怎样进行大数据的入门级学习？
2022-10-19 15:00:33 | 来源：中培企业IT培训网
首先，在你什么都不懂的情况下，打好基础是很重要的，而大数据的基础就是：
1、Bloom Filter过滤器数据分片与路由：挑一个典型的分区算法去学习，比如一致性哈希算法。
2、备份机制与一致性。
3、学习CAP理论。
4、幂等性：现在很多的分布式系统状态管理的基石。
5、各种一致性模型，例如：强一致性、弱一致性、最终一致。
6、备份机制：主从的叫法已经不怎么流行了，当前更cool的叫法7、是Leader-Follower模式。
8、共识协议：在咱们国家通常翻译成一致性协议。只要学习常见 的几种就可以：Paxos或者Raft。
9、算法和数据结构。
10、LSM：学习和B+树的区别以及优势。
11、压缩算法：1，找一个主流的压缩算法进行了解，例如Snappy， LZ4。
12、Bloom Filter过滤器。
这些是必备的基础入门学习。
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