大数据开发培训课程：核心计算框架学习分享

在大数据培训当中，有两个比较大的方向，一是大数据开发，二是大数据分析，在实际的大数据相关岗位当中，大数据开发和大数据分析也是企业普遍需求的两类人才。很多人想转行做大数据，也是从这两个方向来着手。今天的大数据开发培训课程，我们来分享一下大数据核心计算框架的相关知识。

大数据处理，主要就是对于大批量的数据，通过计算分析来实现价值挖掘，而这个价值挖掘的过程，需要开发相应的大数据系统平台来支持，才能得以实现。


根据不同的数据处理需求，以及数据处理技术的发展，大数据主流的核心技术框架，也在不断迭代更新，从最早的Hadoop，到Spark、Storm，再到Flink，都是学习当中需要学习掌握下来的。

Hadoop

Hadoop是第一代计算框架，基于分布式基础框架，提供分布式文件系统(HDFS)、分布式计算（MapReduce）及统一资源管理框架（YARN），可以说，早期的大数据系统平台，基本上都是基于Hadoop架构搭建起来的。

这也是为什么即使现在Hadoop虽式微，但是仍然要学习，因为平台的早期基础架构是这个，后续的迭代更新也需要考虑相关的因素。

Spark

Spark，定义是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark与Hadoop开源集群计算环境相似，但它扩展了MapReduce计算模型，高效的支撑更多计算模式，包括交互式查询和流处理。

Storm

Storm是分布式实时计算框架的尝试，用于在分布式系统上实现实时处理消息并更新数据库，也可以用于对数据流做连续查询，一边计算，一遍把结果输出给用户。

Flink

Flink是一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架，能够支持流处理和批处理两种应用类型。Flink设计为在所有常见的集群环境中运行，可以以内存速度和任何规模执行计算。

关于大数据开发培训课程，大数据核心计算框架，以上就是一个简单的分享了，需要知道的是，每个计算框架都有各自的优缺点，在大数据开发的实际工作当中，要结合实际需求来考量。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据开发零基础班，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服领取！