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大数据分析技术培训课程:大数据分析技术框架

作者:张老师 浏览次数: 2020-05-20 15:39
大数据分析,之所以被赋予了更大的关注,很大程度上来说,与大数据分析处理所面临的任务的复杂度有很大的关系。大数据分析,面临的数据规模更大,其中还有大量的非结构化数据,因此也需要性能强大的技术框架的支持。今天的大数据分析技术培训课程分享,我们来分享一下大数据分析技术框架。

大数据分析技术框架,在经过多年的发展之后,Hadoop MapReduce、Spark可以说是历经风雨而不倒,性能得到了普遍的认可,成为通用的选择。

大数据分析技术培训课程

Hadoop是第一代主流大数据分析技术框架,MapReduce是核心计算框架,围绕着Hadoop,形成的Hadoop生态圈,包括HDFS、MapReduce、Hbase、Zookeeper、Oozie、Pig、Hive、Sqoop、Flume等框架。

Hadoop是一个数据管理系统,作为数据分析的核心,汇集了结构化和非结构化的数据,这些数据分布在传统的企业数据栈的每一层。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统。

但是Hadoop的强势性能,仍然在于离线批处理,随着大数据发展,实时数据处理需求成为主流需求,于是基于实时数据处理,又有了Storm、Impala、Spark等,其中,尤其以Spark性能出众,成为新一代的大数据分析框架主流选择。

Spark是类Hadoop MapReduce的通用的数据分析集群计算框架,用于构建大规模、低延时的数据分析应用,建立于HDFS之上。

Spark提供强大的内存计算引擎,几乎涵盖了所有典型的大数据计算模式,包括迭代计算、批处理计算、内存计算、流式计算(Spark Streaming)、数据查询分析计算(Shark)以及图计算(GraphX)。

Spark采用基于内存的分布式数据集,优化迭代式的工作负载以及交互式查询,使得数据处理效率得到极大提升。Spark支持分布式数据集上的迭代式任务,实际上可以在Hadoop文件系统上与Hadoop一起运行(通过YARN、Mesos等实现)。

关于大数据分析技术培训课程,大数据分析技术框架,以上为大家做了一个简单的介绍。大数据分析,是需要基于大数据技术分析框架来实现的,企业在搭建大数据系统框架时,要根据自身需求来选择。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据分析零基础班,本月正在招生中,课程大纲及学习资料可联系客服获取!
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