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大数据开发涉及到的十大编程技术

  • 发布:大数据培训
  • 来源:大数据教程
  • 时间:2018-12-29 18:40

大数据开发涉及到的十大编程技术,大数据采集技术是一项很复杂的工作,指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,且需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据开发涉及到的十大编程技术

大数据开发涉及到的十大编程技术如下:

一、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,因此,想学好大数据,掌握Java基础是必不可少的!

二、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,因此,想从事大数据开发相关工作,还需掌握Linux基础操作命令。真正的大数据工程师,linux命令是横着写很长,不是一句一句执行的,尤其是大数据工程师需要检测cpu,内存,网络IO等各种开销,就需要掌握各种命令,命令主要分为这几种,一是查看各种进程的相关信息,其中包括cpu或者内存等从高到底,或者是前十等等。二是排查故障,结合linux和java的各种命令快速定位到问题出现的关键地方。三是排除系统长时间使用过慢原因等。

三、HBase

HBase是Hadoop的数据库,HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,它提供了随机,实时读/写访问大数据,并进行了优化承载非常大的数据表 - 数十亿行乘以百万列 -,实现服务器硬件之上集群。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,在其核心Apache HBase是一个分布式的面向列的数据库,属于谷歌的Bigtable:Apache HBase在Hadoop和HDFS之上提供了类似于Bigtable的能力。大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

四、Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,方便简单的数据汇总工具,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。同时,这语言也可以让传统的map / reduce程序员嵌入他们的自定义maperhe reducer.对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

五、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,一种集中式的服务(负载平衡器),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,并提供团体服务。Apache ZooKeeper协调运行在Hadoop集群上的分布式应用程序。在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

六、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。

七、Cassandra

Apache Cassandra是一个高性能,可扩展性和高线性可用的数据库,可以运行在服务器或云基础设施上,为关键任务数据提供完美的平台,。 Cassandra支持多个数据中心之间复制是同类产品中最好,为用户提供更低的延迟,甚至不惧怕停电。 Cassandra的数据模型提供了便利的列索引,高性能试图和强大的内置缓存。

八、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!

九、Chukwa

是一个开源大型分布式系统的数据采集监视系统。它是建立在Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Map/ Reduce框架之上,并继承了Hadoop的可伸缩性和健壮性。 Chukwa还包括一个灵活而强大的工具包,用于显示,监测和分析结果,以便做出最佳地使用所收集的数据。

十、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。

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