大数据技术,是入行做大数据的前提,在大数据学习当中,大数据技术生态也是核心重点内容。企业当中的大数据岗位,基于所在的数据处理环节不同,所要求掌握的技术技能不同,在学习上也需要有所侧重。今天的大数据技术与培训内容分享,我们来聊聊大数据技术生态圈。
大数据技术,涉及到数据获取、存储、管理、分析等多个环节的数据处理任务。在各个数据处理环节当中,我们都需要相关的技术来实现处理,面对海量规模的数据,大数据处理的任务也更加复杂。
大数据技术生态,可以简单理解为,集成了大数据的存储和计算以及分析等常见技能于一身的技术框架,通常包括存储+计算+任务调度的核心框架。比如说目前行业当中主流选择的Hadoop和Spark技术生态。
Hadoop自身提供了HDFS用来数据存储,提供了MapReduce用来数据处理(离线计算)。而Spark提供了各种实时计算,机器学习的计算框架。但是Spark没有提供了数据存储的框架,所以还是依赖于第三方的存储框架,比如Hadoop的HDFS,亚马逊的S3存储系统。
这里我们还是对大数据技术生态当中的诸多技术框架做一个简要的介绍:
1.Hadoop Common:Common是Hadoop体系最底层的一个模块,为Hadoop个子项目提供各种工具,如系统配置工具Configuration、远程调用RPC、序列化机制和日志操作等。
2.HDFS:Hadoop分布式文件系统,是Hadoop的基石。
3.MapReduce:MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数:Map和Reduce,由此来完成大规模数据计算。
4.Sqoop:sqoop主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql)间进行数据的传递。
5.Flume:海量日志采集、聚合和传输的系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据。
6.Logstash:数据搜集引擎,支持实时数据管道功能。
7.Kafka:分布式发布订阅消息系统,支持Hadoop并行数据加载。
8.Storm:分布式实时计算框架,实时处理消息并更新数据库。
9.Spark:大数据内存计算框架,可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。
10.Flink:实时流处理框架,也提供API来像Spark一样进行批处理。
关于大数据技术与培训内容,大数据技术生态圈,以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据技术生态在不断发展和完善,作为大数据从业者,要保持学习能力,跟上最新技术趋势。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,专业课程培训,课程大纲及学习资料可联系客服获取!