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notes/大数据学习路线.md

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 ## 一、大数据处理流程
 
-<div align="center"> <img  src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/大数据处理简化流程.png"/> </div>
+<div align="center"> <img  src="../pictures/大数据处理简化流程.png"/> </div>
 上图是一个简化的大数据处理流程图，大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。下面我们逐一对各个环节所需要的技术栈进行讲解：
 
 ### 1.1 数据收集
@@ -126,7 +126,7 @@ Scala 是一门综合了面向对象和函数式编程概念的静态类型的
 
 上面列出的都是比较主流的大数据框架，社区都很活跃，学习资源也比较丰富。建议从 Hadoop 开始入门学习，因为它是整个大数据生态圈的基石，其它框架都直接或者间接依赖于 Hadoop 。接着就可以学习计算框架，Spark 和 Flink 都是比较主流的混合处理框架，Spark 出现得较早，所以其应用也比较广泛。 Flink 是当下最火热的新一代的混合处理框架，其凭借众多优异的特性得到了众多公司的青睐。两者可以按照你个人喜好或者实际工作需要进行学习。
 
-<div align="center"> <img  src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/HADOOP-ECOSYSTEM-Edureka.png"/> </div>
+<div align="center"> <img  src="../pictures/HADOOP-ECOSYSTEM-Edureka.png"/> </div>
 
 > *图片引用自* ：*https://www.edureka.co/blog/hadoop-ecosystem*