隨著云計算的普及，越來越多IDC上的網(wǎng)站與應(yīng)用開始向云上，那么同時對于我們這些IT從業(yè)者來說，也面臨著加快學(xué)習(xí)云計算，不被新技術(shù)淘汰的挑戰(zhàn)。那么我們就一起來聊聊，該怎樣更快的學(xué)好云計算！

云計算可以分為廣義的和狹義的兩類

狹義的云計算是指IT基礎(chǔ)設(shè)施的交付和使用模式。是指通過網(wǎng)絡(luò)需求、擴(kuò)展的方式獲得所需的資源；廣義的云計算是指服務(wù)的使用和交付模式，指通過網(wǎng)絡(luò)按需求、擴(kuò)展的方式獲得對應(yīng)的服務(wù)。這種服務(wù)可以是IT、可是是軟件、可以使互聯(lián)網(wǎng)相，也可以是任意其他的服務(wù)，它具有超大規(guī)模、虛擬化、可靠安全等獨特功效。

云計算學(xué)習(xí)路線一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)增強(qiáng)

本云計算學(xué)習(xí)路線重點講解Linux操作基礎(chǔ)、Shell編程、Zookeeper集群和hadoop集群環(huán)境準(zhǔn)備等內(nèi)容，可以幫助沒有Linux基礎(chǔ)或者Linux基礎(chǔ)薄弱的學(xué)員，達(dá)到熟練使用Linux、熟練安裝Linux上的軟件，熟悉負(fù)載均衡、高可靠等集群相關(guān)概念，搭建互聯(lián)網(wǎng)高并發(fā)、高可靠的服務(wù)架構(gòu)，為大數(shù)據(jù)內(nèi)容的深入學(xué)習(xí)做好充足的準(zhǔn)備。

云計算學(xué)習(xí)路線二、大數(shù)據(jù)Hadoop離線分布式系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)Hadoop離線分布式系統(tǒng)

云計算學(xué)習(xí)路線三、大數(shù)據(jù)NoSQL、Kafka和ELK技術(shù)實戰(zhàn)

掌握NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點和應(yīng)用場景；掌握Hbase的應(yīng)用場景和核心原理；掌握Hbase的RowKey設(shè)計的策略；掌握Hbase常用的性能優(yōu)化手段；掌握分布式數(shù)據(jù)發(fā)布和訂閱的工具Kafka；掌握Kafka工具的使用和性能優(yōu)化；掌握ELK技術(shù)棧(end-to-end)的應(yīng)用場景；掌握Logstash數(shù)據(jù)抽取、清洗，ElasticSearch分布式檢索，Kibana數(shù)據(jù)展示的應(yīng)用。

云計算學(xué)習(xí)路線四、大數(shù)據(jù)Spark內(nèi)存計算系統(tǒng)

掌握分布式內(nèi)存計算的思想；掌握Spark分布式計算的架構(gòu)和思想；掌握Spark和Mapreduce分布式計算框架的比較和區(qū)別；掌握Spark的RDD、DAG、Task、Partition等設(shè)計思想；掌握SparkSQL的功能、SparkSQL+Hive的整合；掌握DataFrame、DataSet的編程模型；掌握StructuredStreaming的應(yīng)用場景和與Kafka的整合；掌握MLlib數(shù)據(jù)挖掘的思想和GraphX圖計算的思想；掌握Spark技術(shù)棧的高級特性和性能調(diào)優(yōu)的能力

云計算學(xué)習(xí)路線五、大數(shù)據(jù)Spark項目實戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)Spark內(nèi)存計算系統(tǒng)項目實戰(zhàn)

云計算學(xué)習(xí)路線六、大數(shù)據(jù)flink實時計算系統(tǒng)

掌握分布式實數(shù)計算框架架構(gòu)和思想；掌握Flink、Spark和MapReduce的區(qū)別；掌握Flink流式計算的功能和應(yīng)用；掌握FlinkSQL的使用；掌握FlinkDataStream的使用；

云計算學(xué)習(xí)路線七、大數(shù)據(jù)flink項目實戰(zhàn)

解決企業(yè)里面海量數(shù)據(jù)對實時性要求要的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用；解決Flink企業(yè)級應(yīng)用常見的優(yōu)化技巧和手段。