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大数据技术培训学校:开源大数据工具学习建议

作者:张老师 浏览次数: 2020-06-19 15:49
大数据,已经成为现代社会不可缺少的一部分,数据成为重要的价值资产,在各个层面得到重视。“数据重构商业,流量改变未来”正在成为普遍的共识,而大数据人才,也在成为企业的重要储备人才。今天我们就从大数据技术培训学校的角度,来给大家一些开源大数据工具学习建议。

从IT时代转入DT时代,大数据成为企业必争之地,而掌握专业技术技能的大数据人才,是企业开展大数据业务的重要支撑性人才,大数据技术培训也成为IT职业培训当中的热门选择。

大数据技术培训学校

大数据技术培训,主要就是对大数据处理的相关技术的学习和掌握,而在大数据处理当中,开源大数据工具是企业控制成本的主要选择。掌握行业主流的开源大数据框架,也是入行做大数据的基本要求。

1.Apache Hadoop

Hadoop是大数据第一代开源框架,主要在大批量数据离线处理上有明显的优势,Hadoop基于Java进行编程,所以学习Hadoop的前提,是还需要有Java编程基础。

围绕Hadoop,还形成了一整个的生态系统,涵盖二十多个组件,包括Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Kafka、Flume等等,各个组件各自负责解决大数据处理当中的一部分需求,基于Hadoop集群来系统工作。

2.Apache Spark

Apache Spark是在Hadoop MapReduce基础上的优化,提供准实时的大数据并行计算,继承了MapReduce计算模型的优势,同时扩展了更多的计算公式,能够满足更多场景下的大数据计算需求。

Spark是基于Scala语言的,同时整个技术栈及其组件也支持通过Java API来编程,核心RDD框架及其功能、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark GraphX,共同形成了Spark技术生态圈。

3.Apache Mahout

Apache Mahout是开源大数据工具和流行的Java ML库。它由可扩展的机器学习算法组成,在Hadoop上运行,与Hadoop集群能够很好地集成。

4.Java JFreechart

数据可视化是大数据分析中的重要任务。JFreechart是流行的开源大数据可视化工具之一,可以以Java内置的库来快速完成简单的图表可视化任务。

5.Deeplearning4j

Deelearning4j用于构建不同类型的神经网络,带有许多专注于深度学习的内置算法。提供Java,Python和Python API,支持微服务架构,可以在Hadoop上扩展。

6.Apache Storm

Storm是真正意义上实现实时流处理的框架,与Spark相比,在实时处理上的表现,更具优势。但是缺乏批处理上的优势,更适用于仅存在实时流处理的场景。

关于大数据技术培训学校,开源大数据工具,以上就是给到大家的学习建议了,当然,这里仅是其中一部分,后续需要学习掌握的组件框架,还有待继续挖掘。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,高级大数据技术提升班,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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