大数据理论及应用培训：大数据理论入门指南

大数据学习存在难度，尤其是对于枯燥的技术理论知识的学习，这是很多小伙伴学习当中的“拦路虎”，过不了这一关，就很容易在学习当中半途而废，而如果攻克了这一难关，后续的学习提升效果将更加明显。今天的大数据理论及应用培训分享，我们为带来带来一份大数据理论学习入门指南。

大数据理论当中，比较核心的是三个部分，包括分布式存储、分布式计算以及数据仓库，这三者在完成大数据存储、计算等的相关环节当中，起到关键性的支持作用。


分布式存储

1.HBase是一种构建在HDFS之上的分布式、面向列的存储系统。在需要实时读写随机访问超大规模数据集时，可以使用HBase。

2.HDFS分布式文件系统，作为一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，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。

分布式计算

1.MapReduce，用于大规模集群的并行运算。概念“map（映射）”和“reduce（规约）”，是他们主要的核心思想，极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

2.Spark Core，Spark是一个开源的集群计算框架，使数据计算更快，Spark Core即Spark框架的核心库。

3.Spark Streamming是Spark框架的组件之一，将持续不断输入的数据流转换成多个batch分片，使用一批Spark应用实例进行处理。

4.Storm，分布式实时大数据处理系统，用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。

数据仓库

1.Sqoop，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

2.Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

3.Flume，分布式日志系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力。

关于大数据理论及应用培训，大数据理论入门学习指南，以上就是今天的分享内容了，希望能够给到大家一定的参考。在大数据学习当中，理论基础一定要扎实，长远发展也更加受益。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据实战就业培训班，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服领取！