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大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)該怎么自學(xué)

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大數(shù)據(jù)本質(zhì)也是數(shù)據(jù),但是又有了新的特征,包括數(shù)據(jù)來(lái)源廣、數(shù)據(jù)格式多樣化(結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、Excel文件、文本文件等)、數(shù)據(jù)量大(最少也是TB級(jí)別的、甚至可能是PB級(jí)別)、數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度快等。


 通過(guò)幾個(gè)問(wèn)題了解我們應(yīng)該學(xué)習(xí)那些技術(shù):


數(shù)據(jù)來(lái)源廣,該如何采集匯總?,對(duì)應(yīng)出現(xiàn)了Sqoop,Cammel,Datax等工具。


數(shù)據(jù)采集之后,該如何存儲(chǔ)?,對(duì)應(yīng)出現(xiàn)了GFS,HDFS,TFS等分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)。


數(shù)據(jù)存儲(chǔ)之后,該如何快速運(yùn)算出自己想要的結(jié)果?對(duì)應(yīng)的MapReduce這樣的分布式運(yùn)算框架解決了這個(gè)問(wèn)題;但是寫(xiě)MapReduce需要Java代碼量很大,所以出現(xiàn)了Hive,Pig等將SQL轉(zhuǎn)化成MapReduce的解析引擎;普通的MapReduce處理數(shù)據(jù)只能一批一批地處理,時(shí)間延遲太長(zhǎng),為了實(shí)現(xiàn)每輸入一條數(shù)據(jù)就能得到結(jié)果,于是出現(xiàn)了Storm/JStorm這樣的低時(shí)延的流式計(jì)算框架;但是如果同時(shí)需要批處理和流處理,按照如上就得搭兩個(gè)集群,Hadoop集群(包括HDFS+MapReduce+Yarn)和Storm集群,不易于管理,所以出現(xiàn)了Spark這樣的一站式的計(jì)算框架,既可以進(jìn)行批處理,又可以進(jìn)行流處理(實(shí)質(zhì)上是微批處理)。而后Lambda架構(gòu),Kappa架構(gòu)的出現(xiàn),又提供了一種業(yè)務(wù)處理的通用架構(gòu)。


為了提高工作效率我們應(yīng)該掌握哪些工具:


Ozzie,azkaban:定時(shí)任務(wù)調(diào)度的工具。


Hue,Zepplin:圖形化任務(wù)執(zhí)行管理,結(jié)果查看工具。


Scala語(yǔ)言:編寫(xiě)Spark程序的最佳語(yǔ)言,當(dāng)然也可以選擇用Python。


Python語(yǔ)言:編寫(xiě)一些腳本時(shí)會(huì)用到。


Allluxio,Kylin等:通過(guò)對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,加快運(yùn)算速度的工具。

感謝各位的閱讀,以上就是“大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)該怎么自學(xué)”的內(nèi)容了,經(jīng)過(guò)本文的學(xué)習(xí)后,相信大家對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)該怎么自學(xué)這一問(wèn)題有了更深刻的體會(huì),具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián),小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章,歡迎關(guān)注!

網(wǎng)頁(yè)題目:大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)該怎么自學(xué)
標(biāo)題路徑:http://www.chinadenli.net/article16/iighdg.html

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