大数据自学全攻略：从Hadoop到Spark、Flink

"该资源是针对大数据高级开发工程师的自学课程，涵盖了从基础到进阶的广泛主题，包括JavaSE、SQL、Hadoop环境安装、Scala语法、Hadoop、Hive、Hbase、Zookeeper、Spark、Flink、Kafka等大数据相关技术，并涉及源码分析、项目实践和特定工具如Redis、JVM、Druid、Kylin以及ELK等。" 这篇自学资源主要围绕以下几个关键知识点展开： 1. **JavaSE**: 作为大数据开发的基础，JavaSE提供了面向对象编程的基础，理解并熟练掌握Java语言对于学习大数据框架至关重要，包括类、接口、异常处理、多线程、集合框架等内容。 2. **SQL**: SQL是数据操作和查询的标准语言，尤其在大数据环境中，对SQL的理解和运用是进行数据处理和分析的重要技能，包括SELECT、JOIN、子查询、索引等概念。 3. **Hadoop**: Hadoop是分布式计算的基石，主要包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。学习Hadoop环境安装和配置，理解其工作原理对于处理大规模数据至关重要。 4. **Scala**: Scala是编写Spark程序的主要语言，它是一种多范式的编程语言，结合了面向对象和函数式编程的特点，掌握Scala语法对于使用Spark框架非常关键。 5. **Hive、Hbase**: Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，用于数据ETL（抽取、转换、加载）和查询；Hbase是分布式NoSQL数据库，适合实时读写大规模数据。理解它们的架构和应用场景对于大数据存储和查询非常有用。 6. **Spark**: Spark是快速、通用的大数据处理框架，支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习。Spark Streaming和Spark SQL是其重要的组件，提供高效的实时数据处理和SQL查询能力。 7. **Flink**: Flink是另一种流处理框架，以其低延迟和状态管理能力著称，适用于实时数据处理和分析。 8. **Zookeeper**: Zookeeper是分布式协调服务，用于管理集群配置、命名服务、分布式同步等，是Hadoop和Spark等系统中的关键组件。 9. **Kafka**: Kafka是高吞吐量的分布式消息系统，常用于构建实时数据管道和流应用。 10. **源码分析**: 对Hadoop、Spark、Kafka的源码分析有助于深入理解其内部工作原理，提升问题排查和优化能力。 11. **JVM、Redis、JUC**: JVM性能调优和内存管理对于大数据应用的稳定性和效率至关重要；Redis是常用的键值存储系统，用于缓存和数据持久化；JUC（Java并发包）是进行多线程和并发编程的重要工具。 12. **Presto、Druid、Kylin、ELK**: Presto是快速的分布式SQL查询引擎，适合大数据分析；Druid是实时OLAP数据存储系统；Kylin是Apache的超快速Cube构建工具，用于大数据OLAP；ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）是日志管理和分析的流行组合。 通过这些课程的学习，大数据高级开发工程师可以系统地掌握大数据处理的核心技术和工具，提高解决实际问题的能力，为在大数据领域发展打下坚实的基础。提供的链接包含了上述所有课程的视频资源，是一个全面的自学计划。