想要學好大數據需掌握這十二大技術!

對於小白學習大數據需要注意的點有很多,但無論如何,既然你選擇了進入大數據行業,那麼便只顧風雨兼程。正所謂不忘初心、方得始終,學習大數據你最需要的還是一顆持之以恆的心。
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大數據是對海量數據進行存儲、計算、統計、分析處理的一系列處理手段,處理的數據量通常是TB級,甚至是PB或EB級的數據,這是傳統數據處理手段所無法完成的,其涉及的技術有分佈式計算、高併發處理、高可用處理、集羣、實時性計算等,彙集了當前IT領域熱門流行的IT技術。

 

想要學好大數據需掌握以下技術:

 

1Java編程技術

 

Java編程技術是大數據學習的基礎,Java是一種強類型語言,擁有極高的跨平臺能力,可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分佈式系統和嵌入式系統應用程序等,是大數據工程師最喜歡的編程工具,因此,想學好大數據,掌握Java基礎是必不可少的。

 

2Linux命令

 

對於大數據開發通常是在Linux環境下進行的,相比Linux操作系統,Windows操作系統是封閉的操作系統,開源的大數據軟件很受限制,因此,想從事大數據開發相關工作,還需掌握Linux基礎操作命令。

真正的大數據工程師,linux命令是橫着寫很長,不是一句一句執行的,尤其是大數據工程師需要檢測cpu、內存、網絡IO等各種開銷,就需要掌握各種命令。

 

命令主要分爲這幾種,一是查看各種進程的相關信息,其中包括cpu或者內存等從高到底,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。

 

3Hadoop

 

Hadoop是大數據開發的重要框架,Hadoop分HDFS和Map/reduce,HDFS是Hadoop的主要分佈式存儲。一個HDFS集羣主要由一個NameNode(管理文件系統的元數據)和存儲實際數據的DataNode組成。HDFS爲海量的數據提供了存儲,實現了存取優化。

 

Hadoop的MapReduce是一個軟件框架,爲海量的數據提供了計算,可方便地編寫應用程序處理大量的數據(多是TB數據集),因此,需要重點掌握,除此之外,還需要掌握Hadoop集羣、Hadoop集羣管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關技術與操作。

 

4HBase

 

HBase是Hadoop的數據庫,HBase是一個分佈式的、面向列的開源數據庫,它提供了隨機,實時讀/寫訪問大數據,並進行了優化承載非常大的數據表(數十億行乘以百萬列 ),實現服務器硬件之上集羣。

 

不同於一般的關係數據庫,更適合於非結構化數據存儲的數據庫,是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分佈式存儲系統,在其核心Apache HBase是一個分佈式的面向列的數據庫,屬於谷歌的Bigtable:Apache HBase在Hadoop和HDFS之上提供了類似於Bigtable的能力。大數據開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。

 

5Hive

 

Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具,方便簡單的數據彙總工具,可以將結構化的數據文件映射爲一張數據庫表,並提供簡單的sql查詢功能,可以將sql語句轉換爲MapReduce任務進行運行,十分適合數據倉庫的統計分析。

同時,這語言也可以讓傳統的map/reduce程序員嵌入他們的自定義maperhe reducer.對於Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。

 

6ZooKeeper

 

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件,是一個爲分佈式應用提供一致性服務的軟件,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、分佈式同步、組件服務等,並提供團體服務。Apache ZooKeeper協調運行在Hadoop集羣上的分佈式應用程序。在大數據開發中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現方法。

 

7phoenix

 

phoenix是用Java編寫的基於JDBC API操作HBase的開源SQL引擎,其具有動態列、散列加載、查詢服務器、追蹤、事務、用戶自定義函數、二級索引、命名空間映射、數據收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性,大數據開發需掌握其原理和使用方法。

 

8Avro與Protobuf

 

Avro與Protobuf均是數據序列化系統,可以提供豐富的數據結構類型,十分適合做數據存儲,還可進行不同語言之間相互通信的數據交換格式,學習大數據,需掌握其具體用法。

 

9Cassandra

 

Apache Cassandra是一個高性能,可擴展性和高線性可用的數據庫,可以運行在服務器或雲基礎設施上,爲關鍵任務數據提供完美的平臺。

Cassandra支持多個數據中心之間複製是同類產品中最好,爲用戶提供更低的延遲,甚至不懼怕停電。Cassandra的數據模型提供了便利的列索引,高性能試圖和強大的內置緩存。

 

10Kafka

 

Kafka是一種高吞吐量的分佈式發佈訂閱消息系統,其在大數據開發應用上的目的是通過Hadoop的並行加載機制來統一線上和離線的消息處理,也是爲了通過集羣來提供實時的消息。大數據開發需掌握Kafka架構原理及各組件的作用和使用方法及相關功能的實現。

 

11Chukwa

 

一個開源大型分佈式系統的數據採集監視系統。它是建立在Hadoop分佈式文件系統(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數據。

 

12Flume

 

Flume是一款高可用、高可靠、分佈式的海量日誌採集、聚合和傳輸的系統,Flume支持在日誌系統中定製各類數據發送方,用於收集數據。同時,Flume提供對數據進行簡單處理,並寫到各種數據接受方(可定製)的能力。大數據開發需掌握其安裝、配置以及相關使用方法。

 

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