本文介绍: 大数据生态技术是指在大数领域中,涉及到的技术体系

1、大数据生态圈技术框架

大数据生态圈技术是指在大数领域中,涉及到的技术体系。目前大数据生态圈中的核心技术总结下来分为以下9类:

2、大数据学习路线

大数据生态学习路线图可以大体划分为七个阶段

  1. 第一阶段是入门知识学习,你需要掌握基础篇的知识体系,这包括了Java和Linux等技术的学习。在Java部分,大多数大数据框架都是采用Java语言开发的,几乎所有的框架都会提供Java API,因此熟练掌描Java是基础。同时,Linux作为开源操作系统,也是大数据生态圈中不可或缺的一部分

  2. 二阶为基程序语音学习,即深入学习编程语言

  3. 接下来是Hadoop生态体系学习的阶段,你需要理解掌握Hadoop核心组件以及生态系统的组成和应用

  4. 掌握了Hadoop后,你将进入分布式计算框架(Spark核心技术)的学习阶段。

  5. 随后,你会进入实时计算框架的学习阶段,以适应数据处理实时性需求

  6. 在此之上,数据可视化数据分析(Python机器学习)的学习也是十分重要的一部分,它们可以帮助你对数据有更深入的理解

  7. 最后,根据具体需求,你还可以学习云上大数据快速应用实现更便捷、更强大的功能
    此外,《快学Scala》和《Scala编程》等书籍可以作为辅助资料帮助你更好理解掌握Scala语言每个阶段的学习都需要通过实战练习提高你的技能和理解度。

    3、大数据生态技术框架

    大数据生态框架技术主要涵盖以下几个部分

  8. 数据采集技术框架:数据采集也被称为数据同步,它是大数据的基础。随着互联网移动互联网、物联网等技术的兴起,海量的数据被产生出来并散落在各个地方。为了从这些数据中挖掘出有价值的内容我们需要将这些数据融合到一起,并进行采集。常用的数据采集工具有Flume、Logstash和FileBeat,它们常用于日志数据的实时监控采集;关系数据库离线数据采集则常用Sqoop和DataX。

  9. 数据存储技术框架:这部分主要包括分布式存储系统HDFS(Hadoop Distributed File System),以及Kafka等技术组件的运行都会用到Zookeeper

  10. 数据处理技术框架:这一部分以Hadoop代表,包括离线计算引擎MapReduce资源调度Apache YARN等核心组件。

  11. 数据检索技术框架:该技术框架主要用于实现对大量数据的快速检索查询

  12. 数据可视化数据分析技术框架:这部分主要包括Python机器学习等工具,帮助进行数据的深度理解和分析

  13. 数据安全技术框架:为保障数据的安全性,需要采用系列安全技术和措施

  14. 数据治理技术框架:通过制定和执行数据管理策略确保数据的质量和准确性。

  15. 数据应用技术框架:根据具体业务需求,将上述技术组合起来,构建满足业务需求应用系统

  16. 实时数据处理技术:包括spark,flink技术。

  17. 数据服务技术框架:提供各种数据服务,如数据采集、清洗、存储、处理、分析和可视化等。

4、大数据技术岗位要求

大数据技术的开发岗位一个涉及多个方面的职位,主要负责处理、分析和解释大量的数据。这个岗位需要具备一定的理论知识实践经验,以便能够有效利用大数据技术为企业创造价值。以下是关于大数据技术开发岗位的一些详细内容

  1. 岗位职责

  2. 所需技能

  3. 工作挑战:

  4. 发展前景

总之,大数据技术开发岗位是一个具有挑战性和发展潜力的职位。从事这个岗位的人员需要具备扎实的理论基础和实践经验,不断学习和掌握新技术,以应对不断变化的市场需求。

5、大数据开发主流技术

大数据开发主流技术主要包括以下几个方面:

  1. 分布式存储系统:随着数据量的不断增长传统关系数据库已经无法满足大数据的存储需求。因此,分布式存储系统应运而生,如Hadoop的HDFS、Google的GFS等。这些系统将数据分散存储在多个节点上,提高了数据的可靠性扩展性。2. 分布式计算框架:为了处理海量数据,需要使用分布式计算框架进行并行计算。目前主流的分布式计算框架有Hadoop的MapReduce、Apache Spark、Apache Flink等。这些框架可以将大规模任务分解多个任务,并在多台机器并行执行,从而提高计算效率。
  2. 数据仓库数据分析:大数据开发过程中,需要对海量数据进行清洗、转换集成和分析。为此,出现了许多数据仓库和数据分析工具,如Hadoop生态系统中的Hive、Pig、HBase等,以及商业智能工具如Tableau、Power BI等。
  3. 实时数据处理:随着业务的发展,越来越多的场景需要实时处理数据。实时数据处理技术包括流式计算框架(如Apache Storm、Apache Flink Streaming)和消息队列(如Kafka,RabbitMQ)。这些技术可以实时处理和分析数据,为用户提供实时的业务支持
  4. 机器学习与深度学习:大数据开发中,机器学习和深度学习技术被广泛应用于数据挖掘推荐系统自然语言处理等领域。主流的机器学习框架有TensorFlow、PyTorch、Scikitlearn等,深度学习框架有Keras、Caffe等。
  5. 数据可视化:为了更好地理解和展示数据,大数据开发过程中需要进行数据可视化。数据可视化工具可以帮助用户更直观地了解数据的分布、趋势等信息。主流的数据可视化工具有Tableau、Power BI、D3.js等。
  6. 容器化与云平台:为了提高大数据应用的部署管理效率,出现了许多容器化技术和云平台例如,Docker可以用于打包部署应用程序,Kubernetes可以用于容器编排;云平台如AWS、Azure、GCP等提供了丰富的大数据服务资源
    总之,大数据开发主流技术涉及分布式存储、计算、数据分析、实时处理、机器学习等多个方面。这些技术相互协作,共同构建了大数据生态系统,为企业个人提供了强大的数据处理能力。

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