先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新大数据全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

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正文

	- [3.数据计算](#3_20)
	- [4.数据可视化](#4_25)

• 二.数据可视化组件
• • 一）常见可视化组件
    • • 1.ECharts
        • 2.HighCharts
        • 3.D3.js
    • 二）环境准备
    • • 1.大数据环境
        • 2.开发环境
• 三.Echarts简单实例
• • 一）下载与安装
    • 二）echarts的使用

一.数据可视化概述

将结果数据的每一个数据项作为图表的元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性以多维度的方式展现，可以提高数据可读性。

一）数据处理流程

1.数据采集

将已经存在的数据管理起来（爬虫【深度爬取】—网页上的数据，文本文件（xls,csv）上传，数据库导出，数据流【金融证券天气 （保证实时性）】，长文本，高维数据）
本次研究基于离线数据的框架

技术点：爬虫框架，hdfs，hive，sqoop

2.数据清洗

数据降噪（噪点：对于结果数据影响较大的数据）
数据关联关系清洗出需要进行计算的数据
最终得到结构化或半结构化的数据

技术点：hql,mr

3.数据计算

统计分析：sql，mr–》分组汇总，极值，多维度展示
结果预测：spark（mllib）机器学习（分类/聚类算法库）

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

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