1.java基础的简单复习(11.01) √
2.java容器的简单复习(11.2) √
3.scala集合操作与常用算子的习题练习 √
4.学习在已学的大数据知识中找到一条联系的方式 (寻找中)
(1).复习hbase √ (过滤器 和mr交互???) √
(2).hive的复习 11.8(重写一遍SQL)
(3).SQL的优化 √
5.枚举的学习 包对象的学习 依赖注入(11.8) √ 枚举没有看()
6.flume kafka配置 √
7.scala中的面对对象 √
8.广度和深度的选择 : 这里的问题是关于选择的描述,广度是健忘的,深度是不明确的
9.json学习
10.scala 面对对象中的动态混入 11.5学习 √
11.scala 面对对象中隐式类型 隐式转换 偏函数 类型推断 √ 11.11
12.对于hbase中的过滤器,二级索引的重新学习 √(没太明白)
13.学习 zeppelin kylin hbase spark 之间的架构
14.elk 在大数据领域的作用
- (11.6-11.7) 复习hbase 架构 √
一道算法题 √
理解代码其实是思维的抽象
16.二级索引的概念和代码 √
17.理解计算机中的空间和时间 数据量 灵活性 性能之间的矛盾() √
18.mysql的优化的简单学习 √
19.mysql中的函数总结 (11.25日之前完成)
20.学习flume架构
21.摘录scala中文笔记(2) √
22.准备面试集和实战准备 √
23.两个遗留问题:mysql执行顺序 kylin的安装问题!!!
24.scala版的队列实现 11.11 √
25.11.11任务:完成面试题一份 scala中文版学习 大数据数据scala一个部分的学习 √
11.12
26.flink书籍学习 √
27.操作系统的学习 √
28.base 环境 superset环境 √
29.11.12 11.13 完成动态规划题两道 √
11.13 -11.14
完成kafka的学习 把老师给的hive题目学习一下(重点是什么????) ×
操作系统的学习(完成面试部分的书写) √
30.看完计算机基础课 https://www.bilibili.com/video/BV1EW411u7th?p=2
31.hadoop,MapReduce的复习,忘的差不多了.........
32.学习链表
33.hive提纲 kafka的学习 √
34.11.16-11.17
计划把lambda任务的笔记写完 √
计划把hive中的SQL之外的所有博客中的内容写完:;有余力计划把SQL重写一遍 √(剩余的hive的执行流程没看!!!)
计划把kafka视频看一遍,并整合项目中的flume,kafka部分的知识点 ×
计划把算法中级部分的动态规划部分写完 ×(写了一个)
计划学习flink部分 ×
35.mysql基础的总结 √
36.学习kafka,尚硅谷的视频学习 ×
11.19-11.20
37.flink的学习 ×
38.部分完成Linux命令的写作 √
https://blog.csdn.net/zuochang_liu/article/details/109155332(数据仓库的了解)
39.预习spark(重要):11.10晚上学习部分 √
40.实践kafka 和 flume
41.java实现map reduce filter √
42.完成scala复习8 √
43.牛客网SQL完成2题 √
44.学习spark的相关内容 √
45.flink的学习 ×
46.spark学习(尚硅谷视频) √
11.23
47.计划spark的学习路线 :
重点学习SQL,掌握算子的语法
48.flink的学习 √
49.hashmap原码的学习 √
50.SQL-牛客网5题完 √
51.hexo 的文章添加md的说明 √
52.SQL牛客网全部完 √
53.scala集合操作的构建 (写到博客中) 计划11.26完成一部分 √
54.总结今天学的spark知识,并预习每天的知识 √
55.spark算子的学习 √
11.26
56.继续学习spark中的算子 √
57.flink的回顾与学习 ×
58.对于计算机基础的认知:快速入门视频的学习 √
59.使用cogroup实现join,左外连接,右外连接,使用case模式匹配和if判断两种方法 √
60.学习spark行动算子 √
61.分析parRDDfunctition(11.28日完成) ×
62.scala博客大纲的制定 √
11.29
63.把剩余的spark core完成 √
64.scala博客大纲的全部完成() √
65.hashmap怎么实现差集 √
66.partitionby的底层 √
67.分区算子的摘要 √
68.sortby的实现原理 √
11.30
69.分析parRDDfunctition
70.spark案例分析(8) √
