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大数据基础技术培训:大数据关键技术解读

作者:张老师 浏览次数: 2020-05-08 14:06
我们都知道,实现大数据处理的诸多技术框架,涉及到的知识点是很多的,并且这部分也是很多人学习当中的难点。大数据从入门到深入,是需要足够的时间去理解和掌握的。今天的大数据基础技术培训分享,我们来聊聊大数据处理当中的关键技术。

大数据处理,涵盖了大数据存储、计算、分析、挖掘等多个环节,整合起来才能完成一个完整链条的大数据处理任务,从海量的大数据当中,去提取出有价值的信息,用以支持实际的业务应用发展。

大数据基础技术培训

实现对海量大数据的处理,需要关键性的技术支持,覆盖大数据处理的各个环节,包括数据采集、数据预处理、数据存储、数据分析、数据可视化等。其中最关键的数据处理技术,其实就是大数据计算框架。

大数据计算框架,按照应用场景和数据需求的不同,都有相应的解决方案——

批处理计算:

批处理计算是最常见的一类数据处理方式,主要用于对大规模数据进行批量的处理,其代表产品有我们熟知的Map Reduce和Spark等。

流式计算:

流式计算则是近年来兴起的、发展非常迅猛的计算方式。流式数据是随时间分布和数量上无限的一系列动态数据集合体,数据价值随时间流逝而降低,必须采用实时计算方式给出响应。

市面上可供选择的流式计算框架和平台很多,如开源的Storm、S4、Spark Streaming,商用的Streams、Stream Base等。

交互式查询计算:

主要用于对超大规模数据的存储管理和查询分析,提供实时或准实时的响应。

谷歌开发了Dremel实时查询系统,用于对只读嵌套数据的分析,能在几秒内完成对万亿张表的聚合查询;Cloudera公司开发了Impala实时查询引擎,能快速查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级超大规模数据。此外,类似产品还有Cassandra、Hive等。

关于大数据基础技术培训,大数据关键技术,相信看完以上的内容,大家也都有了基本的了解了。大数据技术的掌握程度,可以说是大数据从业者们的竞争力所在,对这方面的学习和掌握一定要扎实。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据基础技术培训班,本月正在招生中,课程大纲可联系客服了解!
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