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!