大数据分析应该怎么学。
工具/原料
1
Hadoop入门知识
2
linux系统入门知识
方法/步骤
1
第一阶段：大数据前沿知识及hadoop入门，大数据前言知识的介绍，课程的介绍，Linux和unbuntu系统基础，hadoop的单机和伪分布模式的安装配置。
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第二阶段：hadoop部署进阶。Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系统HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api进行HDFS文件操作。Mapreduce概念及思想。
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第三阶段：大数据导入与存储。mysql数据库基础知识，hive的基本语法。hive的架构及设计原理。hive部署安装与案例。sqoop安装及使用。sqoop组件导入到hive。
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第四阶段：Hbase理论与实战。Hbase简介。安装与配置。hbase的数据存储。项目实战。
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第五阶段：Spaer配置及使用场景。scala基本语法。spark介绍及发展历史，spark stant a lone模式部署。sparkRDD详解。
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第六阶段：spark大数据分析原理。spark内核，基本定义，spark任务调度。sparkstreaming实时流计算。sparkmllib机器学习。sparksql查询。
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第七阶段：hadoop+spark大数据分析。实战案例深入解析。hadoop+spark的大数据分析之分类。logistic回归与主题推荐。
注意事项
1
需要完整的技术
2
用java语言搭建框架
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