大数据在线培训课程之大数据技术发展流程

大数据技术，为大数据处理提供各种工具和方法，使得海量数据的处理成为可能。而培训学习大数据，重点也就是学习大数据技术，掌握主流的大数据技术框架，能够在实际的业务问题当中，给出技术解决方案。今天的大数据在线培训课程分享，我们来聊聊大数据技术发展流程。

不可否认，大数据的起源来自互联网。网站和网页的爆发式增长，使得搜索引擎公司最早感受到了海量数据带来的技术上的挑战，而随后的社交网络、视频网站、移动互联网的浪潮，加剧了大数据的浪潮。


企业在实际业务运营当中发现，新数据的增长量、多样性和对处理时效的要求是传统数据库、商业智能纵向扩展架构无法应对的。这个时候，就需要新的技术来解决。

谷歌公司率先于2004年提出一套分布式数据处理的技术体系，即分布式文件系统谷歌文件系统（Google file system，GFS）、分布式计算系统MapReduce和分布式数据库BigTable，以较低成本很好地解决了大数据面临的困境，奠定了大数据技术的基础。

受谷歌公司论文启发，Apache Hadoop实现了自己的分布式文件系统HDFS、分布式计算系统MapReduce和分布式数据库HBase，并将其进行开源，这是大数据技术开源生态体系的起点。

2008年左右，雅虎最早在实际环境中搭建了大规模的Hadoop集群，这是Hadoop在互联网公司使用最早的案例，后来Hadoop生态的技术就渗透到了互联网、电信、金融乃至更多的行业。

2009年UCBerkley大学的AMPLab研发出了Spark，经过5年的发展，正式替换了Hadoop生态中MapReduce的地位，成为了新一代计算引擎，而2013年纯计算的Flink诞生，对Spark发出了挑战。2014年之后大数据技术生态的发展进入了平稳期。

经过10年左右的发展，大数据技术形成了以开源为主导、多种技术和架构并存的特点。作为大数据从业者，这些技术、架构，就是必须要掌握的专业技术技能。

关于大数据在线培训课程，大数据技术发展流程，相信看完以上的内容，大家也都有了更清楚的认识了。大数据在快速发展当中，大数据技术架构也在随之不断更新，学习大数据，要保持长期学习能力。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据技术培训班，线上线下同步开课，本月正在招生中，课程大纲及试听课程可联系客服领取！