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数据科学与大数据技术培训课程之大数据处理技术

作者:张老师 浏览次数: 2020-06-05 16:03
大数据的快速发展,行业对专业人才的需求也在进一步上升,而所谓专业人才,自然是掌握数据科学和大数据核心技术的人才,能够基于数据处理的各个环节,解决实际的问题。今天的数据科学与大数据技术培训课程分享,我们就主要来聊聊大数据处理技术。

大数据的规模不断增大,相应的大数据处理的任务难度和复杂度也在增加,而大数据处理技术,本质上来说,就是为了解决大数据处理当中遇到的各种问题。

数据科学与大数据技术培训课程

主流的大数据处理框架,其实就是针对于不同的数据处理需求而给出的技术解决方案。

Hadoop

Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号。在过去的十多年发展当中,Hadoop已成为一个完整的生态系统,众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。

MapReduce是面向Hadoop的分布式计算引擎,处理大型分布式数据集提供支持。

HDFS是面向Hadoop的文件系统,提供分布式存储。

Hive是面向Hadoop生态系统的数据仓库,提供HiveQL查询和管理大数据。

HBase是面向Hadoop的分布式数据库,支持对大数据进行随机性的实时读取/写入访问。

Flume是面向Hadoop的日志数据收集系统,数据可以直接导入到Hadoop。

Sqoop是面向Hadoop的数据转换工具,在关系数据库与Hadoop之间传输数据。

Zookeeper,负责提供Hadoop集群的维护配置信息、命名、提供分布式同步以及提供群组服务。

Ambari,作为Hadoop生态系统的一部分,提供Hadoop集群配置、管理和监控服务。

Spark

准确来说,Spark是一种大数据计算引擎,是MapReduce之外的另一种选择,基于内存计算,弥补了MapReduce在性能上的不足。可以单独使用,也可以与Hadoop集群协同工作,在实时要求高的计算场景下,成功取代MapReduce。

Storm

在实时计算领域,Spark只能说是实现了准实时的计算,而真正意义上实现实时计算的,还是Storm。Storm对实时数据流进行处理,实现了亚秒级的数据延迟,更能满足更高实时性要求的数据场景。

关于数据科学与大数据技术培训课程,大数据处理技术,以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据在发展,大数据技术也在发展,跟随主流趋势,是对大数据从业者们的基本要求。加米谷大数据,成都大数据培训机构,数据科学与大数据技术培训班,本月正在招生中,课程大纲及试听课程可联系客服获取!
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