大数据应用教程：大数据应用开发技能学习

大数据的最终价值实现，还是要落到实际的应用开发上，基于实际的大数据处理需求，搭建起专业的大数据系统平台，从而实现大数据价值的挖掘和应用。今天我们就从大数据应用教程的角度，来聊聊大数据应用开发技能学习。

国内的大数据应用落地，大致从2016年开始普遍开花，发展到今年，也不过短短几年的时间，但就是在这几年的时间内，大数据应用开发的方向一直都在持续更新迭代。


从大数据应用教程的角度来说，市场对大数据工程师的技能要求如下——

Java高级（虚拟机、并发）、Linux基本操作、Hadoop（侠义概念，单指HDFS+MapReduce+Yarn）、HBase（JavaAPI操作+Phoenix）、Hive（Hql基本操作和原理理解）、Kafka、Storm、Spark（Core+sparksql+Spark streaming）……

关于基础的Java编程和Linux基础，这里就不多说了，主要还是从技术框架开始讲起。

Hadoop，可以说是学习大数据的代表性技术了，核心组件HDFS、MapReduce和YARN，这部分是需要重点掌握的。Hadoop的强势在于批量离线计算，这是早期大数据处理的常态化需求，也是早期支持大数据落地应用的主要技术。

掌握了核心的HDFS、MapReduce和YARN之后，下一步Hadoop生态当中的各个功能组件。

Hbase：Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，以key和value的形式存储数据，相比传统的MYSQL，能够存储更大的数据量，常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Hive：基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据，提供类SQL的查询功能，能将SQL语句转变成Mapreduce任务来执行。

Kafka：分布式发布-订阅消息，吞吐量巨大的消息系统，常常用在日志收集、消息系统、用户活动跟踪、运营数据监控等场景。

Storm：实时流计算框架，简单、高效、可靠地处理流式数据，并支持多种编程语言，与多种数据库系统进行整合，从而开发出更强大的实时计算系统。

Spark：准实时计算框架，作为Hadoop的补充，将计算过程转移到内存当中进行，特别适合做迭代运算，大大提升了计算效率。

关于大数据应用教程，大数据应用开发技能学习，相信看完以上的内容，大家也都有了更多的认识和了解了，大数据应用开发是企业大数据的普遍需求，只有掌握了专业的技术，就能实现更好的发展。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据应用开发培训班，本月即将开班，课程详情可联系客服了解！