有哪些程序员必读书籍值得推荐？（大数据主要学习什么内容？）

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有哪些程序员必读书籍值得推荐？

1前言

对于计算机专业的学生来说，学校教我们编程语言，学习Java、Python或者C之类的编程语言很容易，但是学会写好代码就不容易了。编程不等于写代码。编程是一个更广泛的过程，它还包括提出开发程序和测试程序的想法。所以提高编程思路和能力也是一个合格程序员不可或缺的能力。对于我们这些从事技术岗位的人来说，一定要自学编程技巧，提高编程能力。写出好的代码比简单的重复需求更重要，这也是普通程序员和优秀程序员的重要区别。除了工作中的实际经验，关注前人的思想，阅读相关书籍也是必不可少的。虽然技术日益更新，有很多技术网站和个人博客，但是关于技术的经典书籍和思想可以反复流传。因为书不仅仅是作者和编辑对某个领域更全面更系统的梳理，读书也能给他们带来很多不一样的体验。本文分享一些高价值的书给你，不一定全面。欢迎读者补充，希望对你有所帮助。2关于编码和重构

2.1代码清洁度

《《Clean code》》是美国著名的软件工程师和作家，作者是罗伯特·C·马丁，也叫鲍勃大叔。他写过一些关于敏捷软件开发的书。书中提到了很多众所周知的编程原理，比如SOLID原理，Demeter定律(LoD，又称最少知识原理)。推荐理由:每个程序员都必须拥有这本书并阅读它。这是一本非常著名的书，它将彻底改变你的编程风格。书中介绍的规则来自作者的多年实践经验，涵盖了从命名、数据结构、面向对象的设计原则到重构的许多编程方面。虽然它是一个 "家庭与娱乐语句，值得借鉴。或许，真正工整的代码，真的能让同行读起来像诗一样。任何傻瓜都能写出计算机能理解的代码。好的程序员写人类能理解的代码。如果马丁·福勒只能读一本书，我会推荐。最后，基于这本书，很多开发者也介绍了清理各种语言的方法:清理JavaScript的方法和清理PHP :-PHP ABAP清理之道Echo 47-@ .com Echo 42-@ .com github.com/sap/styleguides/blob/main/clean-ABAP/cleanABAP。mdjava整洁Echo 47-@ .com Echo 42-@ .com github.com/leonardolemie/clean-cod: Clean-code-dotnet也有各大科技公司的代码风格指南:Google风格指南Uber Go语言风格指南Echo 47-@ .com Echo 42-@ style大叔的.com github.com/Ub《架构整洁之道》 . MD bob也值得推荐。这本书是建筑领域的巅峰之作。聚焦 "清洁建筑与设计，系统分析了其起源、内涵和应用场景，涵盖了软件开发的完整流程和所有核心架构模式。而《程序员的职业素养》，作者以自己和身边同事走过的弯路、犯过的错误为例，旨在指导后人，帮助他们的事业更上一层楼。2.2重建(第二版)

英文名:《Refactoring: Improving the Design of Existing Code，2nd Edition》，作者约书亚·克里耶夫斯基。本书是不可多得的理论与实践最佳结合的书籍之一。重构是一个让你的工作代码更漂亮的过程。本书可以通过使用久经考验的软件开发世界的模式来帮助你。推荐理由:重建这个词经常在各种会议上被提及，这就是这本书的影响。重构是在不改变软件功能的情况下重写软件以提高其可读性、可验证性或可维护性的过程。重构是使工作代码变得漂亮的过程，它有助于改进工作代码的设计。这也是优秀程序员的必备技能之一，通常优秀的程序员也擅长重构。这本书将教你重构代码的艺术和科学。无论你是Java程序员、C开发人员还是Python开发人员，每一个程序员都可以从这本书里受益。《重构》经常提到的书是著名的《《代码大全》》,它解释了久经考验的技术和策略，可以有效地帮助程序员和软件开发人员。我在大学的时候也从图书馆借了这本书，发现太厚了，嚼不动，过期了就马上还了。2.3代码之美

英文名:《Beautiful Code: Leading Programmers Explain How They Think》，作者:Grey Wilson。推荐理由:丹尼尔的前辈们也是提高编码技能的好书之一，因为它给你提供了一个了解专业程序员如何处理问题、编写代码以及他们如何解决问题的机会，并且仍然可以。足以让他们的代码保持美观。这本书是一系列案例研究的集合，向脸书揭示了Emacs等大型网站的架构秘密，讲述了专家程序员的故事，包括布莱恩·凯尼恩、乔恩·本特利(《编程明珠》的作者)、蒂姆·布雷、卡尔·福格尔和迈克尔·费瑟斯。至于二分搜索法，不同的作者在书中多次提到，以了解不同作者的观点。不管你用的是哪种编码语言，比如Java，C #，Python或者Ruby，你都会在这本书里找到有趣的东西。《代码之美》调查了人类发明和创造的范围，致力于计算机系统的开发。每一章的美来自于找到独特的解决方案，这是作者这是一种超越界限、发现他人被忽视的需求，并找到令人惊讶的方法来解决棘手问题的力量。3关于专业成长

3.1程序员与工程师。;实践(第二版)

英文名是《Pragmatic programmer》，作者是安德鲁·亨特·戴维·托马斯。中文版的译者是著名的冯云，副标题是:走向实用主义的最高境界。推荐理由:这本书是时隔20年的新版。它涵盖了实用主题的最佳实践和主要陷阱，如哲学、方法、工具、设计、解耦、并发、重构、需求、团队等。，以及易于转换和重用的架构技术。刚出来的时候，博文出版社举办了一个推广活动。在冯云和浩子叔叔的推荐下，我毫不犹豫地开始了这本书。往往程序员最难得的就是实用主义。他们总想追求新技术，揣测新概念。工作后，我逐渐意识到编程的本质并不依赖于具体的语言、框架和方法。技术改变世界，是因为它能有效解决用户的真实需求。这本书本质上是程序员的自助指南。它探索了良好的软件开发实践，并为您提供了更有效地编程的优秀建议、提示和技巧。正是对经典和现代轶事、引人入胜的类比和发人深省的例子的创造性使用，使每一部分的学习都变得有趣而有趣。如果我在大学里看的书都是类似C语言圣经和H《程序员修炼之道: 从小工到专家》也是一个高效的3.2程序员。

英文名:《The Productive Programmer》，作者:尼尔·福特。推荐理由:这本书是关于如何在开发软件的过程中变得更有效率。同时echo 14-@ . com amp；;的叙述会跨越语言和操作。系统:许多技术将伴随着多种编程语言的例子，并将跨越三大操作系统，Windows(多版本)、Mac OS X和*-nix (Unix或Linux)。贯穿整篇论文的思路大概就是让机器做机器该做的事，让程序处理程序，发挥程序员 it’在这方面有先天优势。学会用好工具，命令行，学会写脚本，学会宏。提供效率和唐不要做重复单调的工作。最终目标:做一个懒程序员。3.3软技能:代码之外的生存指南

英文名:《Soft Skills: The software developer's life manual》，作者:John Z. Sonm《软技能2：软件开发者职业生涯指南》。如果说软技能侧重于生活，那么软技能2更侧重于软件开发事业。4关于黑客和开源

4.1 Unix编程艺术

英文名:《The Art of UNIX Programming》，作者:《Eric S. Raymond》自1982年以来一直是UNIX开发人员。推荐理由:本书涉及Unix系统领域的设计开发理念、思想文化体系、原则和经验。它是由Eric S.Raymond编写的，他是公认的Unix编程大师，也是开放源码运动的领导者之一，已经写了很多年了。程序会过时，编程语言会更新，代码会随着业务不断变化。但是，编程思想的生命力是永存的，一门好的编程艺术也是有穿透力的。书中的案例虽然陈旧，但贯穿始终的KISS原理、思想文化体系、设计开发理念，一定会给你一种醍醐灌顶的感觉。保持简单愚蠢，简称吻理。在软件设计工作中，很多时候，don 不要想得太复杂。;不要过早的过度设计和优化，用最简单有效的方案避免复杂化。该方案带来的各种额外费用。这不仅有利于后续的维护，也有利于进一步的扩展。另外，这本书也可以和浩子叔叔推荐的《UNIX传奇：历史与回忆》一起读左耳鼠标 "《The Cathedral the Bazaar: Musings on Linux and Open Source by an Accidental Revolutionary》》，埃里克·s·雷蒙在《Unix编程艺术》的又一杰作，副标题是《对 Linux 和开源革命的沉思》。推荐理由:大家都知道程序员热衷开源文化，都在说不要反复做轮子。开源时代的软件开发可能只需要三个键盘按键:CTRL C V，开个玩笑。说到开源文化，《大教堂与集市》这本书是开源运动的《圣经》，它颠覆了软件开发的传统思维，影响了整个软件开发领域。作者将软件开发的理念与古代的大教堂文化和集市文化进行了对比，讲述了集市是如何成为大教堂的。该书系统阐述了开源软件是如何产生的，开源开发的优势是什么，开源软件的传承是如何做的。4.3黑客和画家

英文名:《Hackers and Painters: Big Ideas from the Computer Age》，作者:保罗·格拉厄姆，这本书的译者是著名的阮一峰。推荐理由:说到黑客文化，就不得不提硅谷创业之父保罗·格拉厄姆的这本书。本书主要介绍了黑客即优秀程序员的爱好和动机，并讨论了黑客成长，黑客和。;对世界的贡献，编程语言和黑客工作方法等等。这本书是为黑客正名的技术论文集。看完书后，我第一次从电影中的黑客形象中被颠覆，认识到黑客并不是入侵系统、制造病毒、解密各种的人。黑客是专家级的程序员，是一群有着极大相似性的艺术家。都是在创造，而不是完成某个任务。 "黑客 "象征一流的能力和解决问题过程中产生的精神愉悦或。他们倡导计算机的共享、开放、、自由使用和进步。而那些恶意入侵电脑系统的人，应该被称为黑客。5关于算法和设计模式

5.1算法设计手册

中文名称:算法设计手册(第二版。)，作者:St《算法导论》和echo 27-@ . com:《算法导论》侧重算法的数学推导，适合研究，《算法4》侧重算法的代码实现，适合入门。《算法设计手册(第2版)》这次推荐的不是那么有名，但也是设计实用高效算法最全面的指南书。本书揭示了算法的设计和分析，以通俗易懂的文笔介绍了各种算法技术，强调了算法分析。目前市面上的算术书很多，但是经典的算法一直都在，一直没有走远。5.2头部优先设计模式

英文名:《Head first design patterns》，作者:Elisabeth Freeman//Eric Fr《 Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software》，在计算机领域也简称为GoF，因为这本书的作者是四个人:埃里希·伽马/理查德·赫尔姆/拉尔夫·强森/约翰·维里西德斯。推荐理由:这本书是任何使用面向对象代码的开发人员的必备入门读物。而作者Erich Gamma的背后是jUnit、Eclipse、IBM Jazz Project、Visual Studio、Azure和Offic《设计模式》详细解释了23种软件设计模式，可以帮助软件开发者和设计者做出更好、更优雅、更灵活的软件。这本书讨论了常见软件设计问题的大量简洁明了的解决方案。。如果GoF太难读，那么推荐程杰的《大话设计模式》。这本书通过对话引导你了解设计模式，每个人都可以成为好学的配菜和有经验的小鸟。5.4编程P《More Programming Pearls，Second Edition》，作者:约翰·本特利推荐理由:这是一本很棒的书，能真正带你领略计算机科学之美，融合了深刻的思想、实用的技巧和有趣的轶事。与大多数其他编程书籍不同，这本书侧重于基本问题和一般问题。它讨论了可以提高性能或减少内存需求的各种算法和技术。作者选取了许多典型的复杂编程和算法问题，生动地描绘了历史上大师们的轶事、弯路和不断改进。正如书名，大浪淘沙，计算机科学中的智慧就像大自然中的珍珠被牡蛎上的细沙磨砺，留下编程 "珍珠肌肉 "。题外话:

以上书籍都是我读过的，或者在图书馆借过翻的书。也是计算机领域评价很高的知名书籍。但是计算机行业的经典书籍太多了，我只能推荐其中的一部分。我要推荐的并不是针对某个特定的编程语言或领域，所以不推荐《《C++编程思想》》和《《On Java8》》这样的书，推荐他们的理由也不一定完全正确。欢迎大家批评指正。另外，看完以上书籍，你可以我不能说你可以在工作中使用它们。看完它们，你就能成为一名顶尖的程序员。什么？;此外，阅读可以。;不完全接受前人的大智慧，但如果你在某个时刻(在阅读或练习的过程中)对自己有一种清醒的感觉，就足够了。参考链接:

Unix(上篇)假期好好读书提高编码和编程技能的前5本书《【云驻共创】对于编程思想和能力有重大提升的书有哪些》，作者:宇宙之一。

大数据主要学习什么内容？

序言

从事计算机行业，不管是什么工作，比如开发、测试、算法，都要有一门相对熟练的编程语言。编程语言可以是C、Java、C等。，只要是和你后续工作相关的(如果你后期使用其他语言，会有语言基础，学的很快)。一般初学者大多选择Java，C，C或者Python作为入门语言，现在网上也有很多不错的视频供初学者学习使用。关于学习视频或资料的选择，知道吗或者百度等。有很多解释，或者可以和师兄师姐商量，这样可以少走很多弯路。当然，有些人说走一些弯路总是有益的，但是走的弯路越多越好。;我在这里谈论唐 t不是指不犯错误或者调整bug，而是指参考学习资料的局部重点和一些知识点，这样可以尽量节省一些时间。刚开始的时候，你总会有点迷茫，等你真正全身心投入学习的时候，你会发现时间总是不够用。

我前面做的是Java后端，然后转大数据，所以我已经学会了一些Java开发需要的东西，都是走正常路线的。JavaSE阶段，然后是数据库，SSM框架，然后我做了一些在线项目。之后发现自己对大数据更感兴趣，于是开始找大数据相关的资料学习，看视频，看博客，打代码。前期大概用了3-4个月( s的资料是我当时看的)，也是一步步艰难。刚接触大数据相关的东西的时候，我一度怀疑自己是不是能自学这么多东西，是不是能用得上。学完了就忘了，也忘了回头看。但幸运的是，我坚持下来了，但幸运的是我没有我没有放弃，我的工作还不错。找了个大数据开发岗，工资还不错吧？

让 s说说我自己从Java开发到大数据开发的曲折学习之路(Goutoubaoming.jpg)。因为我;;我现在做大数据，我赢了 t介绍一些Java后端涉及的SSM框架等知识点。毕竟，我还没有 I don’我暂时没有做这件事。我我看过大约200-300 g关于大数据学习的视频，从Linux-Hadoop-。。。-Spark- project，还有一些采访文件，采访等。有些视频我看了两遍以上，接下来就是学习，打代码，做项目，准备面试。需要学习的东西有:JavaSE、数据结构和算法(计算机行业必备)、MySQL、Redis、ES(可以看项目或者自己精通其中一两个)、Linux、Shell(这个后面可以补充)、Hadoop、Zookeeper、Hive、Flume、Kafka、HBase、Scala(Spark是Scala写的，如果能用Scala做相关项目会更容易上手)、Spark、 Flink(这是一个面试官找工作的时候问了廖几次，所以找了一个成品之后就开始接触学习)，以及相关项目。

如果编程阶段的语言学习是零基础，建议还是从视频开始比较好。毕竟你一上来就要看教材，可能对一些代码的来龙去脉不是很了解。如果你有一些编程语言基础，从视频开始会比较容易。你知道一些for和whil《Java从入门到精通》的书，没有我没有任何感觉。后来看了一个班级网的Java初级视频，还是没有没什么感觉(当时有点怀疑)。。。)，可能有点不在状态。幸运的是，我跟进了一个叫马老师的JavaSE视频(我看了2015版，19版没看 t当时就出来了)，感觉他说的真的很好很详细。每个知识点都会有例子，还会带你敲代码，做测试。可能你前面有C语言基础，然后看了一些Java语法，所以学的比较顺利。后来学IO流，多线程等知识点的时候，也是看书，看博客。或者看看其他老师课程，并解释他们很容易。反正多试试(下面会给视频链接)尽量理解。你可以以后再看。先看JavaSE相关的视频，然后我建议有空再看。况且这些经典视频看两遍真的很过瘾。如果你有一定的基础，前七八天可以加快JavaSE的视频，但是如果你没有 I don’我不明白，你必须停下来仔细想想。如果没有基础，尽量不要加速，慢慢稳定。建议后面跟着视频走，尽量不要提速，尽量敲代码，第一次基本上一个月到一个半月就能结束。JavaSE可以说是一个很基础很重要的东西。它的主要焦点包括面向对象、集合(列表、映射等。)、IO流、string/stringbuilder/string buffer、反射和多线程。这些最好都熟悉，面试也是重点。JavaSE之后，如果想走前端或者后端的开发路线，可以用一些网络视频继续学习，所以我赢了这里就不介绍了。

= = = = = = = = =分割线，Scala可以在后续的Spark阶段再接触学习= = = = = = = = = = = =

学习Scala，Scala是一种多范式编程语言，Scala支持面向对象和函数式编程，最重要的是Spark的内容需要Scala，所以我在学习Spark之前先学习了JavaSE，然后又学习了Scala，很美，Scala可以和Java无缝连接，混合使用，更让人耳目一新。在后续的Spark学习中，基本都是用到Scala，也可能是和Java结合使用，所以Spark建议先学一波Scala，Scala用起来真的很舒服(一行wordcount代码就搞定了)，适合迭代计算，对数据处理很有帮助。但是Scala虽然代码很容易理解，但是学起来还是很难，比如case C。Lass)确实好用，但是隐式转换相对来说比较难学。学习scala s建议:1。学习scala 独特的语法，2。了解scala和java的区别，以及3。知道如何标准化地使用Scala。Scala对于学习Spark很重要(后面会用到Flink)，虽然很多公司还是用Java开发的比较多，Spark就是Scala写的。如果你想读源代码，它了解Scala(至少理解代码)仍然非常重要。Scala的要点包括:隐式转换和隐式参数，模式匹配和函数式编程。什么我我这里看的是硅谷一位韩老师的Scala视频。韩老师；;s的演讲真的很好。五星推荐，哈哈。可能有人会觉得Python也是需要的，但是在学习阶段，Java可能还是用的比较多，面试基本都是Java相关的内容，所以如果后续工作会用到Python的话，看看Python 又是内容。

大数据框架阶段学习大数据的知识，真的可以说是从零开始。刚开始学的时候，Linux基本没用过，心里很空，时间很短。想起这件事就令人心痛。刚开始学习的时候，我看的是厦大林姿妤的《大数据技术原理与应用》课程。也许这个课程是为了上课，所以我看了一些，觉得它没有。;it amp；amp；;不是课程不好，可能不适合我。如果它 s代表理论知识，it 的彻底，但我 m时间紧迫)，于是继续在网上找视频，然后发现有很多人参加了一个硅谷的培训视频。而且知识点也很全。有大数据相关组件的讲座，有些项目比较好，就找了它的相关视频。我是2018年看的，所以视频不老。让让我们来看看推荐的系统架构图。

总的来说，Flume Kafka收集和传输数据。一方面，Spark处理实时数据，传输到相应的数据处理模块(比如实时数据处理的算法模块，Spark也有一个程序库，提供常用的机器学习算法)。另一方面，收集的数据也可以放入数据库(HBase，MongoDB等。)，离线数据将由MapReduce离线处理。经过数据处理后，供后续使用，对数据进行采集和处理。如果它 s一个推荐系统，实时推荐会为用户产生实时的推荐结果，让用户查看选择。例如，如果您在界面中浏览或看到新项目，然后刷新界面，可能显示给您的一些内容将与您刚刚浏览的内容相关。线下推荐主要是对线下数据进行处理，对商品或类型进行相似推荐，如果后续用户搜索到相应的商品，则向用户展示相应的商品。产品。

大数据学习路线:Linux-Hadoop-Zookeeper-Hive-Flume-Kafka-h base-Scala-Spark-Project-Flink(如果需要学习Storm，先学Spark)。

一、Linux(基本操作)一般我们都是用虚拟机来操作的，所以要安装VM(虚拟机)，我用的是CentOS，所以VM和CentOS都要安装，其次是视频操作，所以一定要练习，熟练掌握一些基本的Linux命令，并使用一些VIM编辑器命令，做一些相应的配置，使用SecureCRT做远程登录操作(也可以使用其他。再次，尽量熟练掌握基本的操作命令。如果你能不要一下子就记住了，打印一些常用的，自己看，多使用多练习，慢慢就会用了。还有一些软件包需要下载、安装和卸载等。，再跟着操作，熟悉一下，后面会用到，Shell编程可以后面补充。

二、Hadoop(重点)Hadoop是分布式系统的一个基础框架，主要用于解决海量数据存储和分析计算等问题。也可以说Hadoop是整个后续集群环境的基础，很多框架的使用都会依赖Hadoop。它主要由HDFS、MapReduce和YARN组成。这部分安装的是Hadoop。Hadoop的三个主要组件是重点。了解他们的概念，知道他们是做什么的，搭建集群环境，搭建伪分布式模型和全分布式模型，重要的是搭建全分布式模型。这些部位一定要自己练，自己建簇，再小心。你必须知道Hadoop的启动和关闭命令。;的NameNode、DataNode和YARN，并记住它们的启动和关闭顺序。不会，后续视频会有一些案例操作，接下来是写代码，做测试，配置基础环境。这个集群(完全分布式需要三台虚拟机)应该一直使用。

第三，Zookeeper Zookeeper是一个开源的分布式Apache项目，为分布式应用提供协同服务。要分布式安装ZK，对ZK有一定的了解，了解其应用场景和内部原理，然后做一些操作，基本上就有所了解了。

Hive (key) Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射到一个表中，并提供类似SQL的查询功能。Hive安装，它的数据类型，数据定义，数据操作都很好理解。怎么操作呢？做表(创建表，删除表，创建什么类型的表，有什么区别)，如何操纵数据(加载数据，下载数据，操纵不同表上的数据)，做一些数据查询的实际操作，以及对压缩方法和存储格式有一些了解。如果你不知道，你可以查一下。;使用时不要理解它们，最好能理解清楚。这部分可能会问到哪些面试，大家可以看看后续视频中的面试讲解，了解清楚。

5.Flume Flume是一个高可用、高可靠的分布式系统，用于收集、聚合和传输海量日志。对于Flume，需要了解它的组成和架构，以及Flume Agent的内部原理。信源、信道和信宿必须知道它们的各种类型和功能。常用的拓扑有哪些，比如一对一，单源，多通道多汇等。，应该清楚地了解它们的功能。还有很重要的一点，你一定要清楚的知道Flume的配置文件。如果你不我不知道，你可以去官方网站查一下情况。对于不同的情况，应该相应地修改其配置文件来收集和处理数据。视频中的练习案例一定要跟着做。

6.Kafka(要点)Kafka是一个分布式消息队列，用于缓存数据。例如，在实时计算中，数据可以被Flume Kafka收集和处理后，Spark Streaming将重用Kafka 后续计算的相应主题。对于卡夫卡来说，需要了解卡夫卡的架构，什么是卡夫卡，为什么需要卡夫卡，应用场景。掌握基本的命令行操作，比如如何创建和删除话题，如何通过生产者生成数据，如何消费数据等基本操作，官网也有一些案例可以参考。

七。HBase (emphasis) HBase是一个基于列存储的分布式开源数据库。HBase适合存储PB级的海量数据。也可以说HBase非常适合存储大数据。它基于列存储数据。列族下可以有许多列，创建表时必须指定列族。所以你要对HBase的数据结构有一定的了解，尤其是RowKey的设计部分(点开是因为面试的时候被问到过，咳咳)。你应该知道它的原理，知道一些基本的操作，比如创建表格，操作表格，使用基本的API。

八。Spark(重点在重点)Spark是一个快速、易用、通用的大数据分析引擎。说到火花，有一种一切都是重点的感觉，哈哈。Spark的构成见下图。

Spark基于内存计算，数据的处理速度比MapReduce快很多，数据挖掘。这些都是对数据的迭代计算，MapReduce不适合数据处理，而Spark可以进行迭代计算，非常适合数据挖掘等场景。Spark SQL可以处理结构化数据，Spark SQL的DataFrame或DataSet可以充当分布式SQL查询引擎，可以直接使用Hive上的表来处理数据。Spark Streaming主要用于处理场景中的实时流数据，支持多种数据源。DStream是Spark流的基本抽象，由一系列rdd组成。每个RDD都会存储一定时间的数据，然后对数据进行处理，而且是基于内存计算的，所以非常适合实时数据处理。Spark MLlib提供了一个通用机器学习(ML)函数库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等。它还提供了额外的支持功能，如模型评估和数据导入。对Spark 的核心组件、部署模式(主要是单机模式和纱线模式)、通信架构和任务调度(经过采访，可以说是有一波了)。Spark Shuffle应该很好理解，还有内存管理。你必须对Spark 的内核原则，可能不仅用在面试中，对以后的工作也有帮助。

九。Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于无界(有开始和没有结束)和有界(有开始和结束)数据流的有状态计算。目前主要是阿里公司在用，很多公司还在用Spark，Flink基本上和Spark功能一样。不过未来Flink和Spark孰强孰弱还有待检验。不过这几年Flink越来越火是事实，有时间有精力的话学习一下Flink相关的内容还是不错的。Spark和Flink主要用于数据处理。说到数据处理，离线数据处理:Flink暂时不如Spark。Spark SQL的优势是与Hive无缝连接，Spark SQL可以直接使用Hive中的表；弗林克罐头公司。;暂时不要这样做，因为这个操作没有得到官方支持。Flink只能将数据读入自己的表中，并且可以不要直接使用Hive中的表。对于实时数据的处理:Flink和Spark可以说是平分秋色，Flink是事件驱动处理数据，Spark是时间驱动处理数据。在某些应用场景中，也许Flink 的效果比Spark s，因为Fl墨迹对数据更敏感。比如一秒钟触发几千个事件，时间驱动型很难对数据进行细致的计算，而事件驱动型可以逐个处理事件，延迟更低，处理效果更好。现在使用Flink的公司越来越多。如果有时间学习，可以做好准备。

在项目阶段，一个硅谷视频里有很多大数据相关的项目，而且都是有代码的文档。也有关于哔哩哔哩的视频。学习期间可以做两三个有视频的项目。理清思路，透彻理解项目，还是可以学到很多东西的。根据自己的情况，选择两三个重点项目进行跟踪，了解透彻。

大数据项目实战一个硅谷视频里有很多大数据相关的项目，而且都是有代码的文档。学习期间可以跟着视频做两三个项目。理清思路，透彻理解项目，还是可以学到很多东西的。根据自己的情况，选择两三个重点项目进行跟踪，了解透彻。我已经把相关的项目文档放在网盘上了，公中好回复相应的关键词就可以得到收集方法了。相关项目，相关技术框架及其哔哩哔哩链接(哔哩哔哩链接主要针对部分小伙伴限速网盘，这样可以下载文件和资料)

书和书可以直接链接到云盘保存。这里放两个我自己的关于Java开发和大数据开发的书籍清单(很多，路很长，我会上上下下~) Java后端书架:

大数据书架:

那个大约是这样。读完要花很长时间。我也是在需要的时候看大部分对应的部分，有时间可以好好看看，不然需要看哪个部分对学习有帮助。

最后，大数据开发也需要编程基础，光学会使用这些框架是不够的。所以这些基础对于编程语言、数据结构和算法、计算机网络也很重要。这些基础知识也会对你以后的发展有所帮助。如果是应届毕业生，面试的基本都是JavaSE和数据结构与算法等知识点，以及大数据组件相关的知识点和对项目的理解。这些都是你面试前准备的。多读书。无论你从事什么样的计算机相关岗位，编程都很重要，尤其是数据结构和算法。还有leetcod

自学java大概要多久？

Java语言的特点

1)语言上，比其他语言简单，Java语言有结构。更小，去掉了多重继承歧义的概念，抛弃了复杂指针。从而使Java开发变得简单。

2)Java是面向对象编程，只有类和对象，概念更清晰，代码重用性高。

3)支持多线程开发和跨平台应用。

正因为Java有这些特点，所以学起来会更容易。基本语法一个月左右就能学会。可以在网上看线上课，很快就能上手线下的书。

零基础如何入门数据分析？

让我分享一个学习教程，速度不是很快(需要一年)，但是会带你从零到晕:统计学、SQL、R、Python、Tableau、Excel、预测机器学习。

1.统计统计需要掌握的姿势:

描述性统计概率概念和概率分布抽样分布和中心极限定理置信区间假设检验方差分析卡方检验和非参数检验简单和多元回归想要避免统计？？？

把入门课程拿走，Coursera去阿姆斯特丹大学基础统计学，卡通图片教学最适合你！！

阿姆斯特丹大学:基础统计| Coursera(免费参加)嗯，还有一本简单易懂的英语教材《步步惊心》，我们班也在用~

基本商业统计学作者mark L. Berensothers2.sql常见的几个来回的句子，但是要熟，熟，熟！

简历上有SQL技能很重要！！！It 这很重要！！！

常用句子总结:W3Schools的SQL快速参考

再送你一个非常非常非常优秀的MySQL类！Coursera！杜克大学！好喜欢那个温柔漂亮的教课大姐~

用MySQL | Coursera管理大数据(免费)我在R上的课程是Coursera 约翰霍普金斯大学的s经典R课程和数据App。我在lication Lab实习时上的商业分析师培训班。我没有。;不要太关注Coursera s级。我默默抱怨课程时代感太强，老师有点面无表情，打击了我的学习热情...我知道我做到了。......

后来我实习的时候去了公司 s培训班，教我的是一个干脆利落的小姐姐，让我又喜欢上了R。......

R编程| Cours: R数据科学与真正的练习！Python Python是一种能让人忘我的语言。......

我这辈子学过韩语，日语，英语，输过R，但是Python是我学的最有激情的东西。......

最沉浸的时候，不管什么时候回家，晚上睡觉前一定要看一只小蟒蛇爬行者才能安心入睡。晚上做梦也是爬虫代码。......

当我第一次接触Python的时候，我在Coursera 密歇根大学的s经典系列:Python for Everybody，里面包含了五门特色课程，除了最后一门顶石，其他四门都刷了(无作业)。

这个课程很实用，内容也很好。这个班由一位慈祥的老爷爷上课。学习它有助于你系统的了解Python的功能~个人认为纯白使用Python访问web可能有点困难~

提醒一下，如果你在Python中搜索Everybody，你会发现...你得付钱！！！省钱小技巧就是在搜索栏里逐个搜索特色课程，可以免费上特色课程页面...这同样适用于Coursera的许多其他课程。

Michigan:大学Py人人马拉松| Coursera

Michigan:大学应用数据科学与Python | Coursera另外，我还追过上帝。

陆琴

知乎的专栏，来自 "开始一个初学者。;Python amp的教程致 "分析用户和。;的消费行为与Python "，由六篇文章组成，是对Python数据分析的超级快速介绍。

Udemy里也有很棒的Python数据分析课程，我现在正在上，感觉很棒~

教numpy，熊猫，画画，练习三个小数据项目，感觉内容已经很良心了，老师甚至还教机器学习！！！20个机器学习视频，使用SciKit Learn！还有！11个统计视频！It 这还没有结束！It 这还没有结束！还有几个SQL和Web抓取的小视频！满满的良心学习狂欢~

学习python进行数据分析和可视化，一定有很多盆友对爬虫充满了兴趣。......

当然，学习爬虫要靠崔大神的一系列教程！！！

教程文本版免费，使用Python版↓

Python爬虫学习系列教程|安静视频教程499软妹币，之前有优惠，印象中270多~

Python3爬虫视频学习教程|京密如果你只是随便和don 不想玩那么高级，或者你真的和我一样穷，可以看看文字教程，了解一下urlib库，Requests库，BeautifulSoup库，Selenium库和正则表达式，用崔的三个免费案例练习一下~我觉得它对小白来说差不多够了~

PYthon3爬虫三个实战案例分享对于数据分析师来说，学习爬虫并不是必备技能，那么学习爬虫的意义何在？神灵

@董伟明

在他的 "爬行动物从入门到高级，接近满分，直白~

你好世界，醒醒！！！你的女神来了！！！

5.Tableau终于，数据分析女神出现了！！！让让我们喊出她的名字:t！答！b！我！e！答！u！

阅读 "tab-low amp；"！！！

许多孩子我身边研究Tableau的s纸都没反应过酱紫。

It s酱紫色......

他们都说在这个看脸的时代，要好好学习女神软件。......

(设计高效Tableau工作簿的Sourc:最佳实践)

Tableau凭借着与生俱来的异于常人的价值观，迅速走红，并逐渐渗透到业界和美国大学。Tableau也是美国数据分析师的必备技能之一。

目前我觉得学习Tableau最好的方法就是去Coursera上杜克大学的课程，基本涵盖了入门到中高级操作，号召墙裂，推荐墙裂！！！我真的很喜欢杜克是教书的大姐。......

与Tableau | Coursera的数据可视化与交流另外，Tableau为了推广自己的软件，在免费训练上也下了很大功夫。......

Tableau培训教程(中文和英文)现场培训资源网络研讨会和许多优秀的Tableau用户案例展示~

Gallery还有Moveover Monday项目，每周一都会展示一个数据集和数据分析~

一个每周一次的社交数据项目至于有些人，下载那么贵，土豪都买得起...只要你参加Coursera 的课，会有惊喜。......

6.不管你有多喜欢或不喜欢。;我不喜欢Excel...作为数据分析师，简历上有Excel技能也是很有必要的。......

最重要的当然是要知道透视表啦~

我还通过DAL 商业分析培训课程。如果只是想学习数据透视表，可以去Udemy上这门课↓

微索夫用excel数据透视表进行t数据分析。当然还有一个免费的学习神器，YouTube ~哈哈，透视表搜了很多~

我真的很爱YouTube，基本上没有YouTube能做到的手势够不着。......

7.预测/时间序列也是我们数据分析修士应该掌握的技能，但是它 it’很容易学。It 只需要知道几种预测模型的原理，并使用软件来操作它们。我们用的教材是《商业预测》，它有中文版，但我相信你没有。;我不想读它。......

商业预测(豆瓣)Udemy还有药！介绍移动平均、简单指数平滑、双指数平滑/霍尔特、温特斯/霍尔特温特斯等模型及其在R和Tableau中的运算。

数据科学-预测/时间序列使用XL Miner，r Tableau如果你真的爱Tableau女神！我可以带Udemy 这是新课程。现在的评价是4.7，感觉挺好的。无论如何，它安利轮到我了~

表8中的预测和时间序列分析。数据挖掘和机器学习那时候，我刚接触数据的时候，还是个傻宝宝。当我听说 "机器学习 "，我的心是这样的。......

哪里怪物是谁？尼玛没有。;我不知道他的名字。......

入坑做了一年的数据分析，才接触机器学习一个月(线上课程加本学期修的数据挖掘专业课)。感觉难度明显提高了一个层次，但是越学越刺激，越学越稀饭~

目前，我我仍然是个渣滓。如果我不敢胡说八道，我我大概会列出机器学习入门需要掌握的知识点和在线学习资源:

线性回归逻辑回归决策树sk-最近邻朴素贝叶斯分类判别分析神经网络支持向量机聚类分析随机森林自然语言Pro如果你没有处理没听说过吴恩达男神的机器学习王牌课程，那你一定是个假数据猿。......

机器学习| Coursera说实话，在我上男神的机器学习之前，我还是没有我不明白为什么这个丑陋的叔叔有这么多顽固的信徒...每次叔叔的动作被更新，这就像一场地震...他娶的老婆还是和他智商一样的女神丹尼尔！约翰·霍普金斯大学的CS博士......

如果你和我以前一样迷茫，请去Coursera上课...对了，男神也是Coursera的联合创始人！！！我没有。;前半生没有Coursera，后半生却要和Coursera有密切关系。......

不管怎样，现在我哭着进入了吴恩达。......

在我用Python介绍的Udemy的Python数据分析类中，也涉及了一些机器学习的内容:

学习Python进行数据分析和可视化有很棒的内容设置，也有系统的数据科学课程:

Michigan:大学应用数据科学用Python | Coursera以上是我总结的一些数据分析的经典姿势~其实还有决策分析(主要讲概率)和优化，所以让咱们自己去YouTube吧，视频很多~

一年前的今天，我没有。;我没有开始上在线课程。;我不知道SQL，R，Python，Tableau，Forecasting，我不知道。;我不知道机器学习到底是什么.....我学了两门专业课，统计学和最优化(Excel建模)，还有那个这就是全部。......

根据这个教程，你其实可以在家DIY一半的名生(如果你不不提名校的校友资源和人脉机会)~

可以参考几个美国著名数据分析项目的课程设置:

德克萨斯大学奥斯汀分校|南加州大学商业分析硕士|芝加哥大学商业分析硕士|最后，让让我们讲一个鼓舞人心的故事，这是我最近关注的问题之一。。我的毕业于萨姆·休斯顿州立大学，主修哲学和犯罪学。毕业后自己创业，自学python编程，网上免费付费python教程，创办python学习网站。YouTube上目前有超过27万名粉丝。

如果你很好奇小哥哥是怎么赚钱生存的？小弟说他一周能接好几个报价...........................................................................................................................................................................

既然读到这里，看来也是对数据的真爱。让让我们一起学会晕倒！

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