学习大数据这三个关键技术是一定要掌握!

本文介绍了大数据领域的三项关键技术:Hadoop生态体系、Spark生态体系及Storm实时开发。Hadoop提供分布式文件系统HDFS,支持大规模数据存储与处理;Spark以其内存分布数据集及优化迭代工作负载的能力在某些场景下优于Hadoop;而Storm则擅长于处理无限数据流,实现实时数据处理。

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大数据时代全面来临,大数据、人工智能等技术引领科技创新潮流,获得国家政策大力支持,前景广阔。学习大数据技术的人自然是络绎不绝,但提醒你:学习大数据虽然是一个趋势,但也要注意大数据培训课程的质量,大数据的三个关键技术是一定要掌握的!

 一、Hadoop生态体系 

Hadoop 是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。

Hadoop “栈”由多个组件组成。包括:

1、Hadoop分布式文件系统(HDFS):所有Hadoop集群的默认存储层

2、 名称节点:在Hadoop集群中,提供数据存储位置以及节点失效信息的节点。

3、 二级节点:名称节点的备份,它会定期复制和存储名称节点的数据,以防名称节点失效。

4、 作业跟踪器:Hadoop集群中发起和协调MapReduce作业或数据处理任务的节点。

5、 从节点:Hadoop集群的普通节点,从节点存储数据并且从作业跟踪器那里获取数据处理指令。

二、Spark生态体系 

Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。

Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

三、Storm实时开发 

Storm是一个免费并开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流,像Hadoop批量处理大数据一样,Storm可以实时处理数据。Storm简单,可以使用任何编程语言。

Storm有如下特点:

1、编程简单:开发人员只需要关注应用逻辑,而且跟Hadoop类似,Storm提供的编程原语也很简单

2、高性能,低延迟:可以应用于广告搜索引擎这种要求对广告主的操作进行实时响应的场景。

3、分布式:可以轻松应对数据量大,单机搞不定的场景

4、可扩展: 随着业务发展,数据量和计算量越来越大,系统可水平扩展

5、容错:单个节点挂了不影响应用

6、消息不丢失:保证消息处理

时代不断进步,技术不断发展,想要成为大数据工程师就要不断的学习新技术,把握技术的发展潮流!

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<think>嗯,用户问的是开发大数据平台需要掌握哪些技术。首先,我需要明确大数据平台的基本架构和组成部分。大数据平台通常包括数据采集、存储、处理、分析、可视化和运维等环节。每个环节都有不同的技术,可能需要逐一列举。 数据采集方面,用户可能需要了解各种数据源的接入方式,比如日志收集工具Flume和Logstash,消息队列Kafka,还有数据库同步工具Sqoop和Canal。这些都是常见的数据采集技术,必须提到。 接下来是存储层。分布式文件系统HDFS和对象存储如S3是基础,另外NoSQL数据库比如HBase、Cassandra,还有NewSQL如ClickHouse,这些都是存储大数据关键技术。需要区分不同的存储方案适用的场景,比如HDFS适合批处理,而HBase适合实时查询。 数据处理部分分为批处理和流处理。批处理的话,Hadoop MapReduce虽然老旧但仍有应用,Spark更高效,应该重点介绍。流处理方面,Flink和Spark Streaming是主流,需要强调它们的低延迟特性。 资源管理和调度系统也不可少,YARN和Kubernetes是核心,特别是现在云原生趋势下,Kubernetes的重要性在增加。 数据分析工具如Hive、Spark SQL、Presto和OLAP引擎如Doris,这些都是用户进行数据查询和分析必须掌握的。机器学习框架比如TensorFlow和PyTorch可能也是需要的,尤其是如果平台要支持AI应用。 数据可视化方面,Tableau、Power BI和Superset都是常用工具,需要简单提及。数据治理包括元数据管理、数据质量、血缘分析等,工具如Atlas、Griffin、DataHub,这部分用户可能容易忽略,但很重要。 运维监控方面,集群管理工具Ambari和Cloudera Manager,监控工具Prometheus和Zabbix,还有日志系统ELK,这些都是保证平台稳定运行的关键。 安全和权限管理,Kerberos认证、Ranger和Sentry,以及数据加密技术,必须提到,尤其是合规性要求高的场景。 云原生技术现在越来越重要,比如在Kubernetes上运行Spark或Flink,还有服务网格Istio,这些可能对构建弹性架构有帮助。 最后,实时数仓和湖仓一体是趋势,比如Iceberg、Hudi、Delta Lake,还有实时数仓方案,应该涵盖。此外,编程语言如Java、Scala、Python,以及基本的算法和数据结构知识也是基础。 需要确保结构清晰,分点说明,每个部分的技术要简明扼要,同时结合应用场景,让用户了解为什么需要这些技术。可能用户是刚开始规划大数据平台,需要全面的技术概览,所以不仅要列出技术,还要解释它们的作用和联系。另外,注意使用中文,避免专业术语过多导致理解困难,必要时给出例子或场景说明。</think>开发一个大数据平台需要掌握的技术可分为以下核心模块,我将从底层到上层逐步梳理关键技术和应用场景: ### 一、数据采集与传输 1. **日志/文件采集** - Flume(高可靠日志收集) - Logstash(ELK中的数据管道) - Filebeat(轻量级日志传输) 2. **消息队列** - Kafka(高吞吐分布式消息系统,核心用于实时数据流缓冲) - Pulsar(云原生消息系统,支持多租户和分层存储) 3. **数据库同步** - Sqoop(Hadoop与传统数据库间批量传输) - Canal(MySQL binlog实时订阅) - Debezium(变更数据捕获CDC工具) ### 二、数据存储层 1. **分布式文件系统** - HDFS(Hadoop核心存储,适合冷数据) - OSS/S3(云对象存储,成本低扩展性强) 2. **NoSQL数据库** - HBase(列式存储,强一致随机读写) - Cassandra(去中心化架构,高可用写入) - MongoDB(文档型数据库,灵活Schema) 3. **NewSQL与OLAP引擎** - ClickHouse(列式OLAP,亚秒级响应) - Doris(MPP架构,支持高并发查询) - TiDB(HTAP混合事务分析处理) ### 三、数据处理与计算 1. **批处理框架** - MapReduce(经典批处理模型) - Spark(内存计算,DAG优化,支持SQL/流处理) ```python # Spark示例:WordCount text_file = sc.textFile("hdfs://...") counts = text_file.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \ .map(lambda word: (word, 1)) \ .reduceByKey(lambda a, b: a + b) ``` 2. **流式计算** - Flink(事件时间处理、精确一次语义) - Spark Structured Streaming(微批处理模式) ```java // Flink流处理示例 DataStream<String> text = env.socketTextStream(host, port); DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = text .flatMap(new Tokenizer()) .keyBy(0).sum(1); ``` 3. **资源调度** - YARN(Hadoop生态资源管理) - Kubernetes(容器化部署,云原生场景) - Mesos(混合负载调度) ### 四、数据查询与分析 1. **SQL引擎** - Hive(基于MapReduce的类SQL查询) - Presto(多数据源联邦查询) - Trino(Presto分支,性能优化) 2. **OLAP多维分析** - Kylin(预计算立方体模型) - Druid(时序数据高效聚合) - StarRocks(向量化执行引擎) ### 五、数据治理与安全 1. **元数据管理** - Atlas(数据血缘追踪) - DataHub(现代元数据目录) 2. **数据质量** - Griffin(数据质量监控) - Great Expectations(数据校验框架) 3. **安全控制** - Ranger(细粒度权限管理) - Kerberos(网络认证协议) - TLS/SSL(数据传输加密) ### 六、运维监控体系 1. **集群监控** - Prometheus(时序数据库+告警) - Grafana(可视化仪表盘) - Zabbix(基础设施监控) 2. **日志管理** - ELK Stack(Elasticsearch+Logstash+Kibana) - Loki(轻量级日志聚合) ### 七、云原生与前沿技术 1. **Serverless架构** - AWS Glue(无服务器ETL) - Snowflake(云原生数仓) 2. **湖仓一体** - Delta Lake(ACID事务支持) - Iceberg(隐藏分区优化) - Hudi(增量更新处理) 3. **机器学习集成** - MLflow(实验跟踪) - Kubeflow(K8s机器学习编排) ### 学习路径建议 1. **基础阶段** - 掌握Linux操作和Shell脚本 - 学习Java/Scala/Python中至少一门语言 - 理解分布式系统基础(CAP定理、一致性协议) 2. **进阶实践** - 从Hadoop单机伪分布式部署开始 - 使用Docker搭建多节点集群环境 - 实现端到端数据管道(如Kafka→Flink→HBase→Presto) 3. **生产级优化** - 研究Shuffle优化(Spark/Flink性能调优) - 实践资源隔离方案(YARN队列/K8s命名空间) - 设计灾备方案(跨机房复制、蓝绿部署) > 注意:技术选型需结合具体场景,如实时风控场景优先考虑Flink+ClickHouse组合,而离线报表场景可能更适合Hive+Spark。建议从开源社区版本起步,逐步扩展到企业级解决方案(如CDH/TDH)。
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