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2022-10-14 13:59:52|已瀏覽:3203次
大數(shù)據(jù)需要學(xué)什么?大數(shù)據(jù)是海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、計(jì)算、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、分析處理的一系列處理方法,處理的數(shù)據(jù)量通常為 TB,甚至 PB 或 EB 的數(shù)據(jù),這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法無法做到的,涉及的技術(shù)是分布式計(jì)算、高并發(fā)處理、高可用性處理、簇、實(shí)時(shí)計(jì)算等,匯集當(dāng)前IT領(lǐng)域流行和流行的IT技術(shù)。
隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,隨著云時(shí)代的到來,大數(shù)據(jù)成為很多人關(guān)注的焦點(diǎn)。公司創(chuàng)建的數(shù)據(jù),通常被稱為大數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)下載到數(shù)據(jù)庫,并且在分析時(shí),會(huì)花費(fèi)太多時(shí)間和金錢。
所以云計(jì)算往往與大數(shù)據(jù)齊頭并進(jìn),因?yàn)榇笠?guī)模的數(shù)據(jù)分析需要云計(jì)算的幫助。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用技術(shù)稱為大數(shù)據(jù)技術(shù),應(yīng)用技術(shù)包括各種大數(shù)據(jù)平臺(tái)等。
1、Java編程技術(shù)
Java編程技術(shù)是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),Java是一種強(qiáng)類型語言,具有非常高的跨平臺(tái)能力,可以編寫桌面APP、WebAPP、分布式系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用等,是大數(shù)據(jù)工程師最喜歡的編程工具,所以,想學(xué)大數(shù)據(jù),掌握J(rèn)ava的基礎(chǔ)知識(shí)是必不可少的!
2、Linux 命令
對(duì)于大數(shù)據(jù)開發(fā)通常在Linux環(huán)境下進(jìn)行,與 Linux 操作系統(tǒng)相比,Windows操作系統(tǒng)是一個(gè)封閉的操作系統(tǒng),開源大數(shù)據(jù)軟件非常有限,所以,想從事大數(shù)據(jù)開發(fā)工作,還需要掌握Linux基本操作命令。
3、Hadoop
Hadoop是大數(shù)據(jù)開發(fā)的重要框架,它的核心是HDFS和MapReduce,HDFS 為海量數(shù)據(jù)提供存儲(chǔ),MapReduce 為海量數(shù)據(jù)提供計(jì)算,所以,需要集中注意力,除了,還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN和Hadoop高級(jí)管理等相關(guān)技術(shù)和操作!
4、蜂巢
Hive是一個(gè)基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件可以映射到數(shù)據(jù)庫表,并提供簡單的sql查詢功能,SQL 語句可以轉(zhuǎn)換成 MapReduce 任務(wù)運(yùn)行,數(shù)據(jù)倉庫統(tǒng)計(jì)分析的理想選擇。對(duì)于 Hive,你需要掌握它的安裝、應(yīng)用和高級(jí)操作等。
5、Avro 和 Protobuf
Avro 和 Protobuf 都是數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng),可以提供豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的理想選擇,一種數(shù)據(jù)交換格式,也可以在不同語言之間相互通信,學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù),需要知道如何使用它。
6、動(dòng)物園管理員
ZooKeeper 是 Hadoop 和 Hbase 的重要組件,它是為分布式APP提供一致服務(wù)的軟件,提供的功能包括:配置維護(hù)、域名服務(wù)、分布式同步、組件服務(wù)等,在大數(shù)據(jù)開發(fā)中,需要掌握ZooKeeper常用命令和功能的實(shí)現(xiàn)方法。
7、HBase
HBase 是一個(gè)分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫,不同于一般的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,更適合非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫,是一個(gè)高可靠性、高性能、面向列、可擴(kuò)展的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng),大數(shù)據(jù)開發(fā)需要HBase基礎(chǔ)知識(shí)、應(yīng)用、架構(gòu)和高級(jí)用法等。
8、鳳凰
phoenix 是基于 JDBC 用 Ja??va 編寫的,具有動(dòng)態(tài)列、哈希加載、查詢服務(wù)器、追蹤、事務(wù)、用戶自定義函數(shù)、二級(jí)索引、命名空間映射、數(shù)據(jù)采集、行時(shí)間戳列、分頁查詢、跳過查詢、視圖和多租戶功能,大數(shù)據(jù)開發(fā)需要掌握其原理和使用方法。
9、雷迪斯
Redis 是一個(gè)鍵值對(duì)存儲(chǔ)系統(tǒng),它的出現(xiàn)很大程度上彌補(bǔ)了memcached等key/value存儲(chǔ)的不足,在某些情況下,它可以很好地補(bǔ)充關(guān)系數(shù)據(jù)庫,它提供了java,C/C++,C#,PHP,JavaScript,Perl,對(duì)象-C,Python,紅寶石,Erlang等客戶端,便于使用,大數(shù)據(jù)開發(fā)需要掌握Redis的安裝、配置及相關(guān)使用。
10、水槽
Flume 是一個(gè)高可用的、高可靠性、分布式海量日志采集、聚合和交付系統(tǒng),F(xiàn)lume 支持在日志系統(tǒng)中自定義各種數(shù)據(jù)發(fā)送者,用于數(shù)據(jù)收集;同時(shí),F(xiàn)lume 提供簡單的數(shù)據(jù)處理,以及寫入各種數(shù)據(jù)接收器的能力(可定制)。大數(shù)據(jù)開發(fā)需要掌握它的安裝、配置及相關(guān)使用。
11、SSM
SSM 框架由 Spring 提供支持、SpringMVC、MyBatis 三個(gè)開源框架集成,通常用作具有更簡單數(shù)據(jù)源的 Web 項(xiàng)目的框架。大數(shù)據(jù)開發(fā)需要單獨(dú)掌握Spring、SpringMVC、MyBatis 三個(gè)框架同時(shí)進(jìn)行,然后使用 SSM 進(jìn)行集成操作。
12、卡夫卡
Kafka 是一個(gè)高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng),它在大數(shù)據(jù)開發(fā)和應(yīng)用中的目的是通過Hadoop的并行加載機(jī)制來統(tǒng)一在線和離線消息處理,也是通過集群提供實(shí)時(shí)消息。大數(shù)據(jù)開發(fā)需要掌握Kafka架構(gòu)的原理,各個(gè)組件的作用和用法,以及相關(guān)功能的實(shí)現(xiàn)!
13、斯卡拉
Scala 是一種多范式編程語言,Spark是大數(shù)據(jù)開發(fā)的重要框架,采用Scala語言設(shè)計(jì),想學(xué)習(xí)Spark框架,擁有 Scala 基礎(chǔ)至關(guān)重要,所以,大數(shù)據(jù)開發(fā)需要Scala編程基礎(chǔ)知識(shí)!
14、火花15、阿茲卡班
Spark是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用計(jì)算引擎,它提供了一個(gè)全面的、管理各種數(shù)據(jù)集和不同性質(zhì)數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)處理需求的統(tǒng)一框架,大數(shù)據(jù)開發(fā)需要掌握Spark的基礎(chǔ)知識(shí)、火花作業(yè)、火花、激發(fā)作業(yè)部署和資源分配、火花洗牌、火花內(nèi)存管理、Spark 廣播變量、火花 SQL、火花。
15、阿茲卡班
Azkaban 是一個(gè)批處理工作流任務(wù)調(diào)度器,可用于在工作流中以特定順序運(yùn)行一組作業(yè)和流程,可以使用Azkaban完成大數(shù)據(jù)的任務(wù)調(diào)度,大數(shù)據(jù)開發(fā)需要掌握Azkaban的相關(guān)配置和語法規(guī)則。
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