如何快速的学会大数据分析
1、第一阶段:大数据前沿知识及hadoop入门,大数据前言知识的介绍,课程的介绍,Linux和unbuntu系统基础,hadoop的单机和伪分布模式的安装配置。

3、第三阶段:大数据导入与存储。mysql数据库基础知识,hive的基本语法。hive的架构及豹肉钕舞设计原理。hive部署安装与案例。sqoop安装及使用。sqoop组件导入到hive。

5、第五阶段:Spaer配置及使用场景。scala基本语法。spark介绍及发展历史,spark stant a lone模式部署。sparkRDD详解。

7、第七阶段:hadoop+spark大数据分析。实战案例深入解析。hadoop+spark的大数据分析之分类。logistic回归与主题推荐。
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