好程式設計師教你大資料必修三大技能 快快記錄下來

大資料，人工智慧技術引領科技潮流，推開大資料時代的大門！國家點贊！政策扶持，前景斐然！緊接著，學習大資料的人才便如過江之鯽，絡繹不絕！整體形勢，欣欣向榮！在這裡，好程式設計師為大家送上技術乾貨，助大家一臂之力，學習大資料技術，一定要注重培訓質量，只有如此，方可事半功倍！接下來，就為大家講解，大資料必修的三大課程！

　一、Hadoop生態體系 

Hadoop 是一個分散式系統基礎架構，由Apache基金會開發。使用者可以在不瞭解分散式底層細節的情況下，開發分散式程式。充分利用叢集的威力高速運算和儲存。Hadoop實現了一個分散式檔案系統(Hadoop Distributed File System)，簡稱HDFS。 

Hadoop “棧”由多個元件組成。包括： 

1.Hadoop分散式檔案系統(HDFS)：所有Hadoop叢集的預設儲存層

2.名稱節點：在Hadoop叢集中，提供資料儲存位置以及節點失效資訊的節點。 

3. 二級節點：名稱節點的備份，它會定期複製和儲存名稱節點的資料，以防名稱節點失效。 

4.作業跟蹤器：Hadoop叢集中發起和協調MapReduce作業或資料處理任務的節點。

5.從節點：Hadoop叢集的普通節點，從節點儲存資料並且從作業跟蹤器那裡獲取資料處理指令。 

　　二、Spark生態體系 

Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源叢集計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark 啟用了記憶體分佈資料集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以最佳化迭代工作負載。 

Spark 是在 Scala 語言中實現的，它將 Scala 用作其應用程式框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密整合，其中的 Scala 可以像操作本地集合物件一樣輕鬆地操作分散式資料集。 

　　三、Storm實時開發 

Storm是一個免費並開源的分散式實時計算系統。利用Storm可以很容易做到可靠地處理無限的資料流，像Hadoop批次處理大資料一樣，Storm可以實時處理資料。Storm簡單，可以使用任何程式語言。 

Storm有如下特點： 

1.程式設計簡單：開發人員只需要關注應用邏輯，而且跟Hadoop類似，Storm提供的程式設計原語也很簡單 

2.高效能，低延遲：可以應用於廣告搜尋引擎這種要求對廣告主的操作進行實時響應的場景。 

3.分散式：可以輕鬆應對資料量大，單機搞不定的場景 

4.可擴充套件： 隨著業務發展，資料量和計算量越來越大，系統可水平擴充套件 

5.容錯：單個節點掛了不影響應用 

6.訊息不丟失：保證訊息處理