大数据使用的技术：大数据技术架构

在大数据的发展当中，大数据技术是提供关键性支持的，对于企业而言，希望能够以低成本实现满足自身需求的大数据系统平台搭建，而对于大数据开发者而言，需要对主流技术做到熟练地应用和掌握。今天我们主要来聊聊大数据使用的技术，大数据技术架构。

通常来说，企业级的大数据系统平台，需要根据具体需求来进行架构搭建，至少包括数据采集、存储、计算三层。


第一个是数据采集层，以App、saas为代表的服务。

大数据基础阶段需掌握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。

第二个数据存储层，比如云存储，需掌握的技术有：hbase、hive、sqoop等。

比如：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

HBase是一种Key/Value系统，部署在hdfs上，克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点，与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

第三个是数据计算应用层，以数据为基础，为将来的移动社交、交通、教育，金融进行服务，涉及到大数据架构设计阶段需掌握的技术有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等，以及大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Spark Streaming、storm、Flink。

其中，Kafka是一种高吞吐量的分布式、发布/订阅消息系统，可以同时支持离线数据处理和实时数据处理。

ZooKeeper作为Hadoop生态体系中不可或缺的一部分，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。

Spark Streaming属于Spark的核心api，它支持高吞吐量、支持容错的实时流数据处理。Flink则是新兴流计算框架，尤其在阿里技术系得到重用。

关于大数据使用的技术，大数据技术架构，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据开发当中，技术的选型是与具体需求结合的，这也就要求大数据开发者具备复合型的技术能力。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发、数据分析与挖掘，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！