北京人气排在前列的大数据开发培训班名单出炉

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　　学习大数据必须掌握哪些核心技术？

　　一、数据采集与预处理

　　数据采集就是将这些包括移动互联网数据、社交网络的数据等各种来源的数据，写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据进行综合分析。

　　Flume NG作为实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时，对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。

　　NDC，Netease Data Canal，直译为网易数据运河系统，是网易针对结构化数据库的数据实时迁移、同步和订阅的平台化解决方案。

　　Logstash是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、转换数据，然后将数据发送到您较喜欢的“存储库”中。

　　Sqoop，用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具，可以将一个关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中的数据导入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以将Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的数据导入到关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中。

　　Strom集群结构是有一个主节点(nimbus)和多个工作节点(supervisor)组成的主从结构，主节点通过配置静态指定或者在运行时动态选举，nimbus与supervisor都是Storm提供的后台守护进程，之间的通信是结合Zookeeper的状态变更通知和监控通知来处理。

　　Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

　　二、数据存储

　　Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。

　　HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

　　Phoenix，相当于一个Java中间件，帮助开发工程师能够像使用JDBC访问关系型数据库一样访问NoSQL数据库HBase。

　　Yarn是一种Hadoop资源管理器，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

　　Mesos是一款开源的集群管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm和Kafka等应用架构。

　　Redis是一种速度非常快的非关系数据库，可以存储键与5种不同类型的值之间的映射，可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘中，使用复制特性来扩展性能，还可以使用客户端分片来扩展写性能。

　　Atlas是一个位于应用程序与MySQL之间的中间件。

　　Kudu是围绕Hadoop生态圈建立的存储引擎，Kudu拥有和Hadoop生态圈共同的设计理念，它运行在普通的服务器上、可分布式规模化部署、并且满足工业界的高可用要求。

　　三、数据清洗

　　MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算，”Map(映射)”和”Reduce(归约)”，是它的主要思想。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统中。

　　随着业务数据量的增多，需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂，这个时候就需要任务调度系统，比如oozie或者azkaban，对关键任务进行调度和监控。

　　四、数据查询分析

　　Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(Hive SQL)查询功能。

　　Hive是为大数据批量处理而生的，Hive的出现解决了传统的关系型数据库(MySql、Oracle)在大数据处理上的瓶颈

　　Impala是对Hive的一个补充，可以实现的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop，用来进行大数据实时查询分析。

　　Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的特点，它将Job中间输出结果保存在内存中，从而不需要读取HDFS。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载

　　Nutch是一个开源Java实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬虫。

　　Solr用Java编写、运行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一个独立的企业级搜索应用的全文搜索服务器。

　　Elasticsearch是一个开源的全文搜索引擎，基于Lucene的搜索服务器，可以的储存、搜索和分析海量的数据。

　　五、数据可视化

　　对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。主流的BI平台比如，国外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，的SmallBI和新兴的网易有数等。

　　大数据技术的体系庞大且复杂，每年都会涌现出大量新的技术，目前大数据行业所涉及到的核心技术主要就是：数据采集、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。