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大数据相关技术:大数据技术有哪些

作者:张老师 浏览次数: 2019-11-20 10:51
作为IT行业高薪职位,大数据相关的岗位在就业市场上有着相当的竞争力,为什么会工资高,主要还是在于大数据技术的重要性所在。那么大数据相关技术有哪些,今天我们就来仔细了解一下。

大数据相关技术

随着互联网的进一步发展,不断产生的海量大数据,无法用常规软件工具去进行相关的处理,急需要大数据相关技术去发现其中的价值——

Java编程技术

Java编程技术是大数据技术的基础,拥有极高的跨平台能力,桌面应用、Web应用、分布式系统和嵌入式系统应用程序等,都能通过Java编程来实现,Java编程在大数据当中的重要性不言而喻。

Linux命令

目前主流的大数据开发都是在Linux环境下进行的,想要从事大数据开发工作,Linux基础操作命令是必须掌握的。大数据工程师在工作当中,需要检测cpu,内存,网络IO等各种开销,使用Linux命令能够快速查看各种进程的相关信息、排查故障等。

HBase

HBase是Hadoop的数据库,不同于一般的关系数据库,HBase更适合于非结构化数据存储的数据库,实时读/写访问大数据,优化承载非常大的数据表。大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行,十分适合数据仓库的统计分析。


ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件,是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,一种集中式的服务(负载平衡器),提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等,并提供团体服务。

Avro与Protobuf

Avro与Protobuf均是数据序列化系统,可以提供丰富的数据结构类型,十分适合做数据存储,还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式,学习大数据,需掌握其具体用法。

Cassandra

Apache Cassandra是一个高性能,可扩展性和高线性可用的数据库,可以运行在服务器或云基础设施上,为关键任务数据提供完美的平台。

Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现。

Chukwa

Chukwa是一个开源大型分布式系统的数据采集监视系统,建立在Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Map/Reduce框架之上,并继承了Hadoop的可伸缩性和健壮性。

Flume

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据,同时可以对数据进行简单处理。

大数据相关技术,是数据的核心技能,在大数据工作当中,这是必须牢牢掌握的技能,这也是大数据开发工程师等职位的竞争力所在。只有掌握了过硬的大数据技术实力,才能在大数据行业得到更好的发展。
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