好程序员分享自学大数据入门干货

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了好程序员分享自学大数据入门干货，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1827字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

首先，提及大数据一词的概念。大数据本质还在于数据，但是它有着新的特征亮点。包括：数据来源广，数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等)、数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别)、数据增长速度快等等。

扩展讲大数据的4个基本特征，我们将进行下面额思考：

1.数据来源广？

广泛的数据来源从何而来，通过何种方式进行采集与汇总？相对应的我们出现Sqoop，

Cammel，Datax等工具。

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2.数据采集之后，该如何存储?

采集之后，为了方便存储，我们对应的出现了GFS，HDFS，TFS等分布式文件存储系统。

并且，介于数据的增长速度非常之快，这也就要求我们，数据存储必须可以进行水平扩展。

3.数据存储之后，该如何通过运算快速转化成一致的格式，又该如何快速运算出自己想要的结果?

对此，MapReduce的分布式运算框架提出了解决方案。但是由于MapReduce需要java的编程代码较多，由此，又出现了Hive，Pig等将SQL转化成MapReduce的解析引擎;再有，因普通的MapReduce只能一批一批地批量处理数据，时间消耗过多，最终目的又要求我们输入的一条数据就能得到结果，于是又出现了Storm/JStorm这样的低时延的流式计算框架;但是如果同时需要批处理和流处理，按照如上就得搭两个集群，Hadoop集群(包括HDFS+MapReduce+Yarn)和Storm集群，不易于管理，所以出现了Spark这样的一站式的计算框架，既可以进行批处理，又可以进行流处理(实质上是微批处理)。而后Lambda架构，Kappa架构的出现，又提供了一种业务处理的通用架构。

4.此外，为了提高工作效率，加快运速度，出现了一些辅助工具：

Ozzie，azkaban：定时任务调度的工具。

Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。

Scala语言：编写Spark程序的最佳语言，当然也可以选择用Python。

Python语言：编写一些脚本时会用到。

Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。

内容总结

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