這篇文章主要講解了“大數據技術應該怎么自學”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“大數據技術應該怎么自學”吧！

創新互聯網站建設由有經驗的網站設計師、開發人員和項目經理組成的專業建站團隊，負責網站視覺設計、用戶體驗優化、交互設計和前端開發等方面的工作，以確保網站外觀精美、成都網站制作、成都網站建設易于使用并且具有良好的響應性。

大數據本質也是數據，但是又有了新的特征，包括數據來源廣、數據格式多樣化(結構化數據、非結構化數據、Excel文件、文本文件等)、數據量大(最少也是TB級別的、甚至可能是PB級別)、數據增長速度快等。

　通過幾個問題了解我們應該學習那些技術：

數據來源廣，該如何采集匯總?，對應出現了Sqoop，Cammel，Datax等工具。

數據采集之后，該如何存儲?，對應出現了GFS，HDFS，TFS等分布式文件存儲系統。

數據存儲之后，該如何快速運算出自己想要的結果?對應的MapReduce這樣的分布式運算框架解決了這個問題;但是寫MapReduce需要Java代碼量很大，所以出現了Hive，Pig等將SQL轉化成MapReduce的解析引擎；普通的MapReduce處理數據只能一批一批地處理，時間延遲太長，為了實現每輸入一條數據就能得到結果，于是出現了Storm/JStorm這樣的低時延的流式計算框架；但是如果同時需要批處理和流處理，按照如上就得搭兩個集群，Hadoop集群(包括HDFS+MapReduce+Yarn)和Storm集群，不易于管理，所以出現了Spark這樣的一站式的計算框架，既可以進行批處理，又可以進行流處理(實質上是微批處理)。而后Lambda架構，Kappa架構的出現，又提供了一種業務處理的通用架構。

為了提高工作效率我們應該掌握哪些工具：

Ozzie，azkaban：定時任務調度的工具。

Hue，Zepplin：圖形化任務執行管理，結果查看工具。

Scala語言：編寫Spark程序的最佳語言，當然也可以選擇用Python。

Python語言：編寫一些腳本時會用到。

Allluxio，Kylin等：通過對存儲的數據進行預處理，加快運算速度的工具。

感謝各位的閱讀，以上就是“大數據技術應該怎么自學”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對大數據技術應該怎么自學這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創新互聯，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！

網頁題目：大數據技術應該怎么自學
標題路徑：http://vcdvsql.cn/article16/iighdg.html

成都網站建設公司_創新互聯，為您提供定制開發、品牌網站設計、網頁設計公司、搜索引擎優化、小程序開發、App開發

廣告

聲明：本網站發布的內容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場，如需處理請聯系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創新互聯