你還在為如何學習大數據而苦惱嗎？
培訓機構很貴，自學又很難找到好的資源。。。今天小編就為大家分享一份GitHub上最全的大數據學習框架，裡面有最全的分類，共104位貢獻者，那我們就一起來看看吧~
食用小指南：這篇github彙總了幾乎所有大數據包含的技術。且包含了知識點資料的鏈接。
- 對不瞭解大數據的同學，這篇彙總會系統性的告訴你大數據需要了解的技術；
- 對了解大數據的同學，可以更加豐富你的知識體系，如分佈式編程就彙總了53種技術，說不定會對你的工作帶來新思路~
先來列一下框架的總目錄~只有你想不到沒有你看不到的，連大數據相關的電影和論文都有推薦。
原文共彙總了29個技術分類，小編截取了幾段內容給大家分享~
1.要學習數據庫，這裡列了4類不同的數據庫供你學習：
- MySQL：世界上最流行的開源數據庫。
- PostgreSQL：世界上最先進的開源數據庫。
- Oracle數據庫：對象型關係數據庫管理系統。
- Teradata ：高性能MPP（大規模並行處理）數據倉庫平臺。
2.大數據框架
- IBM Streams ：分佈式處理和實時分析平臺，使用了許多大數據生態系統中的流行技術，Kafka，HDFS，Spark等等
- Apache Hadoop：分佈式處理框架，集成了MapReduce（並行處理），YARN（作業調度）和HDFS（分佈式文件系統）。
- Tigon：高吞吐量實時流處理框架。
- Pachyderm - Pachyderm：一個基於Docker和Kubernetes構建的數據存儲平臺，可提供可重複的數據處理和分析。
3.分佈式文件系統
4.基準測試
- Apache Hadoop Benchmarking ：用於測試Hadoop性能的微型基準測試。
- Berkeley SWIM Benchmark ：真實世界的大數據工作負載基準測試。
- Intel HiBench ：一個Hadoop基準測試套件。
- PUMA Benchmarking ：MapReduce應用程序的基準測試套件。
- Yahoo Gridmix3 ：來自雅虎工程師團隊的Hadoop集群基準測試。
- Deeplearning4j基準
5.類似SQL的處理
6.物聯網和傳感器數據
- Apache Edgent（Incubating）：一種編程模型和微內核樣式運行時，可以嵌入到網關和小型邊緣設備中，從而在邊緣設備上實現本地，實時的分析。
- Azure物聯網中心 ：基於雲的雙向監控和消息中心。
- TempoIQ ：基於雲的傳感器分析。
- 2lemetry ：物聯網平臺。
- Pubnub ： 數據流網絡。
- ThingWorx ：智能系統的快速開發和連接。
- IFTTT ：一種免費拿到你的APP和電子設備間傳遞的數據的工具。
- Evrything ：讓產品變得聰明。
- NetLytics ：用於處理Spark上的網絡數據的分析平臺。
7.有趣的大數據讀物
- 大數據基準：Redshift，Hive，Shark，Impala和Stiger / Tez的基準。
- NoSQL比較：Cassandra vs MongoDB vs CouchDB vs Redis vs Riak vs HBase vs Couchbase vs Neo4j vs Hypertable vs ElasticSearch vs Accumulo vs VoltDB vs Scalaris比較。
- 監控Kafka性能 : 監控Apache Kafka的指南，包括用於度量收集的本機方法。
- 監控Hadoop性能 : 監控Hadoop的指南，概述Hadoop架構以及用於度量收集的本機方法。
GitHub地址：https://github.com/onurakpolat/awesome-bigdata
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