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大数据需要应用到哪些技术?北京大数据培训哪家好?

时间:2018-05-17   来源:   阅读:315
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  学习大数据首先要掌握哪些技术呢?大数据是一门比较复杂的学科,“包罗万象” 。虽然这样说的有点夸张,但是想要掌握大数据需要学习的技术是很多的。那么,大数据需要应用到哪些技术呢?下面就由小编具体为大家介绍一下。

  一、Hadoop

  可以说,hadoop几乎已经是大数据代名词。无论是是否赞成,hadoop已经是大部分企业的大数据标准。得益于Hadoop生态圈,从现在来看,还没有什么技术能够动摇hadoop的地位。

  二、分布式文件系统HDFS

  HDFS全称 Hadoop Distributed File System ,它是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上,同时能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。为了实现流式读取文件系统数据的目的,HDFS放宽了一部分POSIX约束。

  三、初级MapReduce

  这是你成为Hadoop开发人员的基础课程。MapReduce提供了以下的主要功能:

  1.数据划分和计算任务调度;

  2.数据/代码互定位;

  3.系统优化;

  4.出错检测和恢复;

  四、高级MapReduce

  这一块主要是高级Hadoop开发的技能,都是MapReduce为什么要分开写呢?因为不是谁都能直接上手把MapReduce搞得清清楚楚。

  五、Hadoop集群与管理

  这里会涉及到一些比较高级的数据库管理知识,乍看之下都是操作性的内容,但是做成容易,做好非常难。

  1、Hadoop集群的搭建

  2、Hadoop集群的监控

  3、Hadoop集群的管理

  4、集群下运行MapReduce程序

  六、ZooKeeper基础知识

  ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。

  七、HBase基础知识

  HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

  八、Pig基础知识

  Pig是进行Hadoop计算的另一种框架,是一个高级过程语言,适合于使用 Hadoop 和 MapReduce 平台来查询大型半结构化数据集。通过允许对分布式数据集进行类似 SQL 的查询,Pig 可以简化 Hadoop 的使用。

  九、Hive

  hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用。

  十、Sqoop

  Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如: MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

  十一、Storm

  Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语,可被用于“流处理”之中,实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。 Storm也可被用于“连续计算”(continuous computation),对数据流做连续查询,在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”,以并行的方式运行昂贵的运算。

  以上就是大数据需要应用到哪些技术的介绍,希望给大家带来帮助。尚学堂最新一期大数据培训课程正在火热报名当中,现在报名即可获得大数据培训视频、Java视频等丰厚学习资料。

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