大数据技术的具体内容

大数据技术的具体内容有哪些？大数据技术的具体内容：

分布式存储计算架构(强烈推荐：Hadoop)

分布式程序设计(包含：Apache Pig或者Hive)

分布式文件系统(比如：Google GFS)

多种存储模型，主要包含文档，图，键值，时间序列这几种存储模型(比如：BigTable，Apollo， DynamoDB等)

数据收集架构(比如：Kinesis，Kafla)

集成开发环境(比如：R-Studio)

程序开发辅助工具(比如：大量的第三方开发辅助工具)

调度协调架构工具(比如：Apache Aurora)

机器学习(常用的有Apache Mahout 或 H2O)

托管管理(比如：Apache Hadoop Benchmarking)

安全管理(常用的有Gateway)

大数据系统部署(可以看下Apache Ambari)

搜索引擎架构( 学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎)

多种数据库的演变(MySQL/Memcached)

商业智能(大力推荐：Jaspersoft )

数据可视化(这个工具就很多了，可以根据实际需要来选择)

大数据处理算法(10大经典算法)

Hadoop集群与管理

这里会涉及到一些比较高级的数据库管理知识，乍看之下都是操作性的内容，但是做成容易，做好非常难。

1、Hadoop集群的搭建 2、Hadoop集群的监控 3、Hadoop集群的管理 4、集群下运行MapReduce程序

ZooKeeper基础知识

ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。

HBase基础知识

HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据;Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。

1、HBase定义 2、HBase与RDBMS的对比 3、数据模型 4、系统架构 5、HBase上的MapReduce 6、表的设计

      注：尊重原创文章,转载请注明出处和链接 https://www.pxwy.cn/news-id-49661.html 违者必究！部分文章来源于网络由培训无忧网编辑部人员整理发布,内容真实性请自行核实或联系我们，了解更多相关资讯请关注数据库工程师频道查看更多，了解相关专业课程信息您可在线咨询也可免费申请试课。关注官方微信了解更多：150 3333 6050