大数据培训哪些技术要求？大数据技术学习路线

大数据的快速发展，离不开专业技术的支持，大数据从概念走向落地的关键，也是因为大数据技术的成熟。而随着大数据的进一步发展，行业对专业人才的需求也在进一步上升。培训学习大数据的热度也不断升高，那么今天我们就来分享一下大数据培训哪些技术要求，大数据技术学习路线。

所谓大数据技术，其实就是支持对大规模数据进行存储以及计算的技术。从当前的主流趋势来说，大数据核心技术其实就是分布式存储和分布式计算，通过集群环境，来实现对大规模数据的分析处理。


现在的大数据存储主要分为三种方式实现——

分布式系统：

典型代表Hadoop分布式文件系统HDFS，具有高度容错性，适用于批量处理并且能够提供高吞吐量的数据访问、分布式键值系统。

NoSQL数据库：

面对更大规模的数据，传统的关系型数据库已经无法满足需求，而NoSQL数据库具有更好的横向扩展能力，支持更大规模的数据存储。

云数据库：

基于云计算技术发展的一种共享基础架构的方法，是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。

而大数据计算，依赖于不同的技术框架，根据实际的场景需求，来匹配适合的框架即可。

批处理框架：

Hadoop是分布式批处理的代表框架，适合于先存储后计算，实时性要求不高，同时数据的准确性和全面性更为重要的场景。

流处理框架：

Storm是流处理框架的典型代表，针对流数据的处理，主要适用于服务器日志的实时采集等对实时数据处理需求较高的场景。

交互式计算框架：

Spark是交互式计算的典型代表，交互式数据处理能够保证输入的信息得到及时处理，使交互方式继续进行下去，目前Spark的市场占有率还是很高的。

混合处理框架：

最新的技术趋势来看，混合处理框架的代表Flink发展势头正旺。Flink将数据流按照有界和无界进行定义，能够同时支持批处理和流处理。

关于大数据培训哪些技术要求，大数据技术学习路线，以上就是给到大家的一些建议了。大数据技术，是实现大数据处理的关键，也是从事相关工作岗位所需要的关键性技能。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发、数据分析与挖掘，高级技术提升班，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服获取！