Was man aus Big Data lernen kann
1. Java-Programmierung
Java-Programmierung ist die Grundlage der Big-Data-Entwicklung. Viele Technologien in Big Data sind in Java geschrieben, beispielsweise Hadoop und Spark ., Mapreduce usw. Wenn Sie also Big Data gut erlernen möchten, ist Java-Programmierung eine notwendige Fähigkeit!
(Empfohlenes Lernen: Java-Einführungsprogramm )
2. Linux-Betrieb und -Wartung
Enterprise Big Data-Entwicklung ist häufig erledigt in Es wird unter dem Linux-Betriebssystem abgeschlossen. Wenn Sie sich daher mit Big-Data-bezogenen Arbeiten befassen möchten, müssen Sie die Betriebsmethoden des Linux-Systems und die zugehörigen Befehle beherrschen.
3. Hadoop
Hadoop ist ein Software-Framework, das in der Lage ist, große Datenmengen zu verarbeiten, und HDFS bietet Dienste für große Datenmengen Zusätzlich zur Speicherung bietet MapReduce Berechnungen für große Datenmengen und ist eine wesentliche Framework-Fähigkeit für die Big-Data-Entwicklung.
4. Zookeeper
ZooKeeper ist ein verteilter Open-Source-Anwendungskoordinationsdienst. Es handelt sich um eine Open-Source-Implementierung von Googles Chubby und ist eine Kombination aus Hadoop und An wichtiger Bestandteil von Hbase. Es handelt sich um eine Software, die konsistente Dienste für verteilte Anwendungen bereitstellt. Zu den bereitgestellten Funktionen gehören: Konfigurationswartung, Domänennamendienste, verteilte Synchronisierung, Gruppendienste usw.
5. Hive
Hive ist ein auf Hadoop basierendes Data Warehouse-Tool, das strukturierte Datendateien einer Datenbanktabelle zuordnen und einfache SQL-Abfragefunktionen bereitstellen kann SQL-Anweisungen werden in MapReduce-Aufgaben ausgeführt, was sich sehr gut für die statistische Analyse von Data Warehouses eignet.
6. Hbase
Dies ist die NOSQL-Datenbank im Hadoop-Ökosystem. Ihre Daten werden in Form von Schlüssel und Wert gespeichert und der Schlüssel ist einzigartig kann zur Deduplizierung von Daten verwendet werden.
7. Kafka ist eine verteilte Veröffentlichung mit hohem Durchsatz -Subscribe-Messaging-System, das alle Aktionsflussdaten auf Websites im Verbrauchermaßstab verarbeiten, die Online- und Offline-Nachrichtenverarbeitung durch den parallelen Lademechanismus von Hadoop vereinheitlichen und Echtzeitnachrichten über Cluster bereitstellen kann.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas man aus Big Data lernen kann. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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PHPs Fähigkeiten zur Verarbeitung von Big-Data-Strukturen
May 08, 2024 am 10:24 AM
Fähigkeiten zur Verarbeitung von Big-Data-Strukturen: Chunking: Teilen Sie den Datensatz auf und verarbeiten Sie ihn in Blöcken, um den Speicherverbrauch zu reduzieren. Generator: Generieren Sie Datenelemente einzeln, ohne den gesamten Datensatz zu laden, geeignet für unbegrenzte Datensätze. Streaming: Lesen Sie Dateien oder fragen Sie Ergebnisse Zeile für Zeile ab, geeignet für große Dateien oder Remote-Daten. Externer Speicher: Speichern Sie die Daten bei sehr großen Datensätzen in einer Datenbank oder NoSQL.
Erfahrungsaustausch in der C++-Entwicklung: praktische Erfahrung in der C++-Big-Data-Programmierung
Nov 22, 2023 am 09:14 AM
Im Internetzeitalter ist Big Data zu einer neuen Ressource geworden. Mit der kontinuierlichen Verbesserung der Big-Data-Analysetechnologie ist die Nachfrage nach Big-Data-Programmierung immer dringlicher geworden. Als weit verbreitete Programmiersprache sind die einzigartigen Vorteile von C++ bei der Big-Data-Programmierung immer deutlicher hervorgetreten. Im Folgenden werde ich meine praktischen Erfahrungen in der C++-Big-Data-Programmierung teilen. 1. Auswahl der geeigneten Datenstruktur Die Auswahl der geeigneten Datenstruktur ist ein wichtiger Bestandteil beim Schreiben effizienter Big-Data-Programme. In C++ gibt es eine Vielzahl von Datenstrukturen, die wir verwenden können, z. B. Arrays, verknüpfte Listen, Bäume, Hash-Tabellen usw.
Fünf große Entwicklungstrends in der AEC/O-Branche im Jahr 2024
Apr 19, 2024 pm 02:50 PM
AEC/O (Architecture, Engineering & Construction/Operation) bezieht sich auf die umfassenden Dienstleistungen, die Architekturdesign, Ingenieurdesign, Bau und Betrieb in der Bauindustrie anbieten. Im Jahr 2024 steht die AEC/O-Branche angesichts des technologischen Fortschritts vor sich ändernden Herausforderungen. In diesem Jahr wird voraussichtlich die Integration fortschrittlicher Technologien stattfinden, was einen Paradigmenwechsel in Design, Bau und Betrieb einläuten wird. Als Reaktion auf diese Veränderungen definieren Branchen Arbeitsprozesse neu, passen Prioritäten an und verbessern die Zusammenarbeit, um sich an die Bedürfnisse einer sich schnell verändernden Welt anzupassen. Die folgenden fünf großen Trends in der AEC/O-Branche werden im Jahr 2024 zu Schlüsselthemen und empfehlen den Weg in eine stärker integrierte, reaktionsfähigere und nachhaltigere Zukunft: integrierte Lieferkette, intelligente Fertigung
Anwendung von Algorithmen beim Aufbau einer 58-Porträt-Plattform
May 09, 2024 am 09:01 AM
1. Hintergrund des Baus der 58-Portrait-Plattform Zunächst möchte ich Ihnen den Hintergrund des Baus der 58-Portrait-Plattform mitteilen. 1. Das traditionelle Denken der traditionellen Profiling-Plattform reicht nicht mehr aus. Der Aufbau einer Benutzer-Profiling-Plattform basiert auf Data-Warehouse-Modellierungsfunktionen, um Daten aus mehreren Geschäftsbereichen zu integrieren, um genaue Benutzerporträts zu erstellen Und schließlich muss es über Datenplattformfunktionen verfügen, um Benutzerprofildaten effizient zu speichern, abzufragen und zu teilen sowie Profildienste bereitzustellen. Der Hauptunterschied zwischen einer selbst erstellten Business-Profiling-Plattform und einer Middle-Office-Profiling-Plattform besteht darin, dass die selbst erstellte Profiling-Plattform einen einzelnen Geschäftsbereich bedient und bei Bedarf angepasst werden kann. Die Mid-Office-Plattform bedient mehrere Geschäftsbereiche und ist komplex Modellierung und bietet allgemeinere Funktionen. 2.58 Benutzerporträts vom Hintergrund der Porträtkonstruktion im Mittelbahnsteig 58
Diskussion über die Gründe und Lösungen für das Fehlen eines Big-Data-Frameworks in der Go-Sprache
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Im heutigen Big-Data-Zeitalter sind Datenverarbeitung und -analyse zu einer wichtigen Unterstützung für die Entwicklung verschiedener Branchen geworden. Als Programmiersprache mit hoher Entwicklungseffizienz und überlegener Leistung hat die Go-Sprache im Bereich Big Data nach und nach Aufmerksamkeit erregt. Im Vergleich zu anderen Sprachen wie Java, Python usw. verfügt die Go-Sprache jedoch über eine relativ unzureichende Unterstützung für Big-Data-Frameworks, was einigen Entwicklern Probleme bereitet hat. In diesem Artikel werden die Hauptgründe für das Fehlen eines Big-Data-Frameworks in der Go-Sprache untersucht, entsprechende Lösungen vorgeschlagen und anhand spezifischer Codebeispiele veranschaulicht. 1. Gehen Sie zur Sprache
Erste Schritte: Verwendung der Go-Sprache zur Verarbeitung großer Datenmengen
Feb 25, 2024 pm 09:51 PM
Als Open-Source-Programmiersprache hat die Go-Sprache in den letzten Jahren nach und nach große Aufmerksamkeit und Verwendung gefunden. Es wird von Programmierern wegen seiner Einfachheit, Effizienz und leistungsstarken Funktionen zur gleichzeitigen Verarbeitung bevorzugt. Auch im Bereich der Big-Data-Verarbeitung verfügt die Go-Sprache über großes Potenzial. Sie kann zur Verarbeitung großer Datenmengen, zur Leistungsoptimierung und zur guten Integration in verschiedene Big-Data-Verarbeitungstools und Frameworks eingesetzt werden. In diesem Artikel stellen wir einige grundlegende Konzepte und Techniken der Big-Data-Verarbeitung in der Go-Sprache vor und zeigen anhand spezifischer Codebeispiele, wie die Go-Sprache verwendet wird.
KI, digitale Zwillinge, Visualisierung ... Höhepunkte der Yizhiwei-Herbst-Produkteinführungskonferenz 2023!
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Die Produkteinführung im Herbst 2023 von Yizhiwei ist erfolgreich abgeschlossen! Lassen Sie uns gemeinsam die Highlights der Konferenz Revue passieren lassen! 1. Intelligente, integrative Offenheit, die es digitalen Zwillingen ermöglicht, produktiv zu werden. Ning Haiyuan, Mitbegründer von Kangaroo Cloud und CEO von Yizhiwei, sagte in seiner Eröffnungsrede: Beim diesjährigen strategischen Treffen des Unternehmens haben wir die Hauptrichtung der Produktforschung und -entwicklung als festgelegt „Intelligente inklusive Offenheit“ „Drei Kernfähigkeiten“, wobei wir uns auf die drei Kernschlüsselwörter „intelligente inklusive Offenheit“ konzentrieren, schlagen wir außerdem das Entwicklungsziel vor, „digitale Zwillinge zu einer Produktivkraft zu machen“. 2. EasyTwin: Entdecken Sie eine neue Digital-Twin-Engine, die einfacher zu verwenden ist 1. Erkunden Sie von 0.1 bis 1.0 weiterhin die Digital-Twin-Fusion-Rendering-Engine, um bessere Lösungen mit ausgereiftem 3D-Bearbeitungsmodus, praktischen interaktiven Blaupausen und umfangreichen Modellressourcen zu erhalten
Golang und Big Data: eine perfekte Übereinstimmung oder ein Widerspruch?
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Golang und Big Data: eine perfekte Übereinstimmung oder ein Widerspruch? Mit der rasanten Entwicklung der Big-Data-Technologie beginnen immer mehr Unternehmen, Geschäfte und Entscheidungen durch Datenanalyse zu optimieren. Für die Verarbeitung großer Datenmengen sind effiziente Programmiersprachen von entscheidender Bedeutung. Unter vielen Programmiersprachen ist Golang (Go-Sprache) aufgrund seiner Parallelität, Effizienz, Einfachheit und anderer Eigenschaften zu einer der beliebtesten Optionen für die Verarbeitung großer Datenmengen geworden. Passen Golang und Big Data also perfekt zusammen oder sind sie widersprüchlich? Dieser Artikel beginnt mit der Anwendung von Golang in der Big-Data-Verarbeitung.