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武汉达内IT培训大数据程序员都需要学习哪些技术

发布：武汉IT培训
来源：互联网
时间：2022-10-17 10:26

随着互联网的不断发展，越来越多的程序员都在学习大数据技术，而本文就通过案例分析来简单了解一下，大数据程序员都需要学习哪些技术。

武汉达内IT培训大数据程序员都需要学习哪些技术

一、大数据主流开发语言

大数据生态圈的绝大多数技术组件的源代码都是使用Java语言开发的，比如Zookeeper、Hadoop、Hive、HBase、Flume、Sqoop、Flink等，而且在大数据开发过程中经常涉及源代码的阅读与使用，所以Java语言是从事大数据项目开发的必备语言，也是大数据开发的主流语言。当然除了Java语言，Python语言也可以用于大数据开发工作，Python语言主要侧重业务数据的分析和挖掘。

二、大数据平台的构建

大数据平台构建的技能是大数据开发工程师基本功，大数据平台一般是指Hadoop集群，Hadoop集群包含HDFS分布式文件系统和YARN资源管理系统。HDFS解决了海量数据的分布式存储问题，YARN解决了MapReduce分布式计算的资源调度问题，除了MapReduce，还有Spark和Flink等流式计算框架都可以运行在YARN上。在搭建Hadoop集群同时搭建Zookeeper分布式协调服务实现HDFS集群和YARN集群的高可用。

三、大数据采集

大数据重要的是数据，没有数据其他的就无从谈起。大数据项目开发的要任务就是采集海量数据，这就需要开发者具备海量数据采集的能力。在实际工作中，数据一般有两种来源，一种来自日志文件，一种来自数据库。每种数据源的采集技术有很多种，一般使用Flume、Logstash、Filebeat等工具采集日志文件数据，使用Sqoop、Canal等工具采集数据库中的数据。

四、大数据存储与交换

前面已经构建起Hadoop大数据平台，HDFS分布式文件系统解决了海量数据存储的问题，但是HDFS并不支持数据的随机查询与更新，而HBase数据库构建在HDFS之上，既解决了海量数据存储又能实现数据的实时随机查询与更新，满足线上用户的服务需求。

五、大数据离线计算

Hadoop的出现，一方面使用HDFS解决了海量数据存储的问题，另一方面使用MapReduce解决了海量数据分布式计算的问题，当然MapReduce是离线计算框架，仅支持离线计算，但也解决了企业装大部分的应用场景，在大数据项目开发的过程中离不开离线计算。

六、大数据实时计算

离线计算解决了大数据批处理的应用问题，但随着社会的发展，企业和用户对服务的响应速度要求越来越高，离线计算难免存在数据反馈不及时的情况，很难适应越来越多的急需实时数据做决策的应用场景，所以实时计算就得到了快速的发展。

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