数据是一系列用于存储,计算,计算和分析海量数据的处理方法。 处理的数据量通常是太字节甚至PB或EB级数据,这是传统数据处理方法无法实现的。 涉及的技术包括分布式计算,高并发处理,高可用性处理,集群,实时计算等,汇集了IT领域中最流行的IT技术。

学习大数据,您需要掌握以下技术:

  1. Java编程技术

  Java编程技术是大数据学习的基础。  Java是一种具有高跨平台功能的强类型语言。 它可以编写桌面应用程序,Web应用程序,分布式系统和嵌入式系统应用程 这是大数据。 因此,工程师最喜欢的编程工具,学习大数据,掌握Java基础至关重要!

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  2.Linux命令

  对于大数据开发,它通常在Linux环境下执行。 与Linux操作系统相比,Windows操作系统是一个封闭的操作系统。 开源大数据软件非常有限。 因此,如果要进行大数据开发,则需要掌握Linux基本操作命令。

  3. Hadoop

  Hadoop是大数据开发的重要框架。 其核心是HDFS和MapReduce。  HDFS为大量数据提供存储。  MapReduce提供大量数据的计算。 因此,需要掌握它。 此外,您需要掌握Hadoop集群。  ,Hadoop集群管理,YARN和Hadoop高级管理及其他相关技术和操作!

  4.Hive

  Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具。 它可以将结构化数据文件映射到数据库表中,并提供简单的SQL查询功能。 它可以将SQL语句转换为MapReduce任务以便运行。 它非常适合数据仓库的统计分析。  。 对于Hive,您需要掌握其安装,应用程序和高级操作。

  5. Avro和Protobuf

  Avro和Protobuf都是数据序列化系统,可以提供丰富的数据结构类型,非常适合数据存储,也可以在不同语言之间交换数据交换格式。 要学习大数据,有必要掌握其具体用法。

  6.ZooKeeper

  ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组成部分。 它是一种为分布式应用程序提供一致服务的软件。 它提供配置维护,域名服务,分布式同步,组件服务等功能。在大数据开发中,您必须掌握ZooKeeper。 如何实现常用命令和功能。

  7. HBase

  HBase是一个分布式,面向列的开源数据库。 它与通用关系数据库不同,更适合非结构化数据存储。 它具有高可靠性,高性能,面向列和可扩展性

8.phoenix

  Phoenix是一个基于JDBC API用Java编写的开源SQL引擎,用于通过动态列,哈希加载,查询服务器,跟踪,事务,用户定义函数,二级索引,命名空间映射,数据收集和行来操作HBase 时间。 分页列,分页查询,跳转查询,视图和多租户功能,大数据开发需要掌握其原理和用法。

  9. Redis

  Redis是一个键值存储系统,它极大地弥补了密钥/值存储的缺失,例如memcached。 在某些情况下,它可以补充关系数据库。 它提供Java,C / C,C#,PHP,Java,Perl,Object-C,Python,Ruby和Erlang等客户端使用起来非常方便。 大数据开发需要掌握Redis的安装,配置和相关用法。

  10.Flume

  Flume是一个高度可用,高度可靠的分布式系统,用于大规模日志收集,聚合和传输。  Flume支持在日志系统中定制各种数据发送器以收集数据。 同时,Flume提供简单的数据处理。 并写入各种数据收件人的能力(可自定义)。 大数据开发需要掌握其安全性吗?

13.Scala

  Scala是一种多范式编程语言。  Spark是大数据开发的重要框架。 它采用Scala语言设计。 要学习Spark框架,必须拥有Scala基础。 因此,大数据开发需要掌握Scala编程的基础知识!

  14.Spark

  Spark是一种快速且通用的计算引擎,专为大规模数据处理而设计。 它为管理大数据处理需求的数据处理和数据源提供了一个全面统一的框架。 大数据开发需要Master Spark基础知识,SparkJob,Spark RDD,Spark作业部署和资源分配,Spark shuffle,Spark内存管理,Spark广播变量,Spark SQL,Spark Streaming和Spark ML。

  15.Azkaban

  Azkaban是一个批处理工作流任务调度程序,可用于在工作流内以特定顺序运行一组作业和流程。  Azkaban可用于执行大数据的任务调度。 大数据开发需要掌握Azkaban的相关配置。 语法规则。

  16.Python和数据分析

  Python是一种面向对象的编程语言。 它具有丰富的库,易于使用,具有广泛的应用程序,并且还用于大数据。 它可用于数据收集,数据分析和数据可视化。 因此,大数据开发需要学习某些Python。 知识。

  只有完成上述技术后,才能依靠大数据开发人才,真正从事大数据开发相关工作,工作更有底气,推广和加薪都不成问题。


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( 此人很懒并没有留下什么~~ )