大数据开发都需要掌握哪些技术?
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发布时间:2024-05-29 23:12
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时间:2024-06-09 13:08
1. Java编程技术
Java编程技术是大数据学习的基础,Java是一种强类型语言,拥有极高的跨平台能力,可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等,是大数据工程师最喜欢的编程工具。
2.Linux命令
对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的,相比Linux操作系统,Windows操作系统是封闭的操作系统,开源的大数据软件很受限制。
3. Hadoop
Hadoop是大数据开发的重要框架,其核心是HDFS和MapReduce,HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce为海量的数据提供了计算,因此,需要重点掌握,除此之外,还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!
4. Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行,十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。
5. Avro与Protobuf
Avro与Protobuf均是数据序列化系统,可以提供丰富的数据结构类型,十分适合做数据存储,还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式,学习大数据,需掌握其具体用法。
6.ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件,是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等,在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。
7. HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,它不同于一般的关系数据库,更适合于非结构化数据存储的数据库,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。
8.phoenix
phoenix是用Java编写的基于JDBC
API操作HBase的开源SQL引擎,其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性,大数据开发需掌握其原理和使用方法。
9. Redis
Redis是一个key-value存储系统,其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用,它提供了Java,C/C++,C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby,Erlang等客户端,使用很方便,大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。
10. Flume
Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。
11. SSM
SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成,常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时,再使用SSM进行整合操作。
12.Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理,也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现!
13.Scala
Scala是一门多范式的编程语言,大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的,想要学好Spark框架,拥有Scala基础是必不可少的,因此,大数据开发需掌握Scala编程基础知识!
14.Spark
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求,大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark
RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark
Streaming以及Spark ML等相关知识。
15.Azkaban
Azkaban是一个批量工作流任务调度器,可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程,可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度,大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。
16.Python与数据分析
Python是面向对象的编程语言,拥有丰富的库,使用简单,应用广泛,在大数据领域也有所应用,主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等,因此,大数据开发需学习一定的Python知识。
大数据专业需要学习哪些技术
1、编程语言:想要学习大数据技术,首先要掌握一门基础编程语言。Ja编程语言的使用率较广泛,因此就业机会会更多一些,而Python编程语言正在高速推广应用中,同时学习Python的就业方向会更多一些。2、Linux:学习大数据一定要掌握一定的Linux技术知识,不要求技术水平达到就业的层次,但是一定要掌握Linux系统的基本...
大数据解决方案
大数据解决方案是上海金轩数字科技有限公司的核心服务之一。我们提供一站式的数据收集、存储、处理、分析和可视化方案,旨在帮助企业从海量数据中提炼有价值的信息,优化决策过程,提高竞争力。我们的解决方案具备高兼容性、高吞吐性、高可用性和高扩展性,能够满足企业不断增长的数据需求,助力企业实现数字化转型和智能化升级。企业规划和实施一个成功的大数据方案需要从多个方面综合考虑。首先,企业需要明确自身的业务需求,确定大数据方案的目标和期望达成的效果。接着,进行大数据技术的调研和选型,选择适合企业业务需求的技术栈和工具。然后,制定详细的大数据方案...
大数据需要学哪些内容
大数据需要学习的内容主要包括:数学基础、编程语言、数据处理与分析技术、大数据平台及工具、业务知识与实际应用。数学基础是大数据领域的重要基石。需要掌握的内容包括统计学、线性代数、概率论等,这些数学知识对于理解和分析大数据有着至关重要的作用。比如,统计学可以帮助我们理解数据的分布和规律,而线性代...
大数据开发都需要掌握哪些技术?
Hadoop是大数据开发的重要框架,其核心是HDFS和MapReduce,HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce为海量的数据提供了计算,因此,需要重点掌握,除此之外,还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!4. Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映...
大数据技术都学什么课程呢?
1、编程语言:要学习大数据技术,首先要掌握一门基本的编程语言。Java编程语言应用最广泛,所以就业机会会更多,Python编程语言正在高速推广应用,学习Python的就业方向会也有很多。2、Linux:学习大数据必须掌握一定的Linux技术知识,不要求技术水平达到就业水平,但必须掌握Linux系统的基本操作,能够处理实际工作中...
大数据专业需要学习哪些技术
1、大数据工程师要学习JAVA、Scala、Python等编程语言,不过这些语言都是相通的,掌握了一门编程语言其他的就很好学习了。大数据的学习需要掌握以下技术:Hadoop、spark、storm等核心技术。2、基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术...
大数据工程师都需要掌握什么
作为大数据工程师,需要掌握的知识和技能非常丰富。以下是大数据工程师需要掌握的一些重要领域和技能,详细解释如下:1. 大数据基础知识:大数据工程师需要了解大数据的基本概念、原理和技术体系。包括对分布式存储和计算的理解,熟悉Hadoop、Spark等大数据框架的使用和原理。2. 数据处理与分析:熟悉数据处理和分析...
大数据技术主要学些什么呢?
大数据技术主要学习内容包括:数据处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化以及大数据平台开发等。一、数据处理 在大数据技术中,数据处理是核心基础。学习者需要掌握如何采集、清洗、整合和转换数据,使其适应后续的分析和挖掘工作。这一阶段主要涉及数据采集技术、数据清洗方法和数据格式转换等技能。二、数据分析 ...
大数据开发需要掌握的技术有哪些?为什么?
大数据开发需要掌握的技术有很多,以下是一些主要的技术:1. Hadoop:Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架,可以处理大规模数据集。2. Spark:Spark是一个快速的、通用的、分布式计算系统,可以用于大规模数据处理和分析。3. Storm:Storm是一个分布式实时计算系统,可以用于处理流式数据。4. Flink:...
大数据需要哪些技能
大数据需要以下技能:数据处理和分析能力。这是大数据领域中的核心能力之一。在大数据环境下,需要对海量数据进行有效处理和分析,提取有价值的信息。这需要掌握数据清洗、数据挖掘、数据可视化等技术,并能够运用统计分析、机器学习等方法对数据进行分析和挖掘。同时还需要具备一定的业务知识和领域经验,以更好地...
大数据分析一般用学习什么技术_适用于大数据分析的技术哪一个_百度知...
1. Java编程技术 Java是一种广泛应用于大数据解决方案的编程语言。它具备跨平台的特性,能够支持从桌面应用程序到Web应用、分布式系统以及嵌入式系统应用程序的开发。作为大数据工程师,掌握Java是关键。2. Linux命令 由于大数据开发通常在Linux环境中进行,熟悉Linux操作系统对大数据开发者来说至关重要。Linux...