Que retenir du Big Data
1. Programmation Java
La programmation Java est la base du développement du Big Data. De nombreuses technologies du Big Data sont écrites en Java, comme Hadoop et Spark. . , mapreduce, etc. Par conséquent, si vous voulez bien apprendre le big data, la programmation Java est une compétence nécessaire !
(Apprentissage recommandé : programme d'introduction à Java )
2. Fonctionnement et maintenance de Linux
Le développement de Big Data d'entreprise est souvent done in Il est réalisé sous le système d'exploitation Linux. Par conséquent, si vous souhaitez vous engager dans des travaux liés au Big Data, vous devez maîtriser les méthodes d'exploitation du système Linux et les commandes associées.
3. Hadoop
Hadoop est un framework logiciel capable de traiter de grandes quantités de données et MapReduce est sa conception principale qui fournit des services pour des quantités massives. de données. En plus du stockage, MapReduce fournit des calculs pour des données massives et constitue une compétence-cadre essentielle pour le développement du Big Data.
4. Zookeeper
ZooKeeper est un service de coordination d'applications distribuées et open source. Il s'agit d'une implémentation open source de Chubby de Google et est une combinaison de Hadoop et An. composant important de Hbase. Il s'agit d'un logiciel qui fournit des services cohérents pour les applications distribuées. Les fonctions fournies incluent : la maintenance de la configuration, les services de noms de domaine, la synchronisation distribuée, les services de groupe, etc.
5. Hive
hive est un outil d'entrepôt de données basé sur Hadoop, qui peut mapper des fichiers de données structurés dans une table de base de données et fournir une fonction de requête SQL simple. Instructions SQL dans les tâches MapReduce à exécuter, ce qui est très approprié pour l'analyse statistique des entrepôts de données.
6. Hbase
Il s'agit de la base de données NOSQL de l'écosystème Hadoop. Ses données sont stockées sous forme de clé et de valeur et la clé est unique, elle est donc unique. peut être utilisé pour dédupliquer des données. Par rapport à MYSQL, il peut stocker une quantité de données beaucoup plus importante
7 Kafka
Kafka est une publication distribuée à haut débit. -un système de messagerie d'abonnement capable de traiter toutes les données de flux d'action sur des sites Web à l'échelle grand public, d'unifier le traitement des messages en ligne et hors ligne via le mécanisme de chargement parallèle de Hadoop et de fournir des messages en temps réel via des clusters.
8. Spark
Spark est un moteur de calcul rapide et général conçu pour le traitement de données à grande échelle. Il présente les avantages de Hadoop MapReduce, mais ce qui diffère de MapReduce est le résultat de sortie intermédiaire. du travail. Il peut être stocké en mémoire, éliminant ainsi le besoin de lire et d'écrire HDFS, de sorte que Spark peut être mieux adapté aux algorithmes MapReduce qui nécessitent des itérations, tels que l'exploration de données et l'apprentissage automatique.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Sujets chauds
Compétences de traitement de structures de données volumineuses de PHP
May 08, 2024 am 10:24 AM
Compétences en matière de traitement de la structure des Big Data : Chunking : décomposez l'ensemble de données et traitez-le en morceaux pour réduire la consommation de mémoire. Générateur : générez des éléments de données un par un sans charger l'intégralité de l'ensemble de données, adapté à des ensembles de données illimités. Streaming : lisez des fichiers ou interrogez les résultats ligne par ligne, adapté aux fichiers volumineux ou aux données distantes. Stockage externe : pour les ensembles de données très volumineux, stockez les données dans une base de données ou NoSQL.
Partage d'expérience en développement C++ : Expérience pratique en programmation Big Data C++
Nov 22, 2023 am 09:14 AM
À l'ère d'Internet, le Big Data est devenu une nouvelle ressource. Avec l'amélioration continue de la technologie d'analyse du Big Data, la demande de programmation Big Data est devenue de plus en plus urgente. En tant que langage de programmation largement utilisé, les avantages uniques du C++ dans la programmation Big Data sont devenus de plus en plus importants. Ci-dessous, je partagerai mon expérience pratique dans la programmation Big Data C++. 1. Choisir la structure de données appropriée Le choix de la structure de données appropriée est une partie importante de l'écriture de programmes Big Data efficaces. Il existe une variété de structures de données en C++ que nous pouvons utiliser, telles que des tableaux, des listes chaînées, des arbres, des tables de hachage, etc.
Cinq tendances majeures de développement dans l'industrie AEC/O en 2024
Apr 19, 2024 pm 02:50 PM
AEC/O (Architecture, Engineering & Construction/Operation) fait référence aux services complets qui assurent la conception architecturale, la conception technique, la construction et l’exploitation dans le secteur de la construction. En 2024, l’industrie de l’AEC/O est confrontée à des défis changeants au milieu des progrès technologiques. Cette année devrait voir l’intégration de technologies avancées, annonçant un changement de paradigme dans la conception, la construction et l’exploitation. En réponse à ces changements, les industries redéfinissent les processus de travail, ajustent les priorités et renforcent la collaboration pour s'adapter aux besoins d'un monde en évolution rapide. Les cinq tendances majeures suivantes dans l'industrie AEC/O deviendront des thèmes clés en 2024, lui recommandant d'évoluer vers un avenir plus intégré, réactif et durable : chaîne d'approvisionnement intégrée, fabrication intelligente.
Application d'algorithmes dans la construction de 58 plateformes de portraits
May 09, 2024 am 09:01 AM
1. Contexte de la construction de la plateforme 58 Portraits Tout d'abord, je voudrais partager avec vous le contexte de la construction de la plateforme 58 Portraits. 1. La pensée traditionnelle de la plate-forme de profilage traditionnelle ne suffit plus. La création d'une plate-forme de profilage des utilisateurs s'appuie sur des capacités de modélisation d'entrepôt de données pour intégrer les données de plusieurs secteurs d'activité afin de créer des portraits d'utilisateurs précis. Elle nécessite également l'exploration de données pour comprendre le comportement et les intérêts des utilisateurs. et besoins, et fournir des capacités côté algorithmes ; enfin, il doit également disposer de capacités de plate-forme de données pour stocker, interroger et partager efficacement les données de profil utilisateur et fournir des services de profil. La principale différence entre une plate-forme de profilage d'entreprise auto-construite et une plate-forme de profilage de middle-office est que la plate-forme de profilage auto-construite dessert un seul secteur d'activité et peut être personnalisée à la demande. La plate-forme de mid-office dessert plusieurs secteurs d'activité et est complexe ; modélisation et offre des fonctionnalités plus générales. 2.58 Portraits d'utilisateurs de l'arrière-plan de la construction du portrait sur la plate-forme médiane 58
Discussion sur les raisons et les solutions au manque de framework Big Data en langage Go
Mar 29, 2024 pm 12:24 PM
À l’ère actuelle du Big Data, le traitement et l’analyse des données sont devenus un support important pour le développement de diverses industries. En tant que langage de programmation doté d'une efficacité de développement élevée et de performances supérieures, le langage Go a progressivement attiré l'attention dans le domaine du big data. Cependant, par rapport à d'autres langages tels que Java, Python, etc., le langage Go prend en charge relativement mal les frameworks Big Data, ce qui a causé des problèmes à certains développeurs. Cet article explorera les principales raisons du manque de framework Big Data dans le langage Go, proposera des solutions correspondantes et l'illustrera avec des exemples de code spécifiques. 1. Allez dans la langue
Premiers pas : utiliser le langage Go pour traiter le Big Data
Feb 25, 2024 pm 09:51 PM
En tant que langage de programmation open source, le langage Go a progressivement reçu une attention et une utilisation généralisées ces dernières années. Il est privilégié par les programmeurs pour sa simplicité, son efficacité et ses puissantes capacités de traitement simultané. Dans le domaine du traitement du Big Data, le langage Go a également un fort potentiel. Il peut être utilisé pour traiter des données massives, optimiser les performances et peut être bien intégré à divers outils et frameworks de traitement du Big Data. Dans cet article, nous présenterons quelques concepts et techniques de base du traitement du Big Data en langage Go, et montrerons comment utiliser le langage Go à travers des exemples de code spécifiques.
IA, jumeaux numériques, visualisation... Points forts de la conférence de lancement de produit d'automne 2023 de Yizhiwei !
Nov 14, 2023 pm 05:29 PM
Le lancement du produit d'automne 2023 de Yizhiwei s'est terminé avec succès ! Revoyons ensemble les moments forts de la conférence ! 1. Une ouverture intelligente et inclusive, permettant aux jumeaux numériques de devenir productifs Ning Haiyuan, co-fondateur de Kangaroo Cloud et PDG de Yizhiwei, a déclaré dans son discours d'ouverture : Lors de la réunion stratégique de l'entreprise de cette année, nous avons positionné l'orientation principale de la recherche et du développement de produits comme « Ouverture intelligente et inclusive » « Trois capacités principales, en nous concentrant sur les trois mots-clés fondamentaux de « l'ouverture intelligente et inclusive », nous avons en outre proposé l'objectif de développement consistant à « faire des jumeaux numériques une force productive ». 2. EasyTwin : explorez un nouveau moteur de jumeau numérique plus facile à utiliser 1. De la version 0.1 à 1.0, continuez à explorer le moteur de rendu de fusion jumelle numérique pour obtenir de meilleures solutions avec un mode d'édition 3D mature, des plans interactifs pratiques et des ressources de modèle massives.
Golang et big data : une adéquation parfaite ou en contradiction ?
Mar 05, 2024 pm 01:57 PM
Golang et big data : une adéquation parfaite ou en contradiction ? Avec le développement rapide de la technologie du Big Data, de plus en plus d’entreprises commencent à optimiser leurs activités et leur prise de décision grâce à l’analyse des données. Pour le traitement du Big Data, des langages de programmation efficaces sont cruciaux. Parmi les nombreux langages de programmation, Golang (langage Go) est devenu l'un des choix populaires pour le traitement du Big Data en raison de sa concurrence, de son efficacité, de sa simplicité et d'autres caractéristiques. Alors, Golang et big data sont-ils parfaitement compatibles ou contradictoires ? Cet article partira de l'application de Golang dans le traitement du Big Data,