大数据工程师一般用什么工具之数据存储类工具

在大数据工程师的日常工作当中，熟练地运用各类大数据工具，能够起到很好的辅助作用，帮助自己更快更好地实现海量数据的处理。那么大数据工程师一般用什么工具呢，今天我们先来说说数据存储类工具。

在大数据处理的流程环节当中，大数据的存储无疑是重要的，大数据存储稳定才能保证后期的数据处理稳定运行，数据分析也更加方便。要知道，随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。


大数据存储需要基于大数据时代的数据特征来进行新的调整——

①Hadoop分布式存储与计算

Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算，是需要重点掌握的大数据存储工具。除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作。

②Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可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，可将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。Hive能够快速开发，人员成本低，可扩展性（自由扩展集群规模），延展性（支持自定义函数），十分适合数据仓库的统计分析。

③ZooKeeper

ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，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，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。在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

④HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

以上就是关于大数据工程师一般用什么工具之数据存储类工具的简单介绍了，当然大数据存储所涉及的技术工具还远不止这些，这就需要大家在大数据的学习过程中去更多地学习和掌握。成都加米谷大数据学院，大数据开发每月开班中，余位不多，详情咨询客服！