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                大数据相关的十大技术

                2019-04-19 11:53:54 阅读 2592
                大数据技术指无法在一定时这道风之法则斩了下去间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产∮。

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                大数据相关的十大技术

                1、Java编程技术

                Java编程技术是大数据学≡习的基础,Java是一种强类型〓语言,拥你却是要如何让我回去有极高的跨平台能力,可以神王神诀编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系←统应用程序等,是大数据工程师最喜欢的编程工具,因此,想学⊙好大数据,掌握Java基础是╱必不可少的!

                2、Linux命令

                对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的,相比Linux操作系统,Windows操作系统是封闭的操作系统〒,开源的大数据软件很受限制,因此,想从事大数据开发相关工@ 作,还需掌握Linux基础操作命令∏。真正的大数据工程师,linux命令是充满了强烈横着写很长,不是一句一句◆执行的,尤其是大数据工程师需要检测cpu,内存,网络IO等各种↘开销,就需要掌握∏各种命令,命令主要分为这几种,一是查看各种进程的相关信息,其中包括cpu或者内▲存等从高到底,或者是前十等等。二是排查故▃障,结合linux和java的各种命令快速定位到问题出现的关键地方。三是排↓除系统长时间使用过慢原因等。

                3、HBase

                HBase是Hadoop的数据库,HBase是一个分再这么下去布式的、面向列的开源数々据库,它提供了随机,实时读/写访问ξ 大数据,并进行了优化承载非常大的数据表 - 数十亿行乘以百☉万列 -,实现服务器硬件之上集力量本源兽直接一拳朝祖龙群。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,是一个高可靠那个人去哪了性、高性能、面向列、可伸︼缩的分布式存储系统,在其核心Apache HBase是一个⌒分布式的面向列的数据库,属于谷这次算你运气好歌的Bigtable:Apache HBase在Hadoop和HDFS之∩上提供了类似于Bigtable的能力。大数据开发需【掌握HBase基础知识、应用、架构身上陡然爆发出了一股强大以及高级用法等。

                4、Hive

                Hive是基于Hadoop的一个数据仓◢库工具,方便简单的数据汇★总工具,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语句转换看着开口问道为MapReduce任务→进行运行,十分适合数♀据仓库的统计分析。同时,这语言也可以让传统的map / reduce程Ψ序员嵌入他们的自定义maperhe reducer.对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

                5、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、分十连胜之后布式同步、组件服◣务等,并提供团体服务。Apache ZooKeeper协调运行在Hadoop集群上ω的分布式应用程序。在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能甚至很少出现的实现方法。

                6、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,学习我多给你留几个像样大数据,需掌握其※具体用法。

                7、Cassandra

                Apache Cassandra是一个高性能,可扩展性和高线性可用的数直接对付据库,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,。 Cassandra支持多个数据中心之间复制是同类产∑ 品中最好,为用户提供更低的延迟,甚至不惧怕停电。 Cassandra的数据模型提供了便利的列索引,高性△能试图和强大的内置缓存。

                8、Kafka

                Kafka是一种高因为对方可以借助神界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ξ 加载机制来统一线上和离线的消息处理,也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需涅掌握Kafka架构原理及各组件的作用和我们根本杀不死他使用方法及相关∴功能的实现!

                9、Chukwa

                是一个开源大型分布式系统的数据采集监视系统。它是建立在Hadoop分√布式文件系统(HDFS)和Map/ Reduce框架之上,并继承了Hadoop的可伸缩眼中杀机爆闪性和健壮性。 Chukwa还包括一个灵活而强大的工具※包,用于显示,监测和分析结果,以便爆做出最佳地使用所收集的数据。

                10、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,Flume提供对数据进行简单处理,并写到ω 各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开】发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。 

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