大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)運(yùn)用的常用技術(shù)

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)運(yùn)用的常用技術(shù)大數(shù)據(jù)是對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、計(jì)算、統(tǒng)計(jì)、分析處理的一系列處理手段，處理的數(shù)據(jù)量通常是TB級(jí)，甚至是PB或EB級(jí)的數(shù)據(jù)，這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理手段所無(wú)法完成的，其涉及的技術(shù)有分布式計(jì)算、高并發(fā)處理、高可用處理、集群、實(shí)時(shí)性計(jì)算等，匯集了當(dāng)前IT領(lǐng)域熱門(mén)流行的IT技術(shù)。想要學(xué)好大數(shù)據(jù)需掌握以下技術(shù)：1. Java編程技術(shù)Java編程技術(shù)是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，Java是一種強(qiáng)類(lèi)型語(yǔ)言，擁有極高的跨平臺(tái)能力，可以編寫(xiě)桌面應(yīng)用程序、Web應(yīng)用程序、分布式系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序等，是大數(shù)據(jù)工程師最喜歡的編程工具，因此，想學(xué)好大數(shù)據(jù)，掌握J(rèn)ava基礎(chǔ)是必不可少的！

2、2.Linux命令對(duì)于大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)通常是在Linux環(huán)境下進(jìn)行的，相比Linux操作系統(tǒng)，Windows操作系統(tǒng)是封閉的操作系統(tǒng)，開(kāi)源的大數(shù)據(jù)軟件很受限制，因此，想從事大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)相關(guān)工作，還需掌握Linux基礎(chǔ)操作命令。3. HadoopHadoop是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)，MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計(jì)算，因此，需要重點(diǎn)掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級(jí)管理等相關(guān)技術(shù)與操作！4. HiveHive是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射

3、為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供簡(jiǎn)單的sql查詢(xún)功能，可以將sql語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行，十分適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)于Hive需掌握其安裝、應(yīng)用及高級(jí)操作等。5. Avro與ProtobufAvro與Protobuf均是數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng)，可以提供豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類(lèi)型，十分適合做數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，還可進(jìn)行不同語(yǔ)言之間相互通信的數(shù)據(jù)交換格式，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，需掌握其具體用法。6.ZooKeeperZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個(gè)為分布式應(yīng)用提供一致性服務(wù)的軟件，提供的功能包括：配置維護(hù)、域名服務(wù)、分布式同步、組件服務(wù)等，在大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)中要掌握Z(yǔ)ooKeeper的常用命令及功

4、能的實(shí)現(xiàn)方法。7. HBaseHBase是一個(gè)分布式的、面向列的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)，它不同于一般的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，更適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)，是一個(gè)高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需掌握HBase基礎(chǔ)知識(shí)、應(yīng)用、架構(gòu)以及高級(jí)用法等。8.phoenixphoenix是用Java編寫(xiě)的基于JDBC API操作HBase的開(kāi)源SQL引擎，其具有動(dòng)態(tài)列、散列加載、查詢(xún)服務(wù)器、追蹤、事務(wù)、用戶(hù)自定義函數(shù)、二級(jí)索引、命名空間映射、數(shù)據(jù)收集、行時(shí)間戳列、分頁(yè)查詢(xún)、跳躍查詢(xún)、視圖以及多租戶(hù)的特性，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需掌握其原理和使用方法。9. RedisRedis是一個(gè)key-value存儲(chǔ)系統(tǒng)

5、，其出現(xiàn)很大程度補(bǔ)償了memcached這類(lèi)key/value存儲(chǔ)的不足，在部分場(chǎng)合可以對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)起到很好的補(bǔ)充作用，它提供了Java，C/C+，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶(hù)端，使用很方便，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需掌握Redis的安裝、配置及相關(guān)使用方法。10. FlumeFlume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)，F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類(lèi)數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；同時(shí)，F(xiàn)lume提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，并寫(xiě)到各種數(shù)據(jù)接受方（可定制）的能力。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需掌握其安裝、配置以及相關(guān)使用方法。1

6、1. SSMSSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三個(gè)開(kāi)源框架整合而成，常作為數(shù)據(jù)源較簡(jiǎn)單的web項(xiàng)目的框架。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的同時(shí)，再使用SSM進(jìn)行整合操作。12.KafkaKafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，其在大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用上的目的是通過(guò)Hadoop的并行加載機(jī)制來(lái)統(tǒng)一線(xiàn)上和離線(xiàn)的消息處理，也是為了通過(guò)集群來(lái)提供實(shí)時(shí)的消息。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需掌握Kafka架構(gòu)原理及各組件的作用和使用方法及相關(guān)功能的實(shí)現(xiàn)！13.ScalaScala是一門(mén)多范式的編程語(yǔ)言，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)重要框架Spark是采用Scala

7、語(yǔ)言設(shè)計(jì)的，想要學(xué)好Spark框架，擁有Scala基礎(chǔ)是必不可少的，因此，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需掌握Scala編程基礎(chǔ)知識(shí)！14.SparkSpark是專(zhuān)為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用的計(jì)算引擎，其提供了一個(gè)全面、統(tǒng)一的框架用于管理各種不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)處理的需求，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需掌握Spark基礎(chǔ)、SparkJob、Spark RDD、spark job部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內(nèi)存管理、Spark廣播變量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相關(guān)知識(shí)。15.AzkabanAzkaban是一個(gè)批量工作流任務(wù)調(diào)度器，可用于在一個(gè)工作流內(nèi)以一個(gè)特定的順序運(yùn)行一組工作和流程，可以利用Azkaban來(lái)完成大數(shù)據(jù)的任務(wù)調(diào)度，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需掌握Azkaban的相關(guān)配置及語(yǔ)法規(guī)則。16.Python與數(shù)據(jù)分析Python是面向?qū)ο蟮木幊陶Z(yǔ)言，擁有豐富的庫(kù)，使用簡(jiǎn)單，應(yīng)用廣泛，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)