ビッグデータについて何を学ぶ必要がありますか?

ビッグデータは、大量のデータを保存、計算、統計、分析するための一連の処理方法です。処理されるデータ量は通常、TB レベル、さらには PB または EB レベルのデータであり、従来のデータでは到達できません。完成した技術には、分散コンピューティング、高同時実行処理、高可用性処理、クラスタリング、リアルタイム コンピューティングなどが含まれ、現在の IT 分野で最も人気のある IT テクノロジが集約されています。

ビッグデータについて何を学ぶ必要がありますか?

1. Java プログラミング テクノロジ

Java プログラミング テクノロジは、ビッグ データ学習の基礎です。Java は、非常に高いクロスプラットフォーム機能を備えた強力に型指定された言語です。デスクトップ アプリケーション、Web アプリケーションを作成できます。 、分散システムと組み込みシステム アプリケーションは、ビッグ データ エンジニアのお気に入りのプログラミング ツールです。したがって、ビッグ データをよく学びたい場合は、Java の基礎をマスターすることが不可欠です!

2.Linux コマンド

ビッグ データの開発は、通常、Linux 環境で行われます。Linux オペレーティング システムと比較すると、Windows オペレーティング システムはクローズド オペレーティング システムであり、オープンソースのビッグ データ ソフトウェアは非常に限られています。そのため、ビッグ データに従事したい場合は、データ開発関連の作業には、Linux の基本的な操作コマンドも習得する必要があります。

3. Hadoop

Hadoop はビッグ データ開発のための重要なフレームワークです。そのコアは HDFS と MapReduce です。HDFS は大規模なデータのストレージを提供し、MapReduce は大規模なデータの計算を提供します。したがって、 が必要です。マスタリングに集中するには、さらに、Hadoop クラスタ、Hadoop クラスタ管理、YARN、Hadoop 高度な管理などの関連テクノロジと操作も習得する必要があります!

4. Hive

Hive はベースになっていますon Hadoop 構造化データ ファイルをデータベース テーブルにマップし、単純な SQL クエリ関数を提供できるデータ ウェアハウス ツール。SQL ステートメントを MapReduce タスクに変換して実行でき、データ ウェアハウスの統計分析に非常に適しています。 Hive の場合は、インストール、アプリケーション、高度な操作をマスターする必要があります。

5. Avro と Protobuf

Avro と Protobuf はどちらも、豊富なデータ構造タイプを提供できるデータシリアル化システムであり、データの保存や異なる言語間の通信に非常に適しています。ビッグデータを学ぶには、その具体的な使い方をマスターする必要があります。

6.ZooKeeper

ZooKeeper は、Hadoop および Hbase の重要なコンポーネントです。分散アプリケーションに一貫したサービスを提供するソフトウェアです。提供される機能には、構成保守、ドメイン名サービス、分散サービスが含まれます。同期、コンポーネントサービスなど ビッグデータ開発では、ZooKeeperの共通コマンドや機能の実装方法を習得する必要があります。

7. HBase

HBase は、分散型の列指向のオープン ソース データベースです。一般的なリレーショナル データベースとは異なり、非構造化データ ストレージに適しています。高レベルのデータベースです。信頼性が高く、高性能、列指向、スケーラブルな分散ストレージ システム。ビッグ データの開発には、HBase の基本的な知識、アプリケーション、アーキテクチャ、および高度な使用法を習得する必要があります。

8.phoenix

phoenix は、HBase を操作するための JDBC API に基づいて Java で書かれたオープン ソース SQL エンジンであり、動的カラム、ハッシュ ロード、クエリ サーバー、トラッキング、トランザクションを備えています。ビッグ データ開発では、関数、セカンダリ インデックス、名前空間マッピング、データ収集、行タイムスタンプ列、ページング クエリ、ジャンプ クエリ、ビュー、マルチテナント機能の原則と使用法を習得する必要があります。

9. Redis

Redis はキー/値ストレージ システムです。その出現により、memcached などのキー/値ストレージの欠点が大幅に補われました。場合によっては、役割を果たすことができます。リレーショナル データベースにおける非常に優れた補足です。Java、C/C、C#、PHP、JavaScript、Perl、Object-C、Python、Ruby、Erlang およびその他のクライアントを提供します。非常に使いやすいです。ビッグ データ開発には習得が必要です。 Redis のインストールと構成、および関連する使用方法。

10. Flume

Flume は、大量のログを収集、集約、送信するための高可用性、高信頼性の分散システムです。Flume は、ログ システム内のさまざまなデータ送信者のカスタマイズをサポートしています。同時に、Flume はデータを単純に処理し、さまざまなデータ受信者 (カスタマイズ可能) に書き込む機能を提供します。ビッグ データの開発には、そのインストール、構成、および関連する使用方法を習得する必要があります。

11. SSM

SSM フレームワークは、Spring、SpringMVC、MyBatis の 3 つのオープン ソース フレームワークを統合したもので、比較的単純なデータ ソースを使用する Web プロジェクトのフレームワークとしてよく使用されます。ビッグデータ開発では、Spring、SpringMVC、MyBatis の 3 つのフレームワークをそれぞれ習得し、SSM を使用して統合操作を行う必要があります。

12.Kafka

Kafka は、高スループットの分散パブリッシュ/サブスクライブ メッセージング システムです。ビッグ データの開発とアプリケーションにおけるその目的は、Hadoop の並列読み込みメカニズムを通じてオンライン プロセスを統合することです。およびオフライン メッセージ処理は、クラスターを通じてリアルタイム メッセージを提供することも目的としています。ビッグ データ開発には、Kafka アーキテクチャの原則、各コンポーネントの機能と使用法、関連機能の実装を習得する必要があります!

13.Scala

Scala はマルチパラダイム プログラミング言語です。ビッグ データ開発 重要なフレームワークである Spark は Scala 言語を使用して設計されています。Spark フレームワークをしっかり学ぶには、Scala の基礎が不可欠です。そのため、ビッグ データ開発には Scala プログラミングの基礎知識を習得する必要があります!

14.スパーク

Spark は、大規模なデータ処理用に設計された高速かつ多用途のコンピューティング エンジンです。さまざまな性質のさまざまなデータ セットやデータ ソースに対するビッグ データ処理のニーズを管理するための包括的で統合されたフレームワークを提供します。データ開発には Spark をマスターする必要があります基本、SparkJob、Spark RDD、Spark ジョブのデプロイメントとリソース割り当て、Spark シャッフル、Spark メモリ管理、Spark ブロードキャスト変数、Spark SQL、Spark Streaming、Spark ML、およびその他の関連知識。

15.Azkaban

Azkaban は、ワークフロー内の特定の順序で一連のジョブとプロセスを実行するために使用できるバッチ ワークフロー タスク スケジューラーです。Azkaban は、大規模なタスクを完了するために使用できます。 . データ タスクのスケジューリングとビッグ データの開発には、アズカバンの関連する構成と構文ルールを習得する必要があります。

16.Python とデータ分析

Python は、豊富なライブラリを備えたオブジェクト指向プログラミング言語であり、使いやすく広く使用されており、ビッグデータの分野でも使用されており、主に次のようなことができます。したがって、ビッグデータ開発には、Python の特定の知識を学ぶ必要があります。

以上がビッグデータについて何を学ぶ必要がありますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。