大数据云时代学习路线：从Linux到Hadoop核心框架

"这篇文档提供了一个从2017年至2023年的大数据和云数据学习路线，涵盖了H5混合开发、Linux基础、分布式集群技术、离线计算系统等多个方面，旨在帮助学习者掌握大数据领域的核心技术和市场价值。" 大数据作为近年来的技术热点，已经深深地影响了诸多行业，包括数据存储、分析、决策支持等领域。在这个799页的文档中，作者提出了一个详细的学习路径，旨在帮助学习者跟上这个快速发展的时代。 首先，文档介绍了H5混合开发，这是一种结合HTML5技术与原生应用开发的方式，可以创建跨平台的应用程序。通过学习H5混合开发，开发者能够融合OT（Operations Technology）与IT（Information Technology），例如工艺、精益生产、自动化、机器人以及云计算、大数据、物联网和人工智能，构建出具有智能认知系统的产业互联生态链。 接下来，文档深入到Linux基础和分布式集群技术。Linux是大数据环境中的主流操作系统，因此熟悉Linux操作系统、安装软件、理解负载均衡和高可用集群概念至关重要。学习者将能搭建出高并发、高可靠的服务器集群，以应对大规模网站的访问压力，确保服务的稳定运行。掌握这些技能后，学习者将具备初级程序员所需的Linux服务器运维能力。 然后，文档进入离线计算系统课程阶段，重点讲述了Hadoop核心技术框架。Hadoop是大数据处理的关键工具，包括其分布式文件系统HDFS、MapReduce运算框架以及Hive数据仓库工具。通过学习，学习者能了解Hadoop的起源、应用场景，熟练搭建离线计算平台，设计和实现海量数据存储及分析方案，编写MapReduce程序，从而具备企业数据部初级使用开发人员的能力。 在Hadoop快速入门部分，文档涵盖了Hadoop的基本知识背景，包括其产生背景、在大数据云计算中的地位、国内外应用案例，以及Hadoop生态系统和各组件的简介。此外，还简要介绍了Hive，这是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于简化对大数据集的查询和分析。 这份学习路线文档提供了全面的大数据和云数据学习路径，覆盖了从基础到进阶的各个环节，对于想要进入或提升自己在大数据领域技能的人来说，是一份宝贵的参考资料。