石家莊大數(shù)據(jù)分析培訓選達內(nèi)教育!達內(nèi)IT培訓機構開設Java,Java互聯(lián)網(wǎng)架構，JAVA大數(shù)據(jù)，PHP,軟件測試，嵌入式，C++,C#,Android,iOS,UID,UED,產(chǎn)品經(jīng)理，Linux云計算，Python,Web前端，VR,VFX影視視效設計師，CAD,網(wǎng)絡運維，網(wǎng)絡營銷，電商，主辦會計，少兒編程，智能機器人編程，編程數(shù)學等27課程體系。達內(nèi)締造一站式人才輸送平臺，完善的服務體系，可先就業(yè)后付款，美國上市教育機構!

石家莊達內(nèi)大數(shù)據(jù)分析培訓

大數(shù)據(jù)發(fā)展到今天，已經(jīng)是越來越成熟，無論是大型互聯(lián)網(wǎng)公司，還是小型的創(chuàng)業(yè)公司，都能看見大數(shù)據(jù)的身影。那么，學習大數(shù)據(jù)必須掌握哪些核心技術呢?

一、數(shù)據(jù)采集與預處理

數(shù)據(jù)采集就是將這些包括移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)等各種來源的數(shù)據(jù)，寫入數(shù)據(jù)倉庫中，把零散的數(shù)據(jù)整合在一起，對這些數(shù)據(jù)進行綜合分析。

Flume NG作為實時日志收集系統(tǒng)，支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)，同時，對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。

NDC，Netease Data Canal，直譯為網(wǎng)易數(shù)據(jù)運河系統(tǒng)，是網(wǎng)易針對結構化數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)實時遷移、同步和訂閱的平臺化解決方案。

Logstash是開源的服務器端數(shù)據(jù)處理管道，能夠同時從多個來源采集數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)發(fā)送到您較喜歡的 “存儲庫” 中。

Sqoop，用來將關系型數(shù)據(jù)庫和Hadoop中的數(shù)據(jù)進行相互轉(zhuǎn)移的工具，可以將一個關系型數(shù)據(jù)庫(例如Mysql、Oracle)中的數(shù)據(jù)導入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以將Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的數(shù)據(jù)導入到關系型數(shù)據(jù)庫(例如Mysql、Oracle)中。

Strom集群結構是有一個主節(jié)點(nimbus)和多個工作節(jié)點(supervisor)組成的主從結構，主節(jié)點通過配置靜態(tài)指定或者在運行時動態(tài)選舉，nimbus與supervisor都是Storm提供的后臺守護進程，之間的通信是結合Zookeeper的狀態(tài)變更通知和監(jiān)控通知來處理。

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協(xié)調(diào)服務，提供數(shù)據(jù)同步服務。

二、數(shù)據(jù)存儲

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用于數(shù)據(jù)存儲。

HBase，是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，可以認為是hdfs的封裝，本質(zhì)是數(shù)據(jù)存儲、NoSQL數(shù)據(jù)庫。

Phoenix，相當于一個Java中間件，幫助開發(fā)工程師能夠像使用JDBC訪問關系型數(shù)據(jù)庫一樣訪問NoSQL數(shù)據(jù)庫HBase。

Yarn是一種Hadoop資源管理器，可為上層應用提供統(tǒng)一的資源管理和調(diào)度，它的引入為集群在利用率、資源統(tǒng)一管理和數(shù)據(jù)共享等方面帶來了巨大好處。

Mesos是一款開源的集群管理軟件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等應用架構。

Redis是一種速度非常快的非關系數(shù)據(jù)庫，可以存儲鍵與5種不同類型的值之間的映射，可以將存儲在內(nèi)存的鍵值對數(shù)據(jù)持久化到硬盤中，使用復制特性來擴展性能，還可以使用客戶端分片來擴展寫性能。

Atlas是一個位于應用程序與MySQL之間的中間件。

Kudu是圍繞Hadoop生態(tài)圈建立的存儲引擎，Kudu擁有和Hadoop生態(tài)圈共同的設計理念，它運行在普通的服務器上、可分布式規(guī)模化部署、并且滿足工業(yè)界的高可用要求。

三、數(shù)據(jù)清洗

MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計算，”Map(映射)”和”Reduce(歸約)”，是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統(tǒng)中。

隨著業(yè)務數(shù)據(jù)量的增多，需要進行訓練和清洗的數(shù)據(jù)會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調(diào)度系統(tǒng)，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調(diào)度和監(jiān)控。

四、數(shù)據(jù)查詢分析

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數(shù)據(jù)映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。

Hive是為大數(shù)據(jù)批量處理而生的，Hive的出現(xiàn)解決了傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫(MySql、Oracle)在大數(shù)據(jù)處理上的瓶頸

Impala是對Hive的一個補充，可以實現(xiàn)的SQL查詢。使用Impala來實現(xiàn)SQL on Hadoop，用來進行大數(shù)據(jù)實時查詢分析。

Spark擁有Hadoop MapReduce所具有的特點，它將Job中間輸出結果保存在內(nèi)存中，從而不需要讀取HDFS。Spark 啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負載

Nutch 是一個開源Java 實現(xiàn)的搜索引擎。它提供了我們運行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬蟲。

Solr用Java編寫、運行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一個獨立的企業(yè)級搜索應用的全文搜索服務器。

Elasticsearch是一個開源的全文搜索引擎，基于Lucene的搜索服務器，可以的儲存、搜索和分析海量的數(shù)據(jù)。

五、數(shù)據(jù)可視化

對接一些BI平臺，將分析得到的數(shù)據(jù)進行可視化，用于指導決策服務。主流的BI平臺比如，國外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內(nèi)的SmallBI和新興的網(wǎng)易有數(shù)等。

大數(shù)據(jù)技術的體系龐大且復雜，每年都會涌現(xiàn)出大量新的技術，目前大數(shù)據(jù)行業(yè)所涉及到的核心技術主要就是：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)查詢分析和數(shù)據(jù)可視化。