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大数据开发在线培训:大数据开发技术生态解析

作者:张老师 浏览次数: 2020-04-29 16:30
企业对大数据人才的需求在不断增加,尤其是以大数据开发为主的基础性人才岗位,在行业当中存在长期的普遍的需求。而大数据开发,对技术框架的学习和掌握是重点,今天的大数据开发在线培训分享,我们主要来来了大数据开发技术生态的相关问题。

大数据开发的相关技术框架,是在不断更新迭代的,从早期的Hadoop打遍天下,到现如今的Hadoop、Spark、Storm、Flink等框架林立,我们可以知道,大数据技术始终保持着高度地活力,在不断向前发展。

大数据开发在线培训

而作为大数据开发人员,要对大数据开发技术生态有全面且系统的了解,这样于长远的发展更有好处。

由于大数据要处理大量、非结构化的数据,所以在各处理环节中都可以采用并行处理。目前,Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。

Hadoop也是一个大规模并行处理框架,拥有超级计算能力,定位于推动企业级应用的执行。Hadoop的生态系统,主要由HDFS、MapReduce、Hbase、Zookeeper、Oozie、Pig、Hive等核心组件构成,另外还包括Sqoop、Flume等框架,用来与其他企业融合。同时,Hadoop生态系统也在不断增长,新增Mahout、Ambari、Whirr、BigTop等内容,以提供更新功能。

低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统,然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理,在要求实时性的场景下存在明显不足。

基于业务对实时的需求,大数据技术框架开始更新,有支持在线处理的Storm、 Impala,支持迭代计算的Spark。

Storm属于流处理平台,多用于实时计算并更新数据库,对数据流做连续查询,在计算时就将结果以流的形式输出给用户。

Impala是由Cloudera开发,采用与Hive相同的元数据、SQL语法、ODBC驱动程序和用户接口,可以直接在HDFS或HBase上提供快速、交互式SQL查询。

Spark提供强大的内存计算引擎,几乎涵盖了所有典型的大数据计算模式,包括迭代计算、批处理计算、内存计算、流式计算(Spark Streaming)、数据查询分析计算(Shark)以及图计算(GraphX),因此成为新一代的主流计算引擎。

以上就是今天的大数据开发在线培训分享,大数据开发技术生态解析,相信看完以上的内容,对于大数据开发学习者们来说,能够对大数据技术框架有一个更加清晰的认识和了解。加米谷大数据,成都大数据培训机构,大数据开发在线培训班,本月正在招生中,课程大纲及学习资料可联系客服领取!
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