flink项目实战

大数据课程：
基础阶段：Linux、百Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：度hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据专储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业回实战阶段：实操企业大数据处理业务场答景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

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　　大数据学习一般有六个阶段，分别为：Java基础、JavaEE核心、Hadoop生态体系、Spark生态体系、项目实战+机器学习。


第一阶段Java基础，主要知识点有：Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处zhidao理机制、文件和IO流、移动开户管理系统、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性、通讯录系统。
第二阶段JavaEE核心，主要知识点有：前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、Maven、Spring、SpringBoot、Git。
第三版阶段Hadoop生态体系，主要知识点有：Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive
HBase、Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban
Hue、智慧农业数仓权分析平台。
第四阶段Spark生态体系，主要知识点有：Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink。
第五阶段项目实战+机器学习，主要知识点有：高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习。

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　　大数据技术的学习内容有很多，包括：
基础阶段：linux、docker、kvm、mysql基础、oracle基础、mongodb、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：hadoop 概念、版本、历史，hdfs工作原理，yarn介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：flume分布式、zookeeper、kafka。
大数据实时计算阶段：mahout、spark、storm。
大数据数据采集阶段：python、scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。