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大数据开发工程师培训:大数据技术发展

作者:张老师 浏览次数: 2020-03-04 17:44
大数据真正开始在更多的行业落地,大数据技术的成熟是重要的原因之一。从大数据开发工程师培训的角度来说,需要掌握的核心技能,其实就是对于大数据主流的计算框架,包括实现原理和架构设计等多方面。下面我们就来聊聊大数据开发工程师培训当中,大数据技术发展趋势解读。

大数据计算的第一代框架,Hadoop是当之无愧的代表。Hadoop基于分布式集群,采取Map+Reduce的计算模式,将大规模的数据处理任务,分而治之。Hadoop的设计思想,直到十多年后的今天,仍然具备很强的生命力,

大数据开发工程师培训

Hadoop之后的第二代框架,以Spark为代表,实现了准实时的数据计算,与Hadoop的离线计算形成优势互补。Spark之后,还有流式计算的Storm、Flink框架,也具备各自的优势,并且在不断迭代更新。

而关于数据存储方面的技术,大数据的兴起带动了SQL再次得到重视。十多年来一直被NoSQL技术“打压”的SQL数据库技术,在大数据时代重新获得生命力,Google Big Query、Spark SQL以及Presto等,都是典型的代表。

另外,数据虚拟化也是大数据技术的重要趋势之一。传统的ETL流程需要移动海量数据(并且通常需要为数据集创建副本)并创建数据仓库,数据虚拟化技术使得企业可以无需移动,在原地进行数据分析,借此提高速度和敏捷性。

随着大数据在企业中的应用日益成熟,并且数据的种类和数量依然在与日俱增,数据管控和安全性也成为重要的话题之一。

很多企业选择通过“数据湖”的方式创建一个中央仓库,用于保存自己的所有数据,这也是数据管控和数据安全的一大进步。数据湖本身,管控的一个核心主题在于让用户轻松访问可信赖的数据,借此满足数据处理的需求,同时以安全可靠的方式来实现。

总体来说,大数据开发工程师培训,需要对大数据技术发展保持关注,大数据的发展变化非常快,作为大数据从业人员,如果不跟上最新的技术趋势,那么就很容易在职业发展当中被淘汰。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据开发3月班正在招生中,课程大纲及学习资料,可联系客服获取!
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