Was müssen Sie über Big Data lernen?

Big Data ist eine Reihe von Verarbeitungsmethoden zum Speichern, Berechnen, Statistiken und Analysieren großer Datenmengen. Die verarbeiteten Datenmengen liegen normalerweise auf TB-Ebene oder sogar auf PB- oder EB-Ebene und liegen außerhalb der Reichweite herkömmlicher Daten Abgeschlossene Datenverarbeitungsmethoden umfassen verteiltes Rechnen, Verarbeitung mit hoher Parallelität, Verarbeitung mit hoher Verfügbarkeit, Clustering, Echtzeit-Computing usw., was die gängigsten IT-Technologien im aktuellen IT-Bereich vereint.

Was müssen Sie über Big Data lernen?

1. Java-Programmiertechnologie

Java-Programmiertechnologie ist die Grundlage für das Big-Data-Lernen. Java ist eine stark typisierte Sprache mit extrem hohen plattformübergreifenden Fähigkeiten und kann Desktop-Anwendungen, Webanwendungen usw. schreiben. Verteilte Systeme und eingebettete Systemanwendungen sind die beliebtesten Programmierwerkzeuge von Big-Data-Ingenieuren. Wenn Sie Big Data gut erlernen möchten, ist es daher unerlässlich, die Grundlagen von Java zu beherrschen!

2.Linux-Befehle

Big-Data-Entwicklung wird normalerweise in der Linux-Umgebung durchgeführt. Das Windows-Betriebssystem ist ein geschlossenes Betriebssystem, und Open-Source-Big-Data-Software ist daher sehr begrenzt, wenn Sie sich mit Big Data befassen möchten Entwicklung Für entsprechende Arbeiten müssen Sie außerdem die grundlegenden Bedienbefehle von Linux beherrschen.

3. Hadoop

Hadoop ist ein wichtiges Framework für die Big-Data-Entwicklung Um sich auf die Beherrschung zu konzentrieren, müssen Sie außerdem verwandte Technologien und Vorgänge wie Hadoop-Cluster, Hadoop-Cluster-Management, YARN und Hadoop Advanced Management beherrschen!

4. Hive

Hive basiert auf Hadoop Ein Data Warehouse-Tool, das strukturierte Datendateien einer Datenbanktabelle zuordnen und einfache SQL-Abfragefunktionen bereitstellen kann. Es kann SQL-Anweisungen zur Ausführung in MapReduce-Aufgaben konvertieren, was sich sehr gut für die statistische Analyse von Data Warehouses eignet. Für Hive müssen Sie die Installation, Anwendung und erweiterten Vorgänge beherrschen.

5. Avro und Protobuf

Avro und Protobuf sind beide Datenserialisierungssysteme, die eine Vielzahl von Datenstrukturtypen bereitstellen können und sich sehr gut für die Datenspeicherung und die Kommunikation zwischen Datenaustauschformaten eignen Um Big Data zu lernen, müssen Sie deren spezifische Verwendung beherrschen.

6.ZooKeeper

ZooKeeper ist eine wichtige Komponente von Hadoop und Hbase. Es handelt sich um eine Software, die konsistente Dienste für verteilte Anwendungen bereitstellt. Zu den bereitgestellten Funktionen gehören: Konfigurationswartung, Domänennamendienst, verteilt Synchronisierung, Komponentendienste usw. Bei der Big-Data-Entwicklung müssen Sie die allgemeinen Befehle und Implementierungsmethoden von ZooKeeper beherrschen.

7. HBase

HBase ist eine verteilte, spaltenorientierte Open-Source-Datenbank. Sie unterscheidet sich von allgemeinen relationalen Datenbanken und eignet sich besser für die unstrukturierte Datenspeicherung . Ein zuverlässiges, leistungsstarkes, spaltenorientiertes, skalierbares verteiltes Speichersystem erfordert die Beherrschung der Grundkenntnisse, Anwendungen, Architektur und erweiterten Nutzung von HBase.

8.phoenix

phoenix ist eine in Java geschriebene Open-Source-SQL-Engine, die auf der JDBC-API basiert, um HBase zu betreiben. Sie verfügt über dynamische Spalten, Hash-Laden, Abfrageserver, Tracking und Transaktionen und Benutzeranpassung erfordert die Beherrschung der Prinzipien und der Verwendung von Funktionen, Sekundärindizes, Namespace-Zuordnung, Datenerfassung, Zeilenzeitstempelspalten, Paging-Abfragen, Skip-Abfragen, Ansichten und Multi-Tenant-Funktionen.

9. Redis

Redis ist ein Schlüsselwertspeichersystem, das in einigen Fällen eine Rolle spielen kann in relationalen Datenbanken. Es bietet Java, C/C++, C#, PHP, Perl, Object-C, Python, Ruby, Erlang und andere Clients die Installation und Konfiguration von Redis und zugehörigen Nutzungsmethoden.

10. Flume

Flume ist ein hochverfügbares, äußerst zuverlässiges, verteiltes System zum Sammeln, Aggregieren und Übertragen von umfangreichen Protokollen Daten; gleichzeitig bietet Flume die Möglichkeit, Daten einfach zu verarbeiten und an verschiedene Datenempfänger zu schreiben (anpassbar). Die Entwicklung von Big Data erfordert die Beherrschung der Installation, Konfiguration und der damit verbundenen Nutzungsmethoden.

11. SSM

Das SSM-Framework ist eine Integration von drei Open-Source-Frameworks: Spring, SpringMVC und MyBatis. Es wird häufig als Framework für Webprojekte mit relativ einfachen Datenquellen verwendet. Die Entwicklung von Big Data erfordert die Beherrschung der drei Frameworks Spring, SpringMVC bzw. MyBatis und die anschließende Verwendung von SSM für Integrationsvorgänge.

12.Kafka

Kafka ist ein verteiltes Publish-Subscribe-Messaging-System. Sein Zweck bei der Entwicklung und Anwendung von Big Data besteht darin, Online-Prozesse durch den parallelen Lademechanismus von Hadoop zu vereinheitlichen Die Verarbeitung besteht auch darin, Echtzeitnachrichten über den Cluster bereitzustellen. Die Entwicklung großer Datenmengen erfordert die Beherrschung der Prinzipien der Kafka-Architektur, der Rolle und Verwendung jeder Komponente sowie der Implementierung verwandter Funktionen!

13. Scala

Scala ist eine Programmiersprache mit mehreren Paradigmen. Big-Data-Entwicklung Das wichtige Framework Spark wurde mit der Scala-Sprache entwickelt. Wenn Sie das Spark-Framework gut erlernen möchten, ist es wichtig, über eine Scala-Grundlage zu verfügen. Daher erfordert die Big-Data-Entwicklung die Beherrschung der Grundkenntnisse der Scala-Programmierung!

14.Spark

Spark ist eine schnelle und vielseitige Computer-Engine, die für die Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt wurde. Sie bietet ein umfassendes und einheitliches Framework für die Verwaltung der Anforderungen der Big-Data-Verarbeitung für verschiedene Datensätze und Datenquellen unterschiedlicher Art. Die Datenentwicklung erfordert die Beherrschung von Spark Grundlagen, SparkJob, Spark RDD, Spark-Jobbereitstellung und Ressourcenzuweisung, Spark Shuffle, Spark-Speicherverwaltung, Spark-Broadcast-Variablen, Spark SQL, Spark Streaming und Spark ML sowie andere verwandte Kenntnisse.

15.Azkaban

Azkaban ist ein Batch-Workflow-Aufgabenplaner, der zum Ausführen einer Reihe von Jobs und Prozessen in einer bestimmten Reihenfolge innerhalb eines Workflows verwendet werden kann, um große Aufgaben abzuschließen Die Planung von Datenaufgaben und die Entwicklung großer Datenmengen erfordern die Beherrschung der relevanten Konfigurations- und Syntaxregeln von Askaban.

16. Python und Datenanalyse

Python ist eine objektorientierte Programmiersprache mit umfangreichen Bibliotheken, die einfach zu verwenden und weit verbreitet ist. Sie wird auch im Bereich Big Data verwendet und kann hauptsächlich verwendet werden zur Datenerfassung, Datenanalyse und Datenvisualisierung usw. verwendet werden. Daher erfordert die Big-Data-Entwicklung das Erlernen bestimmter Python-Kenntnisse.

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