在大数据的发展历程当中,大数据技术框架也经历了一代又一代的更新和优化,基于新一代的技术要求,也就需要新一代的技术框架,来满足新的数据处理需求。今天的大数据中高级培训班课程分享,我们就来对大数据必学技术框架做一个简单的汇总。
大数据生态圈经过十余年的指数式发展,各种技术百花齐放,新技术迭代更新,基于实际的需求,给出更适合的解决方案。
1.Flume
Flume是一个分布式、高可靠和高可用的海量日志聚合系统,支持从各类数据发送方采集数据,同时也提供对数据的简单处理里能,并可以将处理后的数据定制化地写入各种数据接收方。
2.Hive
Hive是建立在Hadoop基础上的开源数据仓库,提供类似SQL的HQL(Hive Query Language)语言对存储在Hadoop中的大规模数据进行存储、查询和分析操作。
3.HDFS
Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),提供高吞吐量的数据访问能力,适合用于大规模海量数据的存储。
4.Kafka
kafka是一个分布式的、可分区的、多副本的实时消息发布和订阅系统,提供可扩展、高吞吐、低延迟、高可靠的消息分发服务。
5.MapReduce
MapReduce是一种分布式计算模型。它提供了快速并行处理海量数据的能力,主要用解决海量数据的批量计算问题。
6.Spark
Spark是基于内存计算的的大数据分布式计算框架。它是基于MapReduce算法实现的分布式计算平台,具有MapReduce所有优点。不同于MapReduce的是,Spark计算任务的中间结果和最终结果都可以保存在内存中,从而计算过程不再读写分布式文件系统。
7.Spark Streaming
Spark Streaming是一个分布式、可容错、高吞吐、高性能、高可靠的实时计算平台,可以为海量数据提供实时处理。
8.HBase
Hbase是一种构建在HDFS之上的分布式、面向列的存储系统,提供海量数据存储功能,适合实时读写、随机访问超大规模数据集的应用场景。
9.YARN
YARN是一个通用的资源管理系统,可以为各类应用程序进行资源管理和调度。
10.ZooKeeper
ZooKeeper提供分布式、高可用性的协调服务,帮助系统避免单点故障,从而建立可靠的应用服务。
关于大数据中高级培训班,大数据必学技术框架,以上为大家做了一个简单的汇总介绍。这些大数据技术框架,是实现大数据处理的重要组件,也是学习当中的重点内容。加米谷大数据,
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