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大資料相關的十大技術

大資料技術指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

 

 

大資料相關的十大技術

 

1、Java程式設計技術

 

Java程式設計技術是大資料學習的基礎,Java是一種強型別語言,擁有極高的跨平臺能力,可以編寫桌面應用程式、Web應用程式、分散式系統和嵌入式系統應用程式等,是大資料工程師最喜歡的程式設計工具,因此,想學好大資料,掌握Java基礎是必不可少的!

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2、Linux命令

 

對於大資料開發通常是在Linux環境下進行的,相比Linux作業系統,Windows作業系統是封閉的作業系統,開源的大資料軟體很受限制,因此,想從事大資料開發相關工作,還需掌握Linux基礎操作命令。真正的大資料工程師,linux命令是橫著寫很長,不是一句一句執行的,尤其是大資料工程師需要檢測cpu,記憶體,網路IO等各種開銷,就需要掌握各種命令,命令主要分為這幾種,一是檢視各種程序的相關資訊,其中包括cpu或者記憶體等從高到底,或者是前十等等。二是排查故障,結合linux和java的各種命令快速定位到問題出現的關鍵地方。三是排除系統長時間使用過慢原因等。

 

3、HBase

 

HBase是Hadoop的資料庫,HBase是一個分散式的、面向列的開源資料庫,它提供了隨機,實時讀/寫訪問大資料,並進行了優化承載非常大的資料表 - 數十億行乘以百萬列 -,實現伺服器硬體之上叢集。不同於一般的關係資料庫,更適合於非結構化資料儲存的資料庫,是一個高可靠性、高效能、面向列、可伸縮的分散式儲存系統,在其核心Apache HBase是一個分散式的面向列的資料庫,屬於谷歌的Bigtable:Apache HBase在Hadoop和HDFS之上提供了類似於Bigtable的能力。大資料開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高階用法等。

 

4、Hive

 

Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具,方便簡單的資料彙總工具,可以將結構化的資料檔案對映為一張資料庫表,並提供簡單的sql查詢功能,可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行執行,十分適合資料倉庫的統計分析。同時,這語言也可以讓傳統的map / reduce程式設計師嵌入他們的自定義maperhe reducer.對於Hive需掌握其安裝、應用及高階操作等。

 

5、ZooKeeper

 

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要元件,是一個為分散式應用提供一致性服務的軟體,一種集中式的服務(負載平衡器),提供的功能包括:配置維護、域名服務、分散式同步、元件服務等,並提供團體服務。Apache ZooKeeper協調執行在Hadoop叢集上的分散式應用程式。在大資料開發中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現方法。

 

6、Avro與Protobuf

 

Avro與Protobuf均是資料序列化系統,可以提供豐富的資料結構型別,十分適合做資料儲存,還可進行不同語言之間相互通訊的資料交換格式,學習大資料,需掌握其具體用法。

 

7、Cassandra

 

Apache Cassandra是一個高效能,可擴充套件性和高線性可用的資料庫,可以執行在伺服器或雲基礎設施上,為關鍵任務資料提供完美的平臺,。 Cassandra支援多個數據中心之間複製是同類產品中最好,為使用者提供更低的延遲,甚至不懼怕停電。 Cassandra的資料模型提供了便利的列索引,高效能試圖和強大的內建快取。

 

8、Kafka

 

Kafka是一種高吞吐量的分散式釋出訂閱訊息系統,其在大資料開發應用上的目的是通過Hadoop的並行載入機制來統一線上和離線的訊息處理,也是為了通過叢集來提供實時的訊息。大資料開發需掌握Kafka架構原理及各元件的作用和使用方法及相關功能的實現!

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9、Chukwa

 

是一個開源大型分散式系統的資料採集監視系統。它是建立在Hadoop分散式檔案系統(HDFS)和Map/ Reduce框架之上,並繼承了Hadoop的可伸縮性和健壯性。 Chukwa還包括一個靈活而強大的工具包,用於顯示,監測和分析結果,以便做出最佳地使用所收集的資料。

 

10、Flume

 

Flume是一款高可用、高可靠、分散式的海量日誌採集、聚合和傳輸的系統,Flume支援在日誌系統中定製各類資料傳送方,用於收集資料;同時,Flume提供對資料進行簡單處理,並寫到各種資料接受方(可定製)的能力。大資料開發需掌握其安裝、配置以及相關使用方法。