大数据研发培训怎么样？大数据研发主流技术框架

通过培训来学习大数据，正在成为很多人进入大数据行业发展的“快速通道”，因为行业人才紧缺，所以企业将筛选人才的重点，集中在了大数据专业技术能力上，所以只要技术过硬，就能实现快速转行就业。那么大数据研发培训怎么样，需要掌握哪些专业技术，今天我们来给大家分享一下。

大数据研发人员，对大数据计算框架的掌握，是尤其需要重视的。大数据本身的一大特点就是，数据类型多样，针对不同类型的数据处理，也就需要相应的计算框架去实现。


针对不同类型的数据，大数据计算框架可分为四种：

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MapReduce和Spark等。

MapReduce将复杂的、运行在大规模集群上的并行计算过程高度抽象成两个函数——Map和Reduce，方便对海量数据集进行分布式计算工作；Spark则采用内存分布数据集，用内存替代HDFS或磁盘来存储中间结果，计算速度要快很多。

流式计算：

流式计算近年来发展非常迅猛，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。流式计算就可以实时处理多源、连续到达的流式数据，并实时分析处理。

目前市面上的流式计算框架和平台很多，如开源的Storm、Spark Streaming，商用的Streams、StreamBase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。

市场的交互式计算框架，有谷歌开发的Dremel，Cloudera开发的Impala，以及Cassandra、Hive等。

图计算：

图计算是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计算模式。市面上常见的图计算产品有Pregel、GraphX、Giraph以及PowerGraph等。

关于大数据研发培训怎么样，大数据研发主流技术框架，相信看完以上的内容，大家也都有了基础的了解了。大数据研发是行业当中紧缺的职位，也是高薪技术职位，薪资待遇非常诱人。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据研发培训班，本月正在招生中，课程大纲及试学视频，可联系客服获取！