빅데이터에서 무엇을 배울 것인가
1. Java 프로그래밍
Java 프로그래밍은 Hadoop, Spark, mapreduce 등 빅데이터의 많은 기술이 Java로 작성됩니다. 따라서 빅데이터를 배우고 싶다면 뭐, 자바 프로그래밍은 꼭 필요한 스킬이잖아요!
(추천 학습: java 입문 프로그램)
2. Linux 운영 및 유지 관리
기업용 빅데이터 개발은 Linux 운영 체제에서 완료되는 경우가 많습니다. 따라서 빅데이터 관련 작업을 수행하려는 경우 Linux 시스템 작동 방법 및 관련 명령을 마스터해야 합니다.
3. Hadoop
Hadoop은 대용량 데이터의 분산 처리를 수행할 수 있는 소프트웨어 프레임워크입니다. HDFS는 대용량 데이터에 대한 저장을 제공하고 MapReduce는 대용량 데이터에 대한 계산을 제공합니다. 빅데이터 개발을 위한 필수 프레임워크 기술입니다.
4. Zookeeper
ZooKeeper는 Google의 Chubby를 오픈소스로 구현한 것이며 Hadoop 및 Hbase의 중요한 구성 요소입니다. 분산 애플리케이션에 일관된 서비스를 제공하는 소프트웨어입니다. 제공되는 기능에는 구성 유지 관리, 도메인 이름 서비스, 분산 동기화, 그룹 서비스 등이 있습니다.
5. Hive
hive는 구조화된 데이터 파일을 데이터베이스 테이블에 매핑하고 간단한 SQL 쿼리 기능을 제공할 수 있는 데이터 웨어하우스 도구입니다. 데이터웨어 하우스의 통계 분석.
6.Hbase
하둡 생태계의 NOSQL 데이터베이스로, 해당 데이터는 키와 값의 형태로 저장되며, 키는 고유하므로 데이터 중복 제거에 사용할 수 있습니다. MYSQL을 사용하면 저장할 수 있는 데이터의 양이 훨씬 더 많습니다
7. Kafka
Kafka는 처리량이 높은 분산 게시-구독 메시징 시스템입니다. Hadoop의 병렬 로딩 메커니즘은 온라인과 오프라인 메시지 처리를 통합하고 클러스터를 통해 실시간 메시지를 제공합니다.
8. Spark
Spark는 대규모 데이터 처리를 위해 설계된 빠르고 일반적인 컴퓨팅 엔진이지만 MapReduce와 달리 작업의 중간 출력 결과를 메모리에 저장할 수 있으므로 더 이상 HDFS를 읽고 쓸 필요가 없으므로 Spark는 데이터 마이닝 및 기계 학습과 같이 반복이 필요한 MapReduce 알고리즘에 더 적합합니다.
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PHP의 빅데이터 구조 처리 능력
May 08, 2024 am 10:24 AM
빅 데이터 구조 처리 기술: 청킹(Chunking): 데이터 세트를 분할하고 청크로 처리하여 메모리 소비를 줄입니다. 생성기: 전체 데이터 세트를 로드하지 않고 데이터 항목을 하나씩 생성하므로 무제한 데이터 세트에 적합합니다. 스트리밍: 파일을 읽거나 결과를 한 줄씩 쿼리하므로 대용량 파일이나 원격 데이터에 적합합니다. 외부 저장소: 매우 큰 데이터 세트의 경우 데이터를 데이터베이스 또는 NoSQL에 저장합니다.
2024년 AEC/O 산업의 5가지 주요 개발 동향
Apr 19, 2024 pm 02:50 PM
AEC/O(Architecture, Engineering & Construction/Operation)는 건설 산업 분야에서 건축 설계, 엔지니어링 설계, 시공 및 운영을 제공하는 종합 서비스를 말합니다. 2024년 AEC/O 산업은 기술 발전으로 인해 변화하는 도전에 직면하게 될 것입니다. 올해는 첨단 기술이 집약되어 설계, 시공, 운영의 패러다임 전환을 예고하는 해가 될 것으로 예상됩니다. 이러한 변화에 대응하여 업계에서는 빠르게 변화하는 세계의 요구 사항에 적응하기 위해 작업 프로세스를 재정의하고 우선 순위를 조정하며 협업을 강화하고 있습니다. AEC/O 산업의 다음 5가지 주요 트렌드는 2024년 핵심 주제가 될 것이며, 더욱 통합되고 대응력이 뛰어나며 지속 가능한 미래로 나아갈 것을 권장합니다. 통합 공급망, 스마트 제조
C++ 개발 경험 공유: C++ 빅데이터 프로그래밍 실무 경험
Nov 22, 2023 am 09:14 AM
인터넷 시대에 빅데이터는 새로운 자원으로 자리 잡았으며, 빅데이터 분석 기술의 지속적인 발전으로 인해 빅데이터 프로그래밍에 대한 수요가 더욱 절실해지고 있습니다. 널리 사용되는 프로그래밍 언어로서 빅 데이터 프로그래밍에서 C++의 고유한 장점은 점점 더 두드러지고 있습니다. 아래에서는 C++ 빅데이터 프로그래밍에 대한 실제 경험을 공유하겠습니다. 1. 적절한 데이터 구조 선택 적절한 데이터 구조를 선택하는 것은 효율적인 빅데이터 프로그램을 작성하는 데 중요한 부분입니다. C++에는 배열, 연결 목록, 트리, 해시 테이블 등과 같이 사용할 수 있는 다양한 데이터 구조가 있습니다.
58 초상화 플랫폼 구축에 알고리즘 적용
May 09, 2024 am 09:01 AM
1. 58초상화 플랫폼 구축 배경 먼저, 58초상화 플랫폼 구축 배경에 대해 말씀드리겠습니다. 1. 기존 프로파일링 플랫폼의 전통적인 사고로는 더 이상 충분하지 않습니다. 사용자 프로파일링 플랫폼을 구축하려면 여러 비즈니스 라인의 데이터를 통합하여 정확한 사용자 초상화를 구축하는 데이터 웨어하우스 모델링 기능이 필요합니다. 그리고 알고리즘 측면의 기능을 제공해야 하며, 마지막으로 사용자 프로필 데이터를 효율적으로 저장, 쿼리 및 공유하고 프로필 서비스를 제공할 수 있는 데이터 플랫폼 기능도 있어야 합니다. 자체 구축한 비즈니스 프로파일링 플랫폼과 중간 사무실 프로파일링 플랫폼의 주요 차이점은 자체 구축한 프로파일링 플랫폼이 단일 비즈니스 라인에 서비스를 제공하고 필요에 따라 사용자 정의할 수 있다는 것입니다. 모델링하고 보다 일반적인 기능을 제공합니다. 2.58 Zhongtai 초상화 구성 배경의 사용자 초상화
시작 가이드: Go 언어를 사용하여 빅 데이터 처리
Feb 25, 2024 pm 09:51 PM
오픈 소스 프로그래밍 언어로서 Go 언어는 최근 몇 년 동안 점차적으로 광범위한 관심과 사용을 받아 왔습니다. 단순성, 효율성 및 강력한 동시 처리 기능으로 인해 프로그래머가 선호합니다. 빅데이터 처리 분야에서도 Go 언어는 강력한 잠재력을 갖고 있으며, 대용량 데이터를 처리하고 성능을 최적화하며 다양한 빅데이터 처리 도구 및 프레임워크와 잘 통합될 수 있습니다. 본 글에서는 Go 언어의 빅데이터 처리에 대한 몇 가지 기본 개념과 기법을 소개하고, 구체적인 코드 예시를 통해 Go 언어를 사용하는 방법을 보여드리겠습니다.
Go 언어에서 빅데이터 프레임워크가 부족한 이유와 해결 방법에 대한 토론
Mar 29, 2024 pm 12:24 PM
오늘날 빅데이터 시대에 데이터 처리 및 분석은 다양한 산업 발전에 중요한 지원 요소가 되었습니다. 개발 효율성이 높고 성능이 뛰어난 프로그래밍 언어로서 Go 언어는 점차 빅데이터 분야에서 주목을 받고 있습니다. 그러나 Go 언어는 Java, Python 등 다른 언어에 비해 빅데이터 프레임워크에 대한 지원이 상대적으로 부족하여 일부 개발자에게 어려움을 초래했습니다. 이 글에서는 Go 언어에서 빅데이터 프레임워크가 부족한 주된 이유를 살펴보고, 그에 따른 솔루션을 제안하고, 구체적인 코드 예제를 통해 이를 설명하겠습니다. 1. 언어로 이동
AI, 디지털 트윈, 시각화... 2023년 Yizhiwei 가을 제품 출시 컨퍼런스의 하이라이트!
Nov 14, 2023 pm 05:29 PM
Yizhiwei의 2023년 가을 제품 출시가 성공적으로 마무리되었습니다! 컨퍼런스의 주요 내용을 함께 살펴보겠습니다! 1. 지능적 포용적 개방성, 디지털 트윈의 생산성 향상 Kangaroo Cloud의 공동 창업자이자 Yizhiwei의 CEO인 Ning Haiyuan은 개회 연설에서 다음과 같이 말했습니다. 올해 회사 전략 회의에서 우리는 제품 연구 개발의 주요 방향을 다음과 같이 정했습니다. '지능형 포괄 개방성' '3대 핵심역량', '지능형 포괄 개방성' 3대 핵심 키워드에 초점을 맞춰 '디지털 트윈을 생산력으로 만든다'는 개발 목표를 더 제시했다. 2. EasyTwin: 사용하기 쉬운 새로운 디지털 트윈 엔진 탐색 1. 0.1에서 1.0까지 디지털 트윈 퓨전 렌더링 엔진을 계속 탐색하여 성숙한 3D 편집 모드, 편리한 대화형 청사진 및 대규모 모델 자산을 갖춘 더 나은 솔루션을 제공합니다.
Golang과 빅데이터: 완벽한 조화인가 아니면 모순인가?
Mar 05, 2024 pm 01:57 PM
Golang과 빅데이터: 완벽한 조화인가 아니면 모순인가? 빅데이터 기술의 급속한 발전으로 인해 점점 더 많은 기업들이 데이터 분석을 통해 비즈니스와 의사결정을 최적화하기 시작하고 있습니다. 빅데이터 처리에는 효율적인 프로그래밍 언어가 중요합니다. 많은 프로그래밍 언어 중에서 Golang(Go 언어)은 동시성, 효율성, 단순성 및 기타 특성으로 인해 빅 데이터 처리에 널리 사용되는 선택 중 하나가 되었습니다. 그렇다면 Golang과 빅데이터는 완벽한 조화를 이루는 것인가, 아니면 모순되는 것인가? 이번 글은 빅데이터 처리에 Golang을 적용하는 것부터 시작하겠습니다.