学习大数据相关的十大技术

大数据、人工智能的崛起，都让很多人看到了信息技术的日新月异，也推动了更多传统型企业逐渐往互联网企业转型。如何更好的去分析客户群体，去抓住自己的客户所需，是离不开大数据的帮助的。

为此，也有越来越多的企业看到大数据程序员岗位的重要性，不断的招兵买马，以求让自己的企业能够在这信息时代的竞争中立于不败之地，本文牛耳教育小编总结了大数据相关的十大技术，下面一起来看看吧。

大数据

1、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，是大数据工程师较喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!

2、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。

3、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*用法等。

4、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*操作等。

5、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。

6、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。

7、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的平台，。 Cassandra支持多个数据中心之间复制是同类产品中较好，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。

8、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!

9、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，以便做出较佳地使用所收集的数据。

10、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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