一文带你了解，2020年大数据终究要学习哪些技术呢？（附技术文档

飞之家
2020-05-27 16:25:59 0

大数据是指对海量数据进行存储、计算、统计和分析处理的一系列技术手段，通常涉及的数据量达到TB级别甚至更高，如PB或EB级。这远远超出了传统数据处理方法的能力范围，涉及到的技术包括分布式计算、高并发处理、高可用性处理、集群管理和实时计算等。这些技术汇集了当前信息技术领域的热门和流行技术。

要学好大数据，需要掌握以下技术：

Java编程技术

Java编程技术是大数据学习的基础。作为一种强类型语言，Java具有很高的跨平台能力，适用于编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序。因此，掌握Java基础是学习大数据不可或缺的一部分。

Linux命令

由于大数据开发通常在Linux环境下进行，相比于Windows操作系统，Linux更为开放，开源的大数据软件在Linux上的限制较少。因此，要想从事大数据开发相关工作，需要掌握Linux的基本操作命令。

Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心组件包括HDFS和MapReduce。HDFS提供海量数据的存储，MapReduce提供海量数据的计算。此外，还需要掌握Hadoop集群、集群管理、YARN及高级管理技术。

Hive

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，能够将结构化的数据文件映射为数据库表，并提供简单的SQL查询功能。它能将SQL语句转换为MapReduce任务执行，非常适合进行数据仓库的统计分析。需要掌握Hive的安装、使用和高级操作。

Avro与Protobuf

Avro和Protobuf都是数据序列化系统，能够提供丰富的数据结构类型，适合数据存储，并可在不同语言之间进行数据交换。学习大数据时，需要掌握它们的具体用法。

ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和HBase的重要组件，提供分布式应用的一致性服务，包括配置维护、域名服务、分布式同步等功能。在大数据开发中，需要掌握ZooKeeper的常用命令及其功能实现方法。

HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，适合非结构化数据存储。它是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。大数据开发需要掌握HBase的基础知识、使用方法、架构和高级用法。

Phoenix

Phoenix是基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，具有动态列、散列加载、查询服务器、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、视图和多租户等特性。大数据开发需要掌握其原理和使用方法。

Redis

Redis是一个key-value存储系统，弥补了Memcached等key-value存储系统的不足，在某些场景下可以很好地补充关系数据库的功能。它支持多种编程语言的客户端，使用方便。大数据开发需要掌握Redis的安装、配置和使用方法。

Flume

Flume是一个高可用、高可靠的分布式日志采集、聚合和传输系统，支持定制各种数据发送方来收集数据，并且可以对数据进行简单处理后写入各种数据接收方。大数据开发需要掌握其安装、配置和使用方法。

SSM框架

SSM框架由Spring、Spring MVC和MyBatis三个开源框架整合而成，常用于简单的Web项目。大数据开发需要分别掌握这三种框架，然后进行整合操作。

Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其目标是通过Hadoop的并行加载机制统一线上和离线的消息处理，并通过集群提供实时消息。大数据开发需要掌握Kafka的架构原理、各组件的作用和使用方法及其功能实现。

Scala

Scala是一种多范式的编程语言，大数据开发的重要框架Spark就是用Scala设计的。因此，想要学好Spark框架，必须掌握Scala的基础知识。

Spark

Spark是一个为大规模数据处理设计的快速通用的计算引擎，提供了一套全面、一致的框架来处理各种不同类型的数据集和数据源。大数据开发需要掌握Spark的基础知识、Spark Job、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和Spark ML等相关知识。