大数据培训基础：大数据技术框架学习指南

作为目前学习大数据的一种重要途径，大数据培训受到的关注也越来越多，尤其是对于没有任何相关基础的学习者，自学很难，想要快速地完成大数据技能的学习和掌握，还是要靠专业的大数据培训。今天的大数据培训基础，给大家一些大数据技术框架学习的知识分享。

实现对大数据的处理，需要依赖于大数据技术框架，对大批量的数据进行存储、计算、分析等，从而实现数据价值的挖掘，以及下一步的数据价值运用。


学习大数据，对于大数据主流的技术框架是一定要形成完整的概念的，了解各个框架的特性，以及适用的场景，才能在面对实际需求时，给出更优的解决方案。

Apache Hadoop

Hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据框架，在批处理上具有明显的优势，最适合处理对时间要求不高的非常大规模数据集。

对企业而言，通过非常低成本的组件即可搭建完整功能的Hadoop集群，并且与其他框架和引擎的兼容与集成能力使得Hadoop可以成为使用不同技术的多种工作负载处理平台的底层基础。

Apache Storm

Apache Storm是一种侧重于极低延迟的流处理框架，也许是要求近实时处理的工作负载的最佳选择。该技术可处理非常大量的数据，通过比其他解决方案更低的延迟提供结果。

Apache Spark

Apache Spark是一种包含流处理能力的下一代批处理框架。与Hadoop的MapReduce引擎基于各种相同原则开发而来的Spark主要侧重于通过完善的内存计算和处理优化机制加快批处理工作负载的运行速度。

Spark可作为独立集群部署（需要相应存储层的配合），或可与Hadoop集成并取代MapReduce引擎。

Apache Flink

Apache Flink是一种可以处理批处理任务的流处理框架。该技术可将批处理数据视作具备有限边界的数据流，借此将批处理任务作为流处理的子集加以处理。Flink提供低延迟流处理，同时可支持传统的批处理任务，因此更适合有极高流处理需求，并有少量批处理任务的组织。

以上就是今天的大数据培训基础，大数据技术框架学习方面的知识分享了。目前来说，这几大框架都在企业当中有所运用，选择什么样的框架，本身也与企业业务需求有明显的联系。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发零基础，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服领取！