Compartir cursos de Java ¿Por qué el big data de Java es el lenguaje de programación más popular?
Todo el mundo estima que los próximos diez años serán una era de desarrollo del big data y la inteligencia artificial. Esto es seguro. Por lo tanto, habrá una gran cantidad de empresas que necesitarán depender de big data, y la mayor ventaja de Java es su posición en el campo de big data. Actualmente, muchas arquitecturas de big data se completan a través de Java. El siguiente curso de Java lo llevará a través del lenguaje de programación Java.
En un momento en el que Android e iOS han decaído uno tras otro y PHP se ha saturado, sólo el big data de Java mantiene una fuerte demanda. Entonces, ¿qué tecnologías necesitamos aprender para big data de Java?
En primer lugar, debemos aprender el lenguaje Java y el sistema operativo Linux. El lenguaje de programación básico de muchas personas es Java. Es posible que no sepa que la dirección de Java incluye JavaSE, JavaEE y JavaME. Para aprender big data de Java, debe aprender JavaSE y JavaEE. Comprenda cómo Java se conecta a la base de datos, domine JDBC, aprenda los principios de Hibernate/Mybatis y las API, lo que puede aumentar su comprensión de las operaciones de la base de datos de Java, porque el núcleo de estas dos tecnologías es el reflejo de Java más los diversos usos de JDBC.
A continuación, debe aprender el sistema operativo Linux, porque todo el software relacionado con big data se ejecuta en Linux. Aprender bien Linux le será de gran ayuda para dominar rápidamente las tecnologías relacionadas con big data. hacerlo mejor Una buena comprensión del entorno operativo y la configuración del entorno de red del software de big data como hadoop, hive, hbase, spark, etc. puede evitar muchos obstáculos. Si aprende el shell, podrá comprender los scripts, lo que lo hará. más fácil de entender y configurar clusters de big data. También le permitirá aprender más rápidamente sobre las nuevas tecnologías de big data que se lanzarán en el futuro.
El último paso es, por supuesto, aprender Hadoop, que casi se ha convertido en sinónimo de big data. Hadoop incluye componentes HDFS, MapReduce y YARN es donde se almacenan los datos, al igual que el disco duro de una computadora. dónde se almacenan los archivos En este sentido, MapReduce procesa y calcula datos. Una de sus características es que no importa cuán grandes sean los datos, siempre que se le dé tiempo, puede completarlos, pero el tiempo puede no ser muy rápido. , por eso se denomina procesamiento por lotes de datos. YARN es un componente importante que encarna el concepto de la plataforma Hadoop. Con su ecosistema de big data, otro software puede ejecutarse en hadoop, de modo que pueda aprovechar mejor las ventajas del gran almacenamiento HDFS y ahorrar más recursos. no es necesario crear un grupo de chispas separado, simplemente déjelo ejecutar directamente en el hilo de hadoop existente.