kafka為什么適合大數(shù)據(jù)場景 websocket和mq區(qū)別?
websocket和mq區(qū)別?Mq s的實時性不夠高,不適合高速數(shù)據(jù)采集和傳輸,websock大數(shù)據(jù)有什么技術,大數(shù)據(jù)技術內容介紹?一、大數(shù)據(jù)的基礎階段大數(shù)據(jù)基礎階段要掌握的技術有:Linux、Do
websocket和mq區(qū)別?
Mq s的實時性不夠高,不適合高速數(shù)據(jù)采集和傳輸,websock
大數(shù)據(jù)有什么技術,大數(shù)據(jù)技術內容介紹?
一、大數(shù)據(jù)的基礎階段
大數(shù)據(jù)基礎階段要掌握的技術有:Linux、Docker、KVM、MySQL Foundation、Oracle Foundation、MongoDB、redis和hadoopmapreduce hdfs yarn。
二、大數(shù)據(jù)存儲階段
大數(shù)據(jù)存儲階段要掌握的技術有:hbase、hive、sqoop等。
第三,大數(shù)據(jù)架構設計階段
大數(shù)據(jù)架構設計階段需要掌握的技術有:Flume distributed、Zookeeper、Kafka等。
第四,大數(shù)據(jù)的實時計算階段
大數(shù)據(jù)實時計算階段需要掌握的技術有:Mahout、Spark、storm。
動詞 (verb的縮寫)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段
大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)獲取階段需要掌握的技術有:Python和Scala。
第六,大數(shù)據(jù)業(yè)務的實際階段
大數(shù)據(jù)業(yè)務實戰(zhàn)階段需要掌握的技術包括:企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務場景實際操作、需求分析、解決方案實施、綜合技術實際應用。
大數(shù)據(jù)主要學習哪些內容?
這是一個非常好的問題。作為一個IT從業(yè)者,一個教育工作者,我來回答一下。
大數(shù)據(jù)經過多年的發(fā)展,已經逐漸形成了比較龐大系統(tǒng)的知識體系,整體技術成熟度已經比較高,所以學習大數(shù)據(jù)技術也會有比較好的學習體驗。
因為大數(shù)據(jù)涉及的內容非常多,而且大數(shù)據(jù)技術也與行業(yè)息息相關,所以在學習大數(shù)據(jù)的時候,可以從技術的角度,也可以基于行業(yè)來學習大數(shù)據(jù)。對于學生來說,可以從大數(shù)據(jù)技術體系中學習,對于職場人來說,可以結合自己的行業(yè)和工作任務學習大數(shù)據(jù)。
無論是學生還是職場人士,想要學習大數(shù)據(jù),需要掌握以下基本內容:
第一:計算機基礎知識。學習大數(shù)據(jù)技術,計算機基礎知識非常重要,其中操作系統(tǒng)、編程語言、數(shù)據(jù)庫等知識是必須要學的。編程語言可以向Python學習,如果以后想從事專業(yè)的大數(shù)據(jù)開發(fā),也可以向Java學習。計算機基礎知識學習起來比較難,要注意實驗在學習過程中的作用。
第二:數(shù)學統(tǒng)計基礎知識。大數(shù)據(jù)技術體系的核心目的是 "數(shù)據(jù)價值 ",而數(shù)據(jù)價值的過程必然離不開數(shù)據(jù)分析。作為數(shù)據(jù)分析基礎的數(shù)學和統(tǒng)計學知識更為重要。數(shù)學和統(tǒng)計學的基礎對大數(shù)據(jù)從業(yè)者未來的成長空間有著重要的影響,所以一定要重視這兩方面知識的學習。
第三:大數(shù)據(jù)平臺的基礎。大數(shù)據(jù)開發(fā)和大數(shù)據(jù)分析離不開大數(shù)據(jù)平臺的支撐,大數(shù)據(jù)平臺涉及分布式存儲、分布式計算等基礎功能。掌握大數(shù)據(jù)平臺,也會形成對大數(shù)據(jù)技術體系的深刻理解。對于新手來說,可以從Hadoop和Spark入手。
本人從事互聯(lián)網行業(yè)多年,目前在讀計算機專業(yè)研究生。我的主要研究方向是大數(shù)據(jù)和人工智能。我會陸續(xù)寫一些互聯(lián)網技術方面的文章,有興趣的朋友可以關注我。我相信我一定會有所收獲。
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