原创 关于云计算的学习路线有哪些？

　　关于云计算的学习路线有哪些？博学谷的云计算大数据就业班的学习路线分为九个阶段，云计算的学习路线：大数据基础增强、大数据Hadoop离线分布式系统、大数据NoSQL、Kafka和ELK技术实战、大数据Spark内存计算系统、大数据Spark项目实战、大数据flink实时计算系统、大数据flink项目实战、大数据flink实时计算系统、大数据flink项目实战、大数据新技术实战详解、机器学习。

　　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

　　以上就是博学谷关于云计算的学习内容的介绍，如果感兴趣可以咨询客服老师了解更多云计算大数据的课程内容。