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大数据研发培训怎么样?大数据研发主流技术框架

作者:张老师 浏览次数: 2020-05-12 18:05
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。

大数据研发培训怎么样

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!
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