大数据在线培训视频：主流大数据技术框架解读

大数据从概念走向落地，其中起到关键性支持的就是大数据技术框架，超大规模的数据集，复杂的数据格式，这样的“大数据”，没有大数据技术框架的而支持，很难实现快速高效地处理。今天的大数据在线培训视频分享，我们来聊聊主流大数据技术框架解读。

大数据处理技术框架，Hadoop是第一代的“领头羊”，随着数据处理新的需求变化，后来又出现了Spark、Storm、Flink等一系列的技术框架，与Hadoop一起，来共同完成大数据处理任务。


主流大数据技术框架简介如下：

1.Hadoop Common：Common是Hadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop个子项目提供各种工具，如系统配置工具Configuration、远程调用RPC、序列化机制和日志操作等，是Hadoop其他模块的基础。

2.HDFS：Hadoop分布式文件系统，是Hadoop的基石。HDFS是一个具有与高度容错性的文件系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。

3.MapReduce：MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数：Map和Reduce，运行在分布式系统上，完成海量数据的计算。

4.Sqoop：sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL，Oracle等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

5.Flume：Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。

6.Kafka：高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，，通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。

7.Storm：Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。

8.Spark：Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算，提供,各种实时计算，机器学习的计算框架。

9.Flink：Flink也提供API来像Spark一样进行批处理，但两者处理的基础是完全不同的。Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况。在Flink中，所有的数据都看作流，是一种很好的抽象，因为这更接近于现实世界。

以上就是今天的大数据在线培训视频分享，主流大数据技术框架解读了，学习大数据，这些技术框架的知识都是需要一一学习掌握的，从理论到实战，都需要熟练掌握才行。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据在线培训班，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服领取！