大数据培训哪些技术？大数据要掌握哪些技术

学习大数据，是进入大数据相关岗位工作的前提，尤其是在大数据快速发展的前提下，想要入行发展，更是高效完成大数据技术学习，需要掌握大数据技术，才能在行业立足。对于大数据的学习，最近小伙伴在问，大数据培训哪些技术，大数据要掌握哪些技术，今天我们就来详细聊一聊。

大数据技术，可以统称实现大数据的诸多技术，不同的技术框架，解决不同场景下的大数据需求，基于大数据平台，协同完成大数据处理任务。


从行业主流选择来说，Hadoop、Spark、Flink是主要的三个平台框架，可以满足不同类型的需求。所以在大数据培训当中，这三类框架是肯定需要学习掌握的。

首先， Hadoop在大数据领域，使用广泛，尤其是作为基础架构，其核心组件HDFS和Yarn，始终受到重用，因此也是学习当中必须深度掌握的重点。比如HBase依赖于HDFS，YARN可以为Spark、Samza等框架提供资源管理，这些都是Hadoop学习所必须重视的知识点。

其次，Spark在当前的企业应用当中，占据着很大的市场。在批处理上，Spark与MapReduce不相上下，但是从大趋势来说，MapReduce在走下坡路，而Spark在稳定上升当中。在流处理上，Spark Streaming与另一大流处理系统Apache Storm共同占据了大部分市场。

而除了批处理和流处理，Spark还支持交互式查询、图计算和机器学习，这也使得Spark在未来的发展前景，依然很好。

而近年来，同时支持批处理和流处理的Flink框架，则快速发展，被称为是“下一代数据处理框架”。阿里巴巴是Flink的热烈拥护者，并且在业务当中不断实践，还将推出基于Flink的开源Blink框架。

在企业的实际选择当中，对时间不敏感的批处理任务，Hadoop仍然是优选；而如果需求集中在流处理，要求低延迟，则Storm更加适合，对延迟不敏感，则Spark更适合。而Flink作为新兴框架，未来的发展还有待进一步观察。

关于大数据培训哪些技术，大数据要掌握哪些技术，相信看完以上的分享，大家也都有了更清楚的了解了。大数据快速发展，大数据技术也随之发展，掌握市场需求的大数据技术，是立足发展的关键。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据技术提升班，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服获取！