大数据技术培训：大数据技术发展历程和未来趋势

要实现对海量数据的处理，大数据技术是关键，大数据从概念真正走向落地，其中很大一个原因，是因为大数据技术的成熟。我们学习大数据，市面上的大数据培训课程，其实核心还是对于大数据技术知识的培训学习。今天的大数据技术培训分享，我们来聊聊大数据技术发展历程和未来趋势。

大数据的应用和发展，要论起源，还是在互联网行业，最早开始对大数据有想法的，是Google，基于搜索引擎上的海量数据处理，提出了分布式数据处理的技术体系，以相对来说较低的成本，使得大数据处理成为可能。


受谷歌启发，Apache Hadoop实现了自己的分布式文件系统HDFS、分布式计算系统MapReduce和分布式数据库HBase，并将其进行开源，这是大数据技术开源生态体系的起点。

2008年左右，雅虎最早在实际环境中搭建了大规模的Hadoop集群，这是Hadoop在互联网公司使用最早的案例，后来Hadoop生态的技术就渗透到了互联网、电信、金融乃至更多的行业。

2009年UCBerkley大学的AMPLab研发出了Spark，经过5年的发展，正式替换了Hadoop生态中MapReduce的地位，成为了新一代计算引擎，而2013年纯计算的Flink诞生，对Spark发出了挑战。2014年之后大数据技术生态的发展进入了平稳期。

2014年以后，整体大数据的技术栈已经趋于稳定，由于云计算、人工智能等技术发展，还有芯片、内存端的变化，大数据技术也在发生相应的变化。

典型的就是流式架构的更替，最早大数据生态没有办法统一批处理和流计算，只能采用Lambda架构，批的任务用批计算引擎，流式任务采用流计算引擎，比如批处理采用MapReduce，流计算采用Storm。

后来Spark试图从批的角度统一流处理和批处理，Spark Streaming采用了micro-bach的思路来处理流数据。近年来纯流架构的Flink异军突起，由于其架构设计合理，生态健康，近年来发展特别快。而Spark近期也抛弃了自身微批处理的架构，转向了纯流架构Structure Streaming，流计算的未来霸主还未见分晓。

关于大数据技术培训，大数据技术发展历程和未来趋势，以上为大家做了一个简单的介绍，大数据技术为大数据处理提供关键性的支持，并且也随着新的需求有新的技术框架出现，这些也是大数据从业者们需要长期关注的。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据技术提升班，本月正在招生中，课程详情可联系客服了解！