java 大数据处理框架学习路线：hadoop 生态系统掌握基础知识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 深入理解流处理，事件时间处理和容错性实战案例：mapreduce 处理日志数据，spark 分析社交媒体数据，flink 监测物联网设备进阶学习：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、转换和操作）
- 使用 Spark SQL 进行数据查询
- Apache Spark Streaming 实时数据处理
- Apache Spark ML 机器学习库
3. Flink（深入理解）
- 流处理引擎和有状态计算
- 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 处理海量日志数据
- 使用 Spark 分析社交媒体数据
- 使用 Flink 实时监测物联网设备
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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