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大數(shù)據(jù)培訓(xùn)核心技術(shù)有哪些?

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  大數(shù)據(jù)培訓(xùn)核心技術(shù)有哪些?大數(shù)據(jù)技術(shù),簡而言之,就是提取大數(shù)據(jù)價值的技術(shù),是根據(jù)特定目標(biāo)。想要成為炙手可熱的大數(shù)據(jù)技術(shù)人才,這些大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)一定要謹(jǐn)記!
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)核心技術(shù)有哪些?
  一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)階段
  大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)階段需掌握的技術(shù)有:Linux、Docker、KVM、MySQL基礎(chǔ)、Oracle基礎(chǔ)、MongoDB、redis以及hadoop  mapreduce hdfs yarn等。
  1、Linux命令
  對于大數(shù)據(jù)開發(fā)通常是在Linux環(huán)境下進(jìn)行的,相比Linux操作系統(tǒng),Windows操作系統(tǒng)是封閉的操作系統(tǒng),開源的大數(shù)據(jù)軟件很受限制,因此,想從事大數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)工作,還需掌握Linux基礎(chǔ)操作命令
  2、 Redis
  Redis是一個key-value存儲系統(tǒng),其出現(xiàn)很大程度補(bǔ)償了memcached這類key/value存儲的不足,在部分場合可以對關(guān)系數(shù)據(jù)庫起到很好的補(bǔ)充作用,它提供了Java,C/C++,C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby,Erlang等客戶端,使用很方便,大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Redis的安裝、配置及相關(guān)使用方法。
  二、大數(shù)據(jù)存儲階段
  大數(shù)據(jù)存儲階段需掌握的技術(shù)有:hbase、hive、sqoop等。
  1、HBase
  HBase是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫,它不同于一般的關(guān)系數(shù)據(jù)庫,更適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)庫,是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng),大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握HBase基礎(chǔ)知識、應(yīng)用、架構(gòu)以及高級用法等。
  2、Hive
  Hive是基于Hadoop的一個數(shù)據(jù)倉庫工具,可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表,并提供簡單的sql查詢功能,可以將sql語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行,十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析。對于Hive需掌握其安裝、應(yīng)用及高級操作等。
  三、大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計階段
  大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計階段需掌握的技術(shù)有:Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。
  1、Kafka
  Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng),其在大數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用上的目的是通過Hadoop的并行加載機(jī)制來統(tǒng)一線上和離線的消息處理,也是為了通過集群來提供實(shí)時的消息。大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Kafka架構(gòu)原理及各組件的作用和使用方法及相關(guān)功能的實(shí)現(xiàn)!
  2、Flume
  Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng),F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方,用于收集數(shù)據(jù);同時,F(xiàn)lume提供對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單處理,并寫到各種數(shù)據(jù)接受方(可定制)的能力。大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握其安裝、配置以及相關(guān)使用方法。
  3、ZooKeeper
  ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件,是一個為分布式應(yīng)用提供一致性服務(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)中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實(shí)現(xiàn)方法。
  四、大數(shù)據(jù)實(shí)時計算階段
  大數(shù)據(jù)實(shí)時計算階段需掌握的技術(shù)有:Mahout、Spark、storm。
  1、Spark
  Spark是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計的快速通用的計算引擎,其提供了一個全面、統(tǒng)一的框架用于管理各種不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)處理的需求,大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Spark基礎(chǔ)、SparkJob、Spark  RDD、spark job部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內(nèi)存管理、Spark廣播變量、Spark SQL、Spark  Streaming以及Spark ML等相關(guān)知識。
  2、storm
  Storm為分布式實(shí)時計算提供了一組通用原語,可被用于“流處理”之中,實(shí)時處理消息并更新數(shù)據(jù)庫。這是管理隊列及工作者集群的另一種方式。Storm可以方便地在一個計算機(jī)集群中編寫與擴(kuò)展復(fù)雜的實(shí)時計算,Storm用于實(shí)時處理,就好比  Hadoop 用于批處理。Storm保證每個消息都會得到處理,而且它很快——在一個小集群中,每秒可以處理數(shù)以百萬計的消息。
  五、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段
  大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段需掌握的技術(shù)有:Python、Scala。
  1、Python大數(shù)據(jù)分析
  Python是面向?qū)ο蟮木幊陶Z言,擁有豐富的庫,使用簡單,應(yīng)用廣泛,在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域也有所應(yīng)用,主要可用于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化等,因此,大數(shù)據(jù)開發(fā)需學(xué)習(xí)一定的Python知識。
  2、Scala
  Scala是一門多范式的編程語言,大數(shù)據(jù)開發(fā)重要框架Spark是采用Scala語言設(shè)計的,想要學(xué)好Spark框架,擁有Scala基礎(chǔ)是必不可少的,因此,大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Scala編程基礎(chǔ)知識!
  以上只是一些簡單的大數(shù)據(jù)核心技術(shù)總結(jié),比較零散,想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的同學(xué),還是要按照一定的技術(shù)路線圖學(xué)習(xí)!
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