大数据中高级培训班：大数据必学技术框架

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，成都大数据培训机构，大数据高级提升班，本月正在招生中，课程大纲及试听课程可联系客服领取！