在大数据培训学习当中,重中之重就是对大数据技术的学习,而这也是支持大数据工程师们完成工作的主要技能,在大数据人才招聘当中,企业也对这部分非常看重。今天的大数据培训视频课程分享,为大家带来大数据技术知识点汇总。
首先,在学习大数据之前,掌握Linux系统命令和Java编程语言,这是基础当中的基础,这里也就不多说了。进入到大数据技术学习之前,请确保自己具备这两项基础能力。
大数据计算处理框架:
分为离线批处理和流式处理。流式处理是未来的趋势,建议大家一定要去学习;而离线批处理,适用范围日益缩小,但是仍然有一定的生存空间。
学习大数据,掌握一门实时流式处理框架是必须的。当下主流的框架包括:Apache Samza,Apache Storm,Apache Spark Streaming以及最近一年风头正劲的Apache Flink。
建议至少学习Flink、Spark Streaming或Kafka Streams中的一个。
分布式存储框架:
虽说MapReduce有些过时了,但Hadoop的另一个基石HDFS依然坚挺,并且是开源社区最受欢迎的分布式存储,仍然值得花时间去学习。
资源调度框架:
Hadoop的YARN和Apache Mesos,不仅可以调度容器集群,还可以调度非容器集群,非常值得我们学习。
分布式协调框架:
最古老也是最有名的当属Apache Zookeeper了,太多大数据框架都需要它了,比如Kafka,Storm,HBase等。
KV数据库:
典型的就是memcache和Redis了,特别是Redis发展神速。其简洁的API设计和高性能的TPS日益得到广大用户的青睐。
列式存储数据库:
典型的列式存储数据库就是开源社区的HBASE。
消息队列:
Kafka的很多设计思想都特别契合分布流式数据处理的设计理念。学习Kafka,不仅仅好找工作,还能触类旁通进一步理解基于备份日志方式的数据处理范型。
以上就是今天的大数据培训视频课程分享,大数据技术知识点汇总了,学习大数据,大数据技术是重点,也是学习中的难点,学习阶段一定要加以重视。加米谷大数据,
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