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1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上大數(shù)據(jù)開發(fā)運用的常用技術(shù)大數(shù)據(jù)是對海量數(shù)據(jù)進行存儲、計算、統(tǒng)計、分析處理的一系列處理手段,處理的數(shù)據(jù)量通常是TB級,甚至是PB或EB級的數(shù)據(jù),這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理手段所無法完成的,其涉及的技術(shù)有分布式計算、高并發(fā)處理、高可用處理、集群、實時性計算等,匯集了當(dāng)前IT領(lǐng)域熱門流行的IT技術(shù)。想要學(xué)好大數(shù)據(jù)需掌握以下技術(shù):1. Java編程技術(shù)Java編程技術(shù)是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),Java是一種強類型語言,擁有極高的跨平臺能力,可以編寫桌面應(yīng)用程序、Web應(yīng)用程序、分布式系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序等,是大數(shù)據(jù)工程師最喜歡的編程工具,因此,想學(xué)好大數(shù)據(jù),掌握Java基礎(chǔ)是必不可少的!
2、2.Linux命令對于大數(shù)據(jù)開發(fā)通常是在Linux環(huán)境下進行的,相比Linux操作系統(tǒng),Windows操作系統(tǒng)是封閉的操作系統(tǒng),開源的大數(shù)據(jù)軟件很受限制,因此,想從事大數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)工作,還需掌握Linux基礎(chǔ)操作命令。3. HadoopHadoop是大數(shù)據(jù)開發(fā)的重要框架,其核心是HDFS和MapReduce,HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲,MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計算,因此,需要重點掌握,除此之外,還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關(guān)技術(shù)與操作!4. HiveHive是基于Hadoop的一個數(shù)據(jù)倉庫工具,可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射
3、為一張數(shù)據(jù)庫表,并提供簡單的sql查詢功能,可以將sql語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進行運行,十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析。對于Hive需掌握其安裝、應(yīng)用及高級操作等。5. Avro與ProtobufAvro與Protobuf均是數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng),可以提供豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型,十分適合做數(shù)據(jù)存儲,還可進行不同語言之間相互通信的數(shù)據(jù)交換格式,學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù),需掌握其具體用法。6.ZooKeeperZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件,是一個為分布式應(yīng)用提供一致性服務(wù)的軟件,提供的功能包括:配置維護、域名服務(wù)、分布式同步、組件服務(wù)等,在大數(shù)據(jù)開發(fā)中要掌握ZooKeeper的常用命令及功
4、能的實現(xiàn)方法。7. HBaseHBase是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫,它不同于一般的關(guān)系數(shù)據(jù)庫,更適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)庫,是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng),大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握HBase基礎(chǔ)知識、應(yīng)用、架構(gòu)以及高級用法等。8.phoenixphoenix是用Java編寫的基于JDBC API操作HBase的開源SQL引擎,其具有動態(tài)列、散列加載、查詢服務(wù)器、追蹤、事務(wù)、用戶自定義函數(shù)、二級索引、命名空間映射、數(shù)據(jù)收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性,大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握其原理和使用方法。9. RedisRedis是一個key-value存儲系統(tǒng)
5、,其出現(xiàn)很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足,在部分場合可以對關(guān)系數(shù)據(jù)庫起到很好的補充作用,它提供了Java,C/C+,C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby,Erlang等客戶端,使用很方便,大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Redis的安裝、配置及相關(guān)使用方法。10. FlumeFlume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng),F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方,用于收集數(shù)據(jù);同時,F(xiàn)lume提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理,并寫到各種數(shù)據(jù)接受方(可定制)的能力。大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握其安裝、配置以及相關(guān)使用方法。1
6、1. SSMSSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三個開源框架整合而成,常作為數(shù)據(jù)源較簡單的web項目的框架。大數(shù)據(jù)開發(fā)需分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的同時,再使用SSM進行整合操作。12.KafkaKafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng),其在大數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用上的目的是通過Hadoop的并行加載機制來統(tǒng)一線上和離線的消息處理,也是為了通過集群來提供實時的消息。大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Kafka架構(gòu)原理及各組件的作用和使用方法及相關(guān)功能的實現(xiàn)!13.ScalaScala是一門多范式的編程語言,大數(shù)據(jù)開發(fā)重要框架Spark是采用Scala
7、語言設(shè)計的,想要學(xué)好Spark框架,擁有Scala基礎(chǔ)是必不可少的,因此,大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Scala編程基礎(chǔ)知識!14.SparkSpark是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計的快速通用的計算引擎,其提供了一個全面、統(tǒng)一的框架用于管理各種不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)處理的需求,大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Spark基礎(chǔ)、SparkJob、Spark RDD、spark job部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內(nèi)存管理、Spark廣播變量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相關(guān)知識。15.AzkabanAzkaban是一個批量工作流任務(wù)調(diào)度器,可用于在一個工作流內(nèi)以一個特定的順序運行一組工作和流程,可以利用Azkaban來完成大數(shù)據(jù)的任務(wù)調(diào)度,大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Azkaban的相關(guān)配置及語法規(guī)則。16.Python與數(shù)據(jù)分析Python是面向?qū)ο蟮木幊陶Z言,擁有豐富的庫,使用簡單,應(yīng)用廣泛,在大數(shù)據(jù)領(lǐng)
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