大数据实战培训：大数据核心技术介绍

大数据真正从概念走向落地，源于大数据技术的支持，尤其是以Hadoop为代表的大数据计算框架的成熟，使得大规模数据处理可以以较低的成本去实现。今天我们就从大数据实战培训的角度，来聊一聊大数据核心技术介绍。

大数据实战当中主要运用的到框架，其实也就是大家所熟知的Hadoop、Spark、Storm、Flink等，并且在实际场景当中，这些框架也并非独立运用，而是吸收各自的优缺点，集成开发，来更好地解决大数据问题。


Hadoop

尽管Hadoop这近年来不再像之前占据更多的主导地位，但是只要搭建大数据系统平台，Hadoop仍然有不可替代的优势，作为分布式离线计算的佼佼者，Hadoop系统生态框架，在市场上的占有率不可小觑。

根据Zion Market Research预测，到2022年，基于Hadoop的产品和服务市场将继续以50%的复合年增长率增长，届时其价值将达到871.4亿美元，所以说千万不要小看Hadoop，照着现在的发展趋势，基于Hadoop的大数据市场规模还会进一步增长。

Spark

Spark其实最初是作为Hadoop的补充而出现了，Hadoop擅长大规模离线计算，但是在实时数据计算上始终存在不足，在面对着越来越多的实时计算需求，Spark也可以作为Hadoop生态的一部分进行集成开发，大大提升了大规模数据集运算的效率。

根据针对于Spark框架的调查数据显示，Spark在大数据市场当中的规模正在逐年上升，行业内对Spark的青睐度也在持续提升，尤其是Hadoop、Spark集成开发，成为比较明显的一个趋势。

Storm & Flink

Storm和Flink是流计算的代表，随着大数据进一步的发展，流计算需求不断上升，针对于流计算，Storm和Flink都有相应的尝试，通过对大规模数据流的分析，更快地反馈分析结果，以进入下一步的实际应用。

目前这两个框架在国内的各大企业都有一定的探索尝试，尤其是Flink框架在阿里巴巴的运用，发展非常不错。

在大数据实战培训当中，基于大数据核心技术的理论知识的掌握以及实战练习，是学习当中的重难点，想要真正在大数据行业获得发展，掌握大数据核心技术框架是基本要求。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发2020春季班正在招生中，课程详情可联系客服了解！