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如何学习云计算这一文就够了!

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mac运行exe该怎么做?

用苹果的设备有时候也需要运行一些exe的文件,那我们在mac系统让应该如何操作呢?

随着云计算的普及,越来越多IDC上的网站与应用开始向云上,那么同时对于我们这些IT从业者来说,也面临着加快学习云计算,不被新技术淘汰的挑战。那么我们就一起来聊聊,该怎样更快的学好云计算!

 

云计算

云计算可以分为广义的和狭义的两类

狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式。是指通过网络需求、扩展的方式获得所需的资源;广义的云计算是指服务的使用和交付模式,指通过网络按需求、扩展的方式获得对应的服务。这种服务可以是IT、可是是软件、可以使互联网相,也可以是任意其他的服务,它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功效。

云计算学习路线一、大数据基础增强

本云计算学习路线重点讲解Linux操作基础、Shell编程、Zookeeper集群和hadoop集群环境准备等内容,可以帮助没有Linux基础或者Linux基础薄弱的学员,达到熟练使用Linux、熟练安装Linux上的软件,熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念,搭建互联网高并发、高可靠的服务架构,为大数据内容的深入学习做好充足的准备。

云计算学习路线二、大数据Hadoop离线分布式系统

大数据Hadoop离线分布式系统

云计算学习路线三、大数据NoSQL、Kafka和ELK技术实战

掌握NoSQL数据库的特点和应用场景;掌握Hbase的应用场景和核心原理;掌握Hbase的RowKey设计的策略;掌握Hbase常用的性能优化手段;掌握分布式数据发布和订阅的工具Kafka;掌握Kafka工具的使用和性能优化;掌握ELK技术栈(end-to-end)的应用场景;掌握Logstash数据抽取、清洗,ElasticSearch分布式检索,Kibana数据展示的应用。

云计算学习路线四、大数据Spark内存计算系统

掌握分布式内存计算的思想;掌握Spark分布式计算的架构和思想;掌握Spark和Mapreduce分布式计算框架的比较和区别;掌握Spark的RDD、DAG、Task、Partition等设计思想;掌握SparkSQL的功能、SparkSQL+Hive的整合;掌握DataFrame、DataSet的编程模型;掌握StructuredStreaming的应用场景和与Kafka的整合;掌握MLlib数据挖掘的思想和GraphX图计算的思想;掌握Spark技术栈的高级特性和性能调优的能力

云计算学习路线五、大数据Spark项目实战

大数据Spark内存计算系统项目实战

云计算学习路线六、大数据flink实时计算系统

掌握分布式实数计算框架架构和思想;掌握Flink、Spark和MapReduce的区别;掌握Flink流式计算的功能和应用;掌握FlinkSQL的使用;掌握FlinkDataStream的使用;

云计算学习路线七、大数据flink项目实战

解决企业里面海量数据对实时性要求要的数据分析和应用;解决Flink企业级应用常见的优化技巧和手段。

云计算学习路线八、大数据新技术实战详解

掌握Druid的功能和应用场景;

云计算学习路线九、机器学习

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