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隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，多線程編程技術(shù)逐漸被廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域，也成為了很多程序員研究的焦點(diǎn)。本文將從介紹多線程概念入手，逐步展開介紹的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)。
一、多線程編程概念
多線程技術(shù)是指在一個(gè)程序中同時(shí)運(yùn)行多個(gè)線程，每個(gè)線程都可以完成一個(gè)獨(dú)立的任務(wù)。多線程技術(shù)可以提高程序的運(yùn)行效率，縮短程序的執(zhí)行時(shí)間。多線程技術(shù)的主要優(yōu)點(diǎn)包括提高程序的并發(fā)性、簡(jiǎn)化程序的管理和維護(hù)、提高程序的運(yùn)行效率等。
多線程技術(shù)的實(shí)現(xiàn)方法包括線程庫和線程實(shí)現(xiàn)。線程庫是一組用于管理線程的函數(shù)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而線程實(shí)現(xiàn)則是指操作系統(tǒng)提供的線程實(shí)現(xiàn)方式。同時(shí)，多線程技術(shù)的實(shí)現(xiàn)需要注意線程的同步和互斥，以保證線程間的協(xié)作和數(shù)據(jù)的一致性。
二、Shell腳本多線程編程
Shell腳本多線程編程是指在Shell腳本中實(shí)現(xiàn)多線程技術(shù)，實(shí)現(xiàn)Shell腳本程序的并發(fā)執(zhí)行。Shell腳本多線程編程可以提高程序的執(zhí)行效率，縮短程序的執(zhí)行時(shí)間。同時(shí)，Shell腳本多線程編程可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的任務(wù)管理和協(xié)作機(jī)制，提高程序的可靠性。
Shell腳本多線程編程的主要實(shí)現(xiàn)方法包括使用Thread命令和使用Fork/Exec組合方法。Thread命令是Shell腳本自帶的多線程命令，使用Thread命令可以方便地創(chuàng)建和管理線程；Fork/Exec組合方法則是通過創(chuàng)建子進(jìn)程的方式實(shí)現(xiàn)多線程技術(shù)。
1. Thread命令
使用Thread命令創(chuàng)建線程的語法如下：
Thread -n [線程數(shù)] -s [線程啟動(dòng)命令]
其中，-n參數(shù)指定線程的數(shù)量，-s參數(shù)指定線程的啟動(dòng)命令。
例如，下面的代碼使用Thread命令創(chuàng)建兩個(gè)線程，分別執(zhí)行l(wèi)s命令和ps命令：
“`shell
Thread -n 2 -s “l(fā)s &” “ps &”
“`
2. Fork/Exec組合方法
Fork/Exec組合方法是通過創(chuàng)建子進(jìn)程的方式實(shí)現(xiàn)多線程技術(shù)。使用這種方法需要使用Shell腳本中的Fork命令和Exec命令。
Fork命令可以創(chuàng)建一個(gè)子進(jìn)程，并返回子進(jìn)程的進(jìn)程ID。Exec命令可以在一個(gè)進(jìn)程中運(yùn)行另一個(gè)程序。
例如，下面的代碼使用Fork/Exec組合方法創(chuàng)建兩個(gè)子進(jìn)程，分別執(zhí)行l(wèi)s命令和ps命令：
“`shell
#!/bin/sh
for i in $(seq 1 2)
do
{
echo “子進(jìn)程$i開始執(zhí)行”
Fork
if [ $retval = 0 ]
then
# 在子進(jìn)程中執(zhí)行l(wèi)s/pstree命令
case $i in
1)
Exec ls
;;
2)
Exec ps -ef
;;
esac
echo “子進(jìn)程$i執(zhí)行完畢”
exit 0
else
# 在父進(jìn)程中等待子進(jìn)程執(zhí)行完畢
wt $retval
fi
} &
done
wt
echo “程序執(zhí)行完畢”
“`
三、Shell腳本多線程編程中的實(shí)踐案例
下面通過一個(gè)實(shí)踐案例來說明Shell腳本多線程編程的具體實(shí)現(xiàn)方法。
實(shí)踐案例：設(shè)計(jì)一個(gè)Shell腳本程序，實(shí)現(xiàn)多線程下載器的功能。
1. 程序設(shè)計(jì)思路
本程序使用Shell腳本實(shí)現(xiàn)多線程下載器的功能，通過分別創(chuàng)建多個(gè)線程下載文件塊，最終合并成完整的文件實(shí)現(xiàn)下載功能。
程序的使用方法為：
“`shell
./download.sh [文件URL] [保存路徑] [下載線程數(shù)]
“`
其中，文件URL指定需要下載的文件地址；保存路徑指定文件保存的路徑；下載線程數(shù)指定程序的下載線程數(shù)量。
程序的執(zhí)行流程為：
1. 讀取程序參數(shù)，并創(chuàng)建進(jìn)程鎖、進(jìn)程信號(hào)量。
2. 獲取文件信息，并計(jì)算出每個(gè)線程需要下載的文件塊的大小。
3. 創(chuàng)建多個(gè)下載線程，并在每個(gè)線程中下載對(duì)應(yīng)的文件塊。
4. 合并下載所有的文件塊，生成完整的文件。
2. 程序?qū)崿F(xiàn)
下面是程序具體的實(shí)現(xiàn)方法：
“`shell
#!/bin/bash
# 多線程下載器
# 讀取程序參數(shù)
url=$1 # 文件地址
path=$2 # 下載路徑
threads=$3 # 下載線程數(shù)
# 創(chuàng)建進(jìn)程鎖、進(jìn)程信號(hào)量
lock=`mktemp`
semaphore=`mktemp`
mkfifo $lock
mkfifo $semaphore
exec 4$lock
exec 6$semaphore
rm -rf $lock
rm -rf $semaphore
for (( i=0; i
do
echo >&4
done
for (( i=0; i
do
echo >&6
done
# 獲取文件信息，計(jì)算出每個(gè)線程需要下載的文件塊的大小
tempfile=`mktemp`
curl -sI $url > $tempfile
filelength=`cat $tempfile | grep “Content-Length:” | awk ‘{print $2}’`
filesize=`expr $filelength / $threads`
filesize=`expr $filesize / 1024`
for (( i=0; i
do
start=`expr $i \* $filesize \* 1024`
end=`expr $start + $filesize \* 1024`
echo “線程$i：下載范圍[$start, $end)”
done
# 創(chuàng)建多個(gè)下載線程，并在每個(gè)線程中下載對(duì)應(yīng)的文件塊
echo “開始下載文件…”
for (( i=0; i
do
{
read -u6
# 下載文件塊
tempfile=`mktemp`
start=`expr $i \* $filesize \* 1024`
end=`expr $start + $filesize \* 1024`
curl –range $start-$end $url -o ${path}/${i}.part >$tempfile 2>&1
if [ $? -ne 0 ]
then
echo “線程$i：下載文件塊失敗”
echo >&6
echo >&4
exit 1
fi
echo “線程$i：下載文件塊成功 [$start, $end)”
echo >&6
echo >&4
} &
done
# 等待所有線程執(zhí)行完畢
wt
# 合并所有下載的文件塊
echo “開始合并文件…”
cat ${path}/*.part > ${path}/output
mv $tempfile ${path}/download.log
echo “下載完成”
“`
四、
Linux腳本多線程編程是一項(xiàng)復(fù)雜而又有趣的編程技術(shù)，通過多線程編程可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的任務(wù)管理和協(xié)作機(jī)制，提高程序的可靠性。Shell腳本多線程編程是Linux系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)多線程程序的一種常見方法，通過使用Thread命令和Fork/Exec組合方法可以實(shí)現(xiàn)多線程編程。在實(shí)踐中，需要注意線程的同步和互斥問題，以保證線程間的協(xié)作和數(shù)據(jù)的一致性。
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python是學(xué)什么的？
Python相對(duì)來說挺好入門的，不過也不要掉以輕心，學(xué)習(xí)的時(shí)候還是應(yīng)該認(rèn)真努力，學(xué)習(xí)內(nèi)容整理如下鋒清姿：
Python語言基礎(chǔ)：主要學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)知識(shí)，如Python3、數(shù)據(jù)類型、字符串、函數(shù)、類、文件操作等。
Python語言高級(jí)：主要學(xué)習(xí)Python庫、正則表達(dá)式、進(jìn)程線程、爬蟲、遍歷以及MySQL數(shù)據(jù)庫。
Python web開發(fā)：主要學(xué)習(xí)HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知識(shí)，掌握python三大后端框架(Django、 Flask以及Tornado)。
Linux基礎(chǔ)：主要學(xué)習(xí)Linux相關(guān)的各種命令，如文件處理命令、壓縮解壓命令、權(quán)限管理以及Linux Shell開發(fā)等。
Linux運(yùn)維自動(dòng)化開發(fā)：主要學(xué)習(xí)Python開發(fā)Linux運(yùn)維、Linux運(yùn)維報(bào)警工具開發(fā)、正燃Linux運(yùn)維報(bào)警安全審計(jì)開發(fā)、Linux業(yè)務(wù)質(zhì)量報(bào)表工具開發(fā)、Kali安全檢測(cè)工具檢測(cè)以及Kali 密碼破解實(shí)戰(zhàn)。
Python爬蟲：主要學(xué)習(xí)python爬蟲技術(shù)，掌握多線程爬蟲技術(shù)，分布式爬蟲技術(shù)。
Python數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)：主要學(xué)習(xí)numpy數(shù)據(jù)處理、pandas數(shù)據(jù)分析、matplotlib數(shù)據(jù)可視化、scipy數(shù)銀絕據(jù)統(tǒng)計(jì)分析以及python 金融數(shù)據(jù)分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapReduce、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。
Python機(jī)器學(xué)習(xí)：主要學(xué)習(xí)KNN算法、線性回歸、邏輯斯蒂回歸算法、決策樹算法、樸素貝葉斯算法、支持向量機(jī)以及聚類k-means算法。
學(xué)習(xí)python主要有自學(xué)和報(bào)班學(xué)習(xí)兩種方式。
具體學(xué)的順序如下：
①Python軟件開發(fā)基礎(chǔ)
掌握計(jì)算機(jī)的構(gòu)成和工作原理
會(huì)使用Linux常用工具
熟練使用Docker的基本命令
建立Python開發(fā)環(huán)境，并使用print輸出
使用Python完成
字符串
的各種操作
使用Python re模塊進(jìn)行程序設(shè)計(jì)
使用Python創(chuàng)建文件、訪問、刪除文件
掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包
②Python軟件開發(fā)進(jìn)階
能夠使用Python面向?qū)ο蠓椒?/p>
開發(fā)軟件
能夠自己建立數(shù)據(jù)庫，表，并進(jìn)行基本數(shù)據(jù)庫操作
掌握非關(guān)系數(shù)據(jù)庫MongoDB的使用，掌握Redis開發(fā)
能夠獨(dú)立完成TCP/UDP服務(wù)端客戶端軟件開發(fā)，能夠?qū)崿F(xiàn)ftp、http服務(wù)器，開發(fā)郵件軟件
能開發(fā)多進(jìn)程、
多線程
軟件
③Python全棧式WEB工程師
能夠獨(dú)立完成后端軟件開發(fā)，深入理解Python開發(fā)后端的精髓
能虧逗派夠獨(dú)立完成前端軟件開發(fā)，并和后端結(jié)合，熟練掌握使用Python進(jìn)行全站W(wǎng)eb開發(fā)的技巧
④Python多領(lǐng)域開發(fā)
能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟件
能夠熟練使用Python庫進(jìn)行
數(shù)據(jù)分析
招聘網(wǎng)站Python招聘職位數(shù)據(jù)爬取分析
掌握使用Python開源人工智能框架進(jìn)行人工智能軟件開發(fā)、
語音識(shí)別
、人臉識(shí)別
掌握基本
設(shè)計(jì)模式
、常用算法
掌握
軟件工程
、項(xiàng)目管理、項(xiàng)目文檔、
軟件測(cè)試
調(diào)優(yōu)的基本方法
Python目前是比較火，學(xué)習(xí)之后可以從事軟件開發(fā)、
數(shù)據(jù)挖掘
等工作，發(fā)展前景非常好，普通人也可以學(xué)習(xí)。
想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)，你可以考察對(duì)比一下開設(shè)有IT專業(yè)的熱門學(xué)校，好的學(xué)校指段擁有根據(jù)當(dāng)下企業(yè)需求自主研發(fā)課程的能力，建議實(shí)地考察對(duì)比一下。
祝你學(xué)有所成銷賀，望采納。
請(qǐng)點(diǎn)擊輸入圖片描述
這是Python全棧開發(fā)+人工智能課程大綱：
階段一：Python開發(fā)基礎(chǔ)
Python全棧開發(fā)與人工智能之Python開發(fā)基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：Python基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)類型、字符編碼、文件操作、函數(shù)、裝飾器、迭代器、內(nèi)置方法、常用模塊等。
階段或搏銀二：Python高級(jí)編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之Python高級(jí)編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)知識(shí)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：面向?qū)ο箝_發(fā)、Socket網(wǎng)絡(luò)編程、線程、進(jìn)程、隊(duì)列、IO多路模型、Mysql數(shù)據(jù)庫開發(fā)等。
階段三：前端開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之前端開發(fā)知識(shí)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：Html、CSS、JavaScript開發(fā)、Jquery&bootstrap開發(fā)、前端框架VUE開發(fā)等。
階段四：WEB框架開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之WEB框架開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：Django框架基礎(chǔ)、Django框架進(jìn)階、BBS+Blog實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目開發(fā)、緩存和隊(duì)列中間件、Flask框架學(xué)習(xí)、Tornado框架學(xué)習(xí)、Restful API等。
階段五：爬蟲開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之爬銀模蟲開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：爬蟲開發(fā)實(shí)戰(zhàn)。
階段六：全棧項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
Python全棧開發(fā)與人工智能之全棧項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：企業(yè)應(yīng)用工具學(xué)習(xí)、CRM客戶關(guān)衫宴系管理系統(tǒng)開發(fā)、路飛學(xué)城在線教育平臺(tái)開發(fā)等。
階段七：數(shù)據(jù)分析
Python全棧開發(fā)與人工智能之?dāng)?shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：金融量化分析。
階段八：人工智能
Python全棧開發(fā)與人工智能之人工智能學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析 、圖像識(shí)別、自然語言翻譯等。
階段九：自動(dòng)化運(yùn)維&開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之自動(dòng)化運(yùn)維&開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：CMDB資產(chǎn)管理系統(tǒng)開發(fā)、IT審計(jì)+主機(jī)管理系統(tǒng)開發(fā)、分布式主機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)等。
階段十：高并發(fā)語言GO開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之高并發(fā)語言GO開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：GO語言基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)類型與文件IO操作、函數(shù)和面向?qū)ο?、并發(fā)編程等。
Python是一種跨平臺(tái)的計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言。 是一個(gè)高層次的結(jié)合了解釋性、編譯性、互動(dòng)性和面向?qū)ο蟮哪_本語言。最初被設(shè)計(jì)用于編寫自動(dòng)化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用于獨(dú)信正立的、手褲大型畢坦簡(jiǎn)項(xiàng)目的開發(fā)。
1、Python基礎(chǔ)與Linux數(shù)據(jù)庫
技能達(dá)標(biāo)要求：掌握Python基礎(chǔ)語法，具備基礎(chǔ)的編程能力;掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進(jìn)階內(nèi)容。知識(shí)點(diǎn)包括Python基本語法規(guī)則及變量、邏輯控制、內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、文件操作、高級(jí)函數(shù)、模塊、Python常用標(biāo)準(zhǔn)庫模塊、函數(shù)、異常陵此處簡(jiǎn)迅理、MySQL使用、協(xié)程等
2、WEB全棧
技能達(dá)標(biāo)要求：掌握WEB前端技術(shù)內(nèi)容，掌握WEB后端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django。涉及的知識(shí)點(diǎn)有HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發(fā)基礎(chǔ)、VUE、Flask Views、Flask模板、數(shù)據(jù)庫操作、Flask配置等。
3、數(shù)據(jù)分析+人工智能
技能達(dá)標(biāo)要求：掌握爬蟲、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)與算法，掌握人工智能技術(shù)。涉及的知識(shí)點(diǎn)有數(shù)據(jù)抓取、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、爬蟲并發(fā)、動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁抓尺咐迅取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法等。
4、高級(jí)進(jìn)階
技能達(dá)標(biāo)要求：掌握自動(dòng)化運(yùn)維與區(qū)塊鏈開發(fā)技術(shù)，具備自動(dòng)化運(yùn)維項(xiàng)目以及區(qū)塊鏈項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。涉及的知識(shí)點(diǎn)有項(xiàng)目開發(fā)流程、部署、高并發(fā)、性能調(diào)優(yōu)、Go語言基礎(chǔ)、區(qū)塊鏈入門等。
大數(shù)據(jù)行業(yè)挺火的，苦X已工作工科碩士如何轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)
碩士研究生可分為普通碩士和專業(yè)碩士?jī)深悺?【普通碩士】 根據(jù)我國的有陵斗關(guān)知伍規(guī)定，普通碩士教育以培養(yǎng)教學(xué)和科研人才為主，授予學(xué)位的類型主要是學(xué)術(shù)型學(xué)位尺猛磨。 目前，我國學(xué)術(shù)型學(xué)位按招生學(xué)科門類分為12大類，12大類下面再分為88個(gè)一級(jí)學(xué)科
轉(zhuǎn)行這個(gè)詞匯，一直是職場(chǎng)上此起彼伏的一個(gè)熱門話題，相信很多朋友都想過或已經(jīng)經(jīng)歷過轉(zhuǎn)行。工作可謂是我們生存乃至生活的主要收入來源，誰都希望擁有一份高薪又穩(wěn)定的工作，以此來改善自己的生活和實(shí)現(xiàn)自己的大大小小的夢(mèng)想!但又擔(dān)心轉(zhuǎn)行后的工作待遇達(dá)不到自己的預(yù)期，顧慮重重……
不少想進(jìn)入大數(shù)據(jù)分析行業(yè)的零基礎(chǔ)學(xué)員經(jīng)常會(huì)有這樣一些疑問：大數(shù)據(jù)分析零基礎(chǔ)應(yīng)該怎么學(xué)習(xí)?自己適合學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析嗎?人生，就是在不斷地做選擇，然后在這個(gè)選擇過嘩蠢程中成長(zhǎng)，讓自己從一棵小樹苗變成參天大樹。就是我們每個(gè)對(duì)大數(shù)據(jù)充滿幻想終于下定決心行動(dòng)的學(xué)員的選擇，我們給了自己4個(gè)月的時(shí)間，想要在大數(shù)據(jù)分亂爛陪析這個(gè)領(lǐng)域汲取養(yǎng)分，讓自己壯大成長(zhǎng)。
【明確方向】
通過國家的戰(zhàn)略規(guī)劃，看到BAT的大牛們都在大數(shù)據(jù)行業(yè)布局，新聞媒體追捧這大數(shù)據(jù)分析行業(yè)的項(xiàng)目和熱點(diǎn)，我想如果我還沒有能力獨(dú)立判斷的時(shí)候，跟著國家政策和互聯(lián)網(wǎng)大佬們的步調(diào)走，這應(yīng)該是錯(cuò)不了的。
【付諸行動(dòng)】
明確了方向之后，我就整裝待發(fā)，剛開始是在網(wǎng)絡(luò)上購買了很多的視頻教程，也買了很多書籍，但是更大的問題就在于，我不知道怎么入手，沒關(guān)系，有信心有耐心肯定能戰(zhàn)勝困難，我堅(jiān)持了一個(gè)月，學(xué)習(xí)的節(jié)奏越來越亂，陸陸續(xù)續(xù)出現(xiàn)了很多的問題，沒人指導(dǎo)，請(qǐng)教了幾個(gè)業(yè)內(nèi)的朋友，但對(duì)方工作繁忙，問了幾次之后就不好意思了，自學(xué)陷入了死循環(huán)。
意識(shí)到我學(xué)習(xí)效率的低下，以及無人指導(dǎo)的問題想想未來的康莊大道，咬咬牙告訴自己，一定好好好學(xué)，不然就浪費(fèi)太多時(shí)間最后還會(huì)是一無所獲。最后找到組織(AAA教育)一起學(xué)習(xí)進(jìn)步!
大數(shù)據(jù)分析零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)路線，有信心能堅(jiān)持學(xué)習(xí)的話，那就當(dāng)下開始行動(dòng)吧!
一、大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)
1、linux操作基礎(chǔ)
linux系統(tǒng)簡(jiǎn)介與安裝
linux常用命令–文件操作
linux常用命令–用戶管理與權(quán)限
linux常用命令–系統(tǒng)管理
linux常用命令–免密登陸配置與網(wǎng)絡(luò)管理
linux上常用軟件安裝
linux本地yum源配置及yum軟件安裝
linux防火墻配置
linux高級(jí)文本處理命令cut、sed、awk
linux定時(shí)任務(wù)crontab
2、shell編程
shell編程–基本語法
shell編程–流程控制
shell編程–函數(shù)
shell編程–綜合案例–自動(dòng)化部署腳本
3、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫redis
redis和nosql簡(jiǎn)介
redis客戶端連接
redis的string類型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作及應(yīng)用-對(duì)象緩存
redis的list類型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作及應(yīng)用案例-任務(wù)調(diào)度隊(duì)列
redis的hash及set數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作及應(yīng)用案例-購物車
redis的sortedset數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作及應(yīng)用案例-排行榜
4、布式協(xié)調(diào)服務(wù)zookeeper
zookeeper簡(jiǎn)介及應(yīng)用場(chǎng)景
zookeeper集群安裝部署
zookeeper的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)與命令行操作
zookeeper的java客戶端基本操作及事件監(jiān)聽
zookeeper核心機(jī)制及數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)
zookeeper應(yīng)用案例–分布式共享資源鎖
zookeeper應(yīng)用案例–服務(wù)器上下線動(dòng)態(tài)感知
zookeeper的數(shù)據(jù)一致性原理及l(fā)eader選舉機(jī)制
5、java高級(jí)特性增強(qiáng)
Java多線程基本知識(shí)
Java同步關(guān)鍵詞詳解
java并發(fā)包線程池及在開源軟件中的應(yīng)用
Java并發(fā)包消息隊(duì)里及在開源軟件中的應(yīng)用
Java JMS技術(shù)
Java動(dòng)態(tài)代理反射
6、輕量級(jí)RPC框架開發(fā)
RPC原理學(xué)習(xí)
Nio原理學(xué)習(xí)
Netty常用API學(xué)習(xí)
輕量級(jí)RPC框架需求分析及原理分析
輕歷叢量級(jí)RPC框架開發(fā)
二、離線計(jì)算系統(tǒng)
1、hadoop快速入門
hadoop背景介紹
分布式系統(tǒng)概述
離線數(shù)據(jù)分析流程介紹
集群搭建
集群使用初步
2、HDFS增強(qiáng)
HDFS的概念和特性
HDFS的shell(命令行客戶端)操作
HDFS的工作機(jī)制
NAMENODE的工作機(jī)制
java的api操作
案例1：開發(fā)shell采集腳本
3、MAPREDUCE詳解
自定義hadoop的RPC框架
Mapreduce編程規(guī)范及示例編寫
Mapreduce程序運(yùn)行模式及debug方法
mapreduce程序運(yùn)行模式的內(nèi)在機(jī)理
mapreduce運(yùn)算框架的主體工作流程
自定義對(duì)象的序列化方法
MapReduce編程案例
4、MAPREDUCE增強(qiáng)
Mapreduce排序
自定義partitioner
Mapreduce的combiner
mapreduce工作機(jī)制詳解
5、MAPREDUCE實(shí)戰(zhàn)
maptask并行度機(jī)制-文件切片
maptask并行度設(shè)置
倒排索引
共同好友
6、federation介紹和hive使用
Hadoop的HA機(jī)制
HA集群的安裝部署
集群運(yùn)維測(cè)試之Datanode動(dòng)態(tài)上下線
集群運(yùn)維測(cè)試之Namenode狀態(tài)切換管理
集群運(yùn)維測(cè)試之?dāng)?shù)據(jù)塊的balance
HA下HDFS-API變化
hive簡(jiǎn)介
hive架構(gòu)
hive安裝部署
hvie初使用
7、hive增強(qiáng)和flume介紹
HQL-DDL基本語法
HQL-DML基本語法
HIVE的join
HIVE 參數(shù)配置
HIVE 自定義函數(shù)和Transform
HIVE 執(zhí)行HQL的實(shí)例分析
HIVE更佳實(shí)踐注意點(diǎn)
HIVE優(yōu)化策略
HIVE實(shí)戰(zhàn)案例
Flume介紹
Flume的安裝部署
案例：采集目錄到HDFS
案例：采集文件到HDFS
三、流式計(jì)算
1、Storm從入門到精通
Storm是什么
Storm架構(gòu)分析
Storm架構(gòu)分析
Storm編程模型、Tuple源碼、并發(fā)度分析
Storm WordCount案例及常用Api分析
Storm集群部署實(shí)戰(zhàn)
Storm+Kafka+Redis業(yè)務(wù)指標(biāo)計(jì)算
Storm源碼下載編譯
Strom集群?jiǎn)?dòng)及源碼分析
Storm任務(wù)提交及源碼分析
Storm數(shù)據(jù)發(fā)送流程分析
Storm通信機(jī)制分析
Storm消息容錯(cuò)機(jī)制及源碼分析
Storm多stream項(xiàng)目分析
編寫自己的流式任務(wù)執(zhí)行框架
2、Storm上下游及架構(gòu)集成
消息隊(duì)列是什么
Kakfa核心組件
Kafka集群部署實(shí)戰(zhàn)及常用命令
Kafka配置文件梳理
Kakfa JavaApi學(xué)習(xí)
Kafka文件存儲(chǔ)機(jī)制分析
Redis基礎(chǔ)及單機(jī)環(huán)境部署
Redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及典型案例
Flume快速入門
Flume+Kafka+Storm+Redis整合
四、內(nèi)存計(jì)算體系Spark
1、scala編程
scala編程介紹
scala相關(guān)軟件安裝
scala基礎(chǔ)語法
scala方法和函數(shù)
scala函數(shù)式編程特點(diǎn)
scala數(shù)組和
scala編程練習(xí)(單機(jī)版WordCount)
scala面向?qū)ο?/p>
scala模式匹配
actor編程介紹
option和偏函數(shù)
實(shí)戰(zhàn)：actor的并發(fā)WordCount
柯里化
隱式轉(zhuǎn)換
2、AKKA與RPC
Akka并發(fā)編程框架
實(shí)戰(zhàn)：RPC編程實(shí)戰(zhàn)
3、Spark快速入門
spark介紹
spark環(huán)境搭建
RDD簡(jiǎn)介
RDD的轉(zhuǎn)換和動(dòng)作
實(shí)戰(zhàn)：RDD綜合練習(xí)
RDD高級(jí)算子
自定義Partitioner
實(shí)戰(zhàn)：網(wǎng)站訪問次數(shù)
廣播變量
實(shí)戰(zhàn)：根據(jù)IP計(jì)算歸屬地
自定義排序
利用JDBC RDD實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出
WorldCount執(zhí)行流程詳解
4、RDD詳解
RDD依賴關(guān)系
RDD緩存機(jī)制
RDD的Checkpoint檢查點(diǎn)機(jī)制
Spark任務(wù)執(zhí)行過程分析
RDD的Stage劃分
5、Spark-Sql應(yīng)用
Spark-SQL
Spark結(jié)合Hive
DataFrame
實(shí)戰(zhàn)：Spark-SQL和DataFrame案例
6、SparkStreaming應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)
Spark-Streaming簡(jiǎn)介
Spark-Streaming編程
實(shí)戰(zhàn)：StageFulWordCount
Flume結(jié)合Spark Streaming
Kafka結(jié)合Spark Streaming
窗口函數(shù)
ELK技術(shù)棧介紹
ElasticSearch安裝和使用
Storm架構(gòu)分析
Storm編程模型、Tuple源碼、并發(fā)度分析
Storm WordCount案例及常用Api分析
7、Spark核心源碼解析
Spark源碼編譯
Spark遠(yuǎn)程debug
Spark任務(wù)提交行流程源碼分析
Spark通信流程源碼分析
SparkContext創(chuàng)建過程源碼分析
DriverActor和ClientActor通信過程源碼分析
Worker啟動(dòng)Executor過程源碼分析
Executor向DriverActor注冊(cè)過程源碼分析
Executor向Driver注冊(cè)過程源碼分析
DAGScheduler和TaskScheduler源碼分析
Shuffle過程源碼分析
Task執(zhí)行過程源碼分析
五、機(jī)器學(xué)習(xí)算法
1、python及numpy庫
機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
機(jī)器學(xué)習(xí)與python
python語言–快速入門
python語言–數(shù)據(jù)類型詳解
python語言–流程控制語句
python語言–函數(shù)使用
python語言–模塊和包
phthon語言–面向?qū)ο?/p>
python機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫–numpy
機(jī)器學(xué)習(xí)必備數(shù)學(xué)知識(shí)–概率論
2、常用算法實(shí)現(xiàn)
knn分類算法–算法原理
knn分類算法–代碼實(shí)現(xiàn)
knn分類算法–手寫字識(shí)別案例
lineage回歸分類算法–算法原理
lineage回歸分類算法–算法實(shí)現(xiàn)及demo
樸素貝葉斯分類算法–算法原理
樸素貝葉斯分類算法–算法實(shí)現(xiàn)
樸素貝葉斯分類算法–垃圾郵件識(shí)別應(yīng)用案例
kmeans聚類算法–算法原理
kmeans聚類算法–算法實(shí)現(xiàn)
kmeans聚類算法–地理位置聚類應(yīng)用
決策樹分類算法–算法原理
決策樹分類算法–算法實(shí)現(xiàn)
時(shí)下的大數(shù)據(jù)分析時(shí)代與人工智能熱潮，相信有許多對(duì)大數(shù)據(jù)分析師非常感興趣、躍躍欲試想著轉(zhuǎn)行的朋友，但面向整個(gè)社會(huì)，最不缺的其實(shí)就是人才，對(duì)于是否轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)分析行列，對(duì)于能否勇敢一次跳出自己的舒適圈，不少人還是躊躇滿志啊!畢竟好多決定，一旦做出了就很難再回頭了。不過如果你已經(jīng)轉(zhuǎn)行到大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，就不要后悔，做到如何脫穎而出才是關(guān)鍵。因此本文給出一些建議，針對(duì)想要轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)分析行列且是零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)行的小伙伴們，希望對(duì)你們有所裨益，也希望你們將來學(xué)有所成，不后悔，更不灰心!
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