大数据编程培训课程：大数据编程技术解析

对于大数据开发人员来说，编程能力是基本的工作能力要求，根据实际遇到的各种问题，能够给出合理的解决方案，这是大数据编程的价值所在，也是作为技术开发人员的核心竞争力。今天的大数据编程培训课程，我们来聊聊大数据编程技术的详细内容。

大数据编程，主要就是在掌握大数据技术理论的基础上，通过编程来解决大数据实际需求。而大数据技术，在十来年的发展当中，已经形成了完整的生态体系，针对不同问题，都有相对应的解决方案。


目前主流的大数据技术框架如下——

文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

离线计算：Hadoop MapReduce、Spark

流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB

资源管理：YARN、Mesos

日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式协调服务：Zookeeper

集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib

数据同步：Sqoop

任务调度：Oozie

大数据编程培训课程当中，对于以上这些技术框架都应该有相应的内容规划，这里我们以MapReduce计算框架来做一个的简单的示例——

Hadoop MapReduce是Google提出的大规模分布式并行计算模型，用于海量数据离线计算。

MapReduce运行过程涉及input、split、map、shuffle、reduce、output，shuffle过程包括sort、copy、combine操作，reduce之前有时涉及二次排序。

MapReduce编程方式：

①Hadoop streaming执行Mapreduce

Hadoop streaming执行MapReduce，可以用大多数语言开发，代码量少，开发速度快，方便本地调试；

②Hive执行MapReduce

Hive执行MapReduce，类SQL转换成mapreduce，定位于数据仓库，开发速度快，易调试，易于构建数据仓库模型。

③Java MR编程

用java编写MR在以前和现在都有广泛应用，java面向对象编程，设计模式成熟，通用性好，并且java方面第三方类库非常丰富。

关于大数据编程培训课程，大数据编程技术解析，以上就是今天为大家带来的内容分享了。编程能力是大数据开发者们普遍需求的能力，也是培训课程当中的重难点，学习当中一定要重视。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据编程培训班，本月正在招生中，课程大纲可联系客服了解！