学大数据入门培训：大数据技术框架学哪些

在大数据的学习当中，大数据技术框架的学习，可以说是其中非常关键的一部分，也是难点的部分。随着技术的进一步发展，开源的大数据技术框架也越来越多，那么在学大数据入门培训当中，大数据技术框架需要学哪些呢，下面我们来详细了解一下。


大数据培训学习的目的，最终的结果导向，都是找到对口的工作，所以大数据技术框架学哪些，我们可以同市面上主流的技术框架来看——

1、Hadoop

Hadoop是最早开始成熟运用的大数据计算框架，基于分布式基础架构，有着良好的跨平台性，作为分布式计算架构的鼻祖，几乎所有主流厂商都围绕Hadoop进行开发和提供服务。在企业大数据平台的搭建当中，基于Hadoop进行平台系统开发的，也不在少数。

学大数据入门培训，对于Hadoop生态系统当中的多个组件，都需要有一定的了解和掌握，其中包括核心组件HDFS、YARN和MapReduce，以及ZooKeeper、HBase、Hive、Pig、Mathout、Flume、Sqoop、Ambari等功能组件。

2、Spark

Hadoop作为第一代框架，确实解决了大批量数据的离线计算问题，但是面对需要实时计算处理的场景，Hadoop就有了明显的不足了，这个时候就出现了Spark。

Spark与Hadoop相比最大的优点就是“快”，基于内存计算，减少迭代计算时的I/O开销，使得大批量数据计算的延迟性得到极大的提升。Spark主要功能组件包括Spark Core，Spark SQL，Spark Streaming，MLlib以及GraphX。

3、Storm

Storm是支持实时流计算的框架，相比Spark而言，Storm是真正意义上实现了实时计算，Spark只能算是实现了准实时的计算。Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义，可以简单、高效、可靠地处理流式数据并支持多种编程语言，与多种数据库系统整合，开发出更强大的实时计算系统。

Storm实时计算，是完全实时的，来一条数据，处理一条数据，但是也因此，Storm在离线批处理、高延迟批处理、交互式查询上，相比Spark性能要次一些。

关于学大数据入门培训，大数据技术框架学哪些，相信看完以上的内容，大家也都有了更清楚的认识和了解了。大数据发展迅速，支持大数据发展的技术也在不断更新迭代当中，学大数据要跟得上最新技术趋势。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发培训班，本月正在招生中，课程详情可联系客服了解！