大数据学习路径：Linux与Hadoop核心技术

"大数据学习路径2.docx"文档提供了一个全面的大数据学习指南，分为两个主要阶段：Linux基础和分布式集群技术，以及离线计算系统课程阶段，特别是Hadoop技术框架的学习。 第一阶段：Linux基础和分布式集群技术 在这个阶段，学生将深入学习Linux操作系统，包括但不限于基础命令、软件安装、网络管理、防火墙设置以及Shell编程。通过这一阶段的学习，学员能够掌握以下核心能力： 1. 熟练运用Linux操作系统，进行日常管理和维护。 2. 能够在Linux上安装和配置各种软件，提升服务器性能。 3. 了解并实践负载均衡和高可靠性集群技术，构建能够应对高并发、确保服务连续性的服务架构。 实际应用方面，学员可以解决的问题包括搭建高效、稳定的服务器集群，通过负载均衡提高网站的并发访问量，保证服务的持续可用性，显示出初级程序员必备的服务器运维技能。 第二阶段：离线计算系统课程阶段 主要关注Hadoop技术，这是大数据处理的核心组件。学习内容包括： 1. 理解Hadoop的基本概念，包括其诞生背景、行业应用以及在中国的就业市场现状。 2. 深入解析Hadoop分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）的原理和操作，以及如何进行数据存储和应用开发。 3. 掌握MapReduce，这个分布式计算模型，用于处理大规模数据集的并行计算。 4. 学习Hive，一个数据仓库工具，用于数据查询和分析，能设计和实现基于Hadoop的数据存储和分析方案。 通过这个阶段，学员可以实现如下的目标： - 熟练搭建离线大数据计算平台，支持海量数据的存储和处理。 - 结合业务场景设计和实现数据存储策略，满足特定分析需求。 - 实现基于MapReduce的分布式运算程序，进行数据分析。 整个学习路径不仅提供了理论知识，还通过实战案例演示了Web点击流日志数据挖掘的完整流程，包括需求分析、数据获取、处理、结果导出和展示，以及Hadoop数据分析系统集群的搭建过程。这样的学习路径对于寻求大数据领域职业发展的人来说，具有很高的实用性和市场价值，能够帮助他们成为企业数据部门的初级应用开发人员。"