荐：《Hadoop权威指南》、《大数据处理技术》、《Spark快速大数据分析》等。
1、机器学习算法：了解常见的机器学习算法，掌握mahout库和MLlib的使用。R语言：学习R语言，用于统计分析和数据可视化。Lambda架构和Kappa架构：了解大数据平台的架构设计原则。Kylin：掌握Kylin的olap引擎，提高大数据查询性能。Alluxio：了解Alluxio的分布式存储系统，优化大数据处理性能。
2、成为架构师的入门到进阶之路如下：阶段一：打下基础 掌握数据结构与算法：深入理解基本概念，学会计算时间/空间复杂度。 全面了解Linux操作系统：熟练掌握命令操作，深入理解IO、进程管理等底层原理。 深入研究多线程：理解Java的Concurrent Util、C++的pthread等，以及同步机制。
3、是要有较强的数据库管理系统的使用能力（比如你要学会oracle），以及较强的数据库理论知识背景。大数据分析你要掌握概率统计学的知识，学会数据分析工具的使用。比如MATLAB，这个工具非常强大，掌握起来有些难度。但不是说你掌握了这个工具就能胜任数据分析师的工作了。
1、Command + A + Enter：运行所有代码行。Command + Shift + F10：重新启动R会话。Command + Shift + C：添加或取消注释。代码完成与模糊匹配：输入部分函数名称，使用箭头键选择，进一步缩小选择范围。
2、首先，需要从R的官方网站下载并安装R软件。然后，下载并安装Rstudio，它是一个免费的集成开发环境，可以大大提高R语言的使用效率。基础语法：R语言的基本语法包括变量赋值、数据类型、运算符、控制结构等。例如，可以使用x - 5来赋值变量x，使用print（x）来打印变量的值。
3、在RStudio中启动并运行Python的过程包括安装基本版本的python、pip和Virtualenv，创建Python环境，激活环境，安装所需的Python软件包，安装并配置R Reticulate软件包以使用Python等步骤。使用提供的代码可快速在RStudio中运行Python。在RStudio中使用DBI包查询SQL非常容易。
4、基本操作：在R Console控制台内，您可以输入脚本进行运算、绘图和分析。例如，输入“1+2”并按回车键，系统将显示结果“3”。脚本编辑：通过“文件”菜单选择“新建”-“New Script”，可以在R编辑器中编辑录入脚本。编辑完成后，可以保存脚本以便后续使用。
