大数据开发知识培训：大数据需要掌握那些技术
作者：张老师 浏览次数： 2020-07-01 18:21
要实现对海量大数据的处理，离不开大数据技术的支持，以Hadoop为首的大数据技术框架，因为成熟稳定，从而成为大数据落地发展的催化剂，使得大数据快速从概念走向落地。今天的大数据开发知识培训分享，我们来聊聊大数据需要掌握那些技术？
1、Hadoop核心
(1)分布式存储基石：HDFS
掌握HDFS数据块，NameNode，DataNode、数据写入与读取过程、数据复制、HA方案、文件类型、HDFS常用设置Java API等。
(2)分布式计算基础：MapReduce
掌握MapReduce编程模型、Java API、MapReduce调优等。
(3)Hadoop集群资源管家：YARN
掌握YARN基本架构，资源调度过程，调度算法等。
2、离线计算框架
(1)离线日志收集利器：Flume
掌握Flume日志收集、适宜场景等。
(2)离线批处理必备工具：Hive
掌握Hive总体架构、使用场景表的分区、分桶和抽样优化等。
(3)速度更快的Hive：Impala
掌握Impala架构，数据处理过程一般使用步骤、Impala与Hive的比较常用配置与最佳使用建议（查错，调优等）。
(4)更快更强更好用的MR：Spark
掌握Spark编程（计算模型RDD、算子Transformation和Actions的使用、使用Spark制作倒排索引）Spark SQL和DataFrame等。
3、实时计算框架
(1)流数据集成神器：Kafka
掌握Kafka构成、工作原理、核心API生态圈代码。
(2)实时计算引擎：Spark Streaming
掌握Spark Streaming工作原理、编写Streaming程序的一般过程、部署Streaming程序监控Streaming程序、性能调优等。
(3)海量数据高速存取数据库：HBase
掌握HBase架构及基本组件、HBase Table设计、HBase基本操作等。
4、大数据ETL
(1)ETL神器：Sqoop，Kettle
掌握Kettle常用组件、抽取Mysql数据到Hive、抽取Hive数据到Mysql等。
(2)任务调度双星：Oozie，Azkaban
掌握ETL与计算任务的统一管理和调度、Oozie和Azkaban方案等。
5、大数据应用与数据挖掘
(1)大数据全文检索引擎：Elasticsearch
掌握全文检索基础知识，ES安装及初级介绍，ES深入理解及使用等。
(2)数据仓库搭建
掌握大数据平台数据仓库经典架构、“五横一纵”的架构等。
关于大数据开发知识培训，大数据需要掌握那些技术，以上就为大家做了一个大致的汇总。在面对大数据的实际需求上，这些技术框架都有适用的场景和方案，这就需要工程师们具备技术选型的能力了。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发零基础班，本月正在招生中，课程大纲及试学视频可联系客服领取！
1、Hadoop核心
(1)分布式存储基石：HDFS
掌握HDFS数据块，NameNode，DataNode、数据写入与读取过程、数据复制、HA方案、文件类型、HDFS常用设置Java API等。
(2)分布式计算基础：MapReduce
掌握MapReduce编程模型、Java API、MapReduce调优等。
(3)Hadoop集群资源管家：YARN
掌握YARN基本架构，资源调度过程，调度算法等。
2、离线计算框架
(1)离线日志收集利器：Flume
掌握Flume日志收集、适宜场景等。
(2)离线批处理必备工具：Hive
掌握Hive总体架构、使用场景表的分区、分桶和抽样优化等。
(3)速度更快的Hive：Impala
掌握Impala架构，数据处理过程一般使用步骤、Impala与Hive的比较常用配置与最佳使用建议（查错，调优等）。
(4)更快更强更好用的MR：Spark
掌握Spark编程（计算模型RDD、算子Transformation和Actions的使用、使用Spark制作倒排索引）Spark SQL和DataFrame等。
3、实时计算框架
(1)流数据集成神器：Kafka
掌握Kafka构成、工作原理、核心API生态圈代码。
(2)实时计算引擎：Spark Streaming
掌握Spark Streaming工作原理、编写Streaming程序的一般过程、部署Streaming程序监控Streaming程序、性能调优等。
(3)海量数据高速存取数据库：HBase
掌握HBase架构及基本组件、HBase Table设计、HBase基本操作等。
4、大数据ETL
(1)ETL神器：Sqoop，Kettle
掌握Kettle常用组件、抽取Mysql数据到Hive、抽取Hive数据到Mysql等。
(2)任务调度双星：Oozie，Azkaban
掌握ETL与计算任务的统一管理和调度、Oozie和Azkaban方案等。
5、大数据应用与数据挖掘
(1)大数据全文检索引擎：Elasticsearch
掌握全文检索基础知识，ES安装及初级介绍，ES深入理解及使用等。
(2)数据仓库搭建
掌握大数据平台数据仓库经典架构、“五横一纵”的架构等。
关于大数据开发知识培训，大数据需要掌握那些技术，以上就为大家做了一个大致的汇总。在面对大数据的实际需求上，这些技术框架都有适用的场景和方案，这就需要工程师们具备技术选型的能力了。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发零基础班，本月正在招生中，课程大纲及试学视频可联系客服领取！
