Java大数据处理框架的学习路线

java 学习大数据处理框架的路线：hadoop 掌握基础知识的生态系统spark 精通核心概念，使用 sql 查询数据，学习实时数据处理和机器学习flink 深入了解流处理、事件时间处理和容错实际案例：mapreduce 处理日志数据，spark 对社交媒体数据进行分析，flink 监控物联网设备的高级学习：分布式系统、云计算、大数据分析技术

Java 大数据处理框架的学习路线

前提知识：

• Java 基础
• 数据结构和算法
• Hadoop 基础

路线规划：

1. Hadoop 生态系统(掌握)

• Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)
• MapReduce 编程模型
• YARN 资源管理
• Apache Hive 数据仓库
• Apache HBase 数据库

2. Spark（精通）

• 核心概念（RDD、转换与操作)
• 使用 Spark SQL 数据查询
• Apache Spark Streaming 实时数据处理
• Apache Spark ML 机器学习库

3. Flink(深入理解)

• 流处理引擎和状态计算
• 事件时间和窗口处理
• 容错性和高可用性
• Apache Flink Table API

实战案例：

• 使用 Hadoop MapReduce 处理大量日志数据
• 使用 Spark 分析社交媒体数据
• 使用 Flink 物联网设备的实时监控

学习资源：

• Apache 官方文档
• 在线课程 (Coursera、edX)
• 书籍 (Hadoop: The Definitive Guide、Spark in Action)
• 博客和社区讨论

进阶学习：

• 分布式系统
• 云计算
• 大数据分析技术 (机器学习，人工智能)

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