Was man aus Big Data lernen kann

1. Java-Programmierung

Java-Programmierung ist die Grundlage der Big-Data-Entwicklung. Viele Technologien in Big Data sind in Java geschrieben, beispielsweise Hadoop und Spark ., Mapreduce usw. Wenn Sie also Big Data gut erlernen möchten, ist Java-Programmierung eine notwendige Fähigkeit!

(Empfohlenes Lernen: Java-Einführungsprogramm )

2. Linux-Betrieb und -Wartung

Enterprise Big Data-Entwicklung ist häufig erledigt in Es wird unter dem Linux-Betriebssystem abgeschlossen. Wenn Sie sich daher mit Big-Data-bezogenen Arbeiten befassen möchten, müssen Sie die Betriebsmethoden des Linux-Systems und die zugehörigen Befehle beherrschen.

3. Hadoop

Hadoop ist ein Software-Framework, das in der Lage ist, große Datenmengen zu verarbeiten, und HDFS bietet Dienste für große Datenmengen Zusätzlich zur Speicherung bietet MapReduce Berechnungen für große Datenmengen und ist eine wesentliche Framework-Fähigkeit für die Big-Data-Entwicklung.

4. Zookeeper

ZooKeeper ist ein verteilter Open-Source-Anwendungskoordinationsdienst. Es handelt sich um eine Open-Source-Implementierung von Googles Chubby und ist eine Kombination aus Hadoop und An wichtiger Bestandteil von Hbase. Es handelt sich um eine Software, die konsistente Dienste für verteilte Anwendungen bereitstellt. Zu den bereitgestellten Funktionen gehören: Konfigurationswartung, Domänennamendienste, verteilte Synchronisierung, Gruppendienste usw.

5. Hive

Hive ist ein auf Hadoop basierendes Data Warehouse-Tool, das strukturierte Datendateien einer Datenbanktabelle zuordnen und einfache SQL-Abfragefunktionen bereitstellen kann SQL-Anweisungen werden in MapReduce-Aufgaben ausgeführt, was sich sehr gut für die statistische Analyse von Data Warehouses eignet.

6. Hbase

Dies ist die NOSQL-Datenbank im Hadoop-Ökosystem. Ihre Daten werden in Form von Schlüssel und Wert gespeichert und der Schlüssel ist einzigartig kann zur Deduplizierung von Daten verwendet werden.

7. Kafka ist eine verteilte Veröffentlichung mit hohem Durchsatz -Subscribe-Messaging-System, das alle Aktionsflussdaten auf Websites im Verbrauchermaßstab verarbeiten, die Online- und Offline-Nachrichtenverarbeitung durch den parallelen Lademechanismus von Hadoop vereinheitlichen und Echtzeitnachrichten über Cluster bereitstellen kann.

8. Spark

Spark ist eine schnelle und allgemeine Rechenmaschine, die für die Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt wurde. Sie verfügt über die Vorteile von Hadoop MapReduce, unterscheidet sich jedoch von MapReduce im Zwischenergebnis Der Job kann im Speicher gespeichert werden, wodurch das Lesen und Schreiben von HDFS entfällt, sodass Spark besser für MapReduce-Algorithmen geeignet ist, die eine Iteration erfordern, wie z. B. Data Mining und maschinelles Lernen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas man aus Big Data lernen kann. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!