¿Qué tipo de tecnología se necesita en un gran centro de datos?

Big data es una serie de métodos de procesamiento para almacenar, calcular, realizar estadísticas y analizar cantidades masivas de datos. La cantidad de datos procesados ​​suele ser de nivel TB, o incluso de nivel PB o EB. datos Implica tecnologías como informática distribuida, procesamiento de alta concurrencia, procesamiento de alta disponibilidad, agrupación en clústeres, informática en tiempo real, etc. Reúne las tecnologías de TI más populares en el campo de TI actual. 1. Tecnología de programación Java

La tecnología de programación Java es la base del aprendizaje de big data. Java es un lenguaje fuertemente tipado con capacidades multiplataforma extremadamente altas. Puede escribir aplicaciones de escritorio, aplicaciones web y sistemas de distribución. Las aplicaciones de sistemas integrados son las herramientas de programación favoritas de los ingenieros de big data. Por lo tanto, si desea aprender bien sobre big data, es esencial dominar los conceptos básicos de Java.

2. Comandos de Linux

El desarrollo de big data generalmente se lleva a cabo en el entorno Linux. En comparación con el sistema operativo Linux, el sistema operativo Windows es un sistema operativo cerrado y de código abierto. data El software es muy limitado. Por lo tanto, si desea participar en trabajos relacionados con el desarrollo de big data, debe dominar los comandos operativos básicos de Linux.

3. Hadoop

Hadoop es un marco importante para el desarrollo de big data. Su núcleo es HDFS y MapReduce proporciona almacenamiento para datos masivos. Por lo tanto, debe concentrarse en dominar. Además, también debe dominar tecnologías y operaciones relacionadas, como el clúster de Hadoop, la administración de clústeres de Hadoop, YARN y la administración avanzada de Hadoop.

4. Hive

Hive es una herramienta de almacenamiento de datos basada en Hadoop. Puede asignar archivos de datos estructurados a una tabla de base de datos y proporcionar funciones de consulta SQL simples. ejecución, que es muy adecuado para el análisis estadístico de almacenes de datos. Para Hive, es necesario dominar su instalación, aplicación y operaciones avanzadas.

5. Avro y Protobuf

Avro y Protobuf son sistemas de serialización de datos que pueden proporcionar una variedad de tipos de estructuras de datos, que son muy adecuados para el almacenamiento de datos y también se pueden utilizar para Almacenamiento de datos entre diferentes idiomas. Formato de intercambio de datos para la comunicación mutua. Para aprender big data, es necesario dominar su uso específico.

6. ZooKeeper

ZooKeeper es un componente importante de Hadoop y Habase. Es un software que proporciona servicios consistentes para aplicaciones distribuidas. Las funciones proporcionadas incluyen: mantenimiento de configuración, servicio de nombres de dominio. , distribución Sincronización, servicios de componentes, etc. En el desarrollo de big data, debe dominar los comandos comunes y los métodos de implementación de funciones de ZooKeeper. 7. HBase

HBase es una base de datos de código abierto distribuida y orientada a columnas. Es diferente de las bases de datos relacionales generales y es más adecuada para el almacenamiento de datos no estructurados. Un sistema de almacenamiento distribuido escalable y orientado a columnas. El desarrollo de big data requiere dominar los conocimientos básicos, las aplicaciones, la arquitectura y el uso avanzado de HBase.

8.phoenix

Phoenix es un motor SQL de código abierto escrito en Java basado en la API JDBC para operar HBase. Tiene columnas dinámicas, carga de hash, servidor de consultas, seguimiento. , transacciones, usuarios Funciones personalizadas, índices secundarios, mapeo de espacios de nombres, recopilación de datos, columnas de marca de tiempo de fila, consultas de paginación, consultas de salto, vistas y funciones multiinquilino, el desarrollo de big data requiere dominar sus principios y uso.

9.Redis

Redis es un sistema de almacenamiento de valores clave. Su aparición ha compensado en gran medida las deficiencias del almacenamiento de claves/valores como Memcached. utilizado para bases de datos relacionales Desempeña un muy buen papel complementario. Proporciona clientes como Java, C/C++, C#, PHP, JavaScript, Perl, Object-C, Python, Ruby, Erlang, etc. El desarrollo de Big Data requiere dominar la instalación de Redis, la configuración y los métodos de uso relacionados.

10.Flume

Flume es un sistema de transmisión, agregación y recopilación masiva de registros altamente disponible y confiable que admite la personalización de varios tipos de transmisión de datos en el sistema de registros. se utiliza para recopilar datos; al mismo tiempo, Flume brinda la capacidad de procesar datos simplemente y escribir en varios receptores de datos (personalizables). El desarrollo de big data requiere dominar su instalación, configuración y métodos de uso relacionados.

11.SSM

El marco SSM es una integración de tres marcos de código abierto: Spring, SpringMVC y MyBatis. A menudo se utiliza como marco para proyectos web con datos relativamente simples. fuentes. El desarrollo de big data requiere dominar los tres marcos Spring, SpringMVC y MyBatis respectivamente, y luego usar SSM para las operaciones de integración.

12.Kafka

Kafka es un sistema de mensajería de publicación y suscripción distribuido de alto rendimiento. Su propósito en el desarrollo y la aplicación de big data es unificarlo a través del mecanismo de carga paralela de Hadoop. El procesamiento de mensajes fuera de línea también proporciona mensajes en tiempo real a través del clúster. ¡El desarrollo de big data requiere dominar los principios de la arquitectura Kafka y las funciones y métodos de cada componente y la implementación de funciones relacionadas!

13.Scala

Scala es un lenguaje de programación multiparadigma. Spark, un marco importante para el desarrollo de big data, está diseñado utilizando el lenguaje Scala. framework bien, debes tener una base Scala. ¡Es esencial, por lo tanto, que el desarrollo de big data requiera dominar los conceptos básicos de la programación Scala!

14.Spark

Spark es un motor informático rápido y general diseñado para el procesamiento de datos a gran escala. Proporciona un marco integral y unificado para gestionar diversas necesidades de procesamiento de big data. El desarrollo de conjuntos de datos y fuentes de datos requiere dominar los conceptos básicos de Spark, SparkJob, Spark RDD, implementación de Sparkjob y asignación de recursos, administración de memoria SparkshuffleSpark, variables de transmisión de Spark, SparkSQL SparkStreaming y Spark ML y otros conocimientos relacionados.

15.Azkaban

Azkaban es un programador de tareas de flujo de trabajo por lotes que se puede utilizar para ejecutar un conjunto de trabajos y procesos en un orden específico dentro de un flujo de trabajo. Para completar la programación de tareas de big data, el desarrollo de big data requiere dominar la configuración relevante y las reglas gramaticales de Azkaban.