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大数据多大了?

时间:2023-03-08 15:15:45 网络应用技术

  简介:今天,首席执行官指出,要与您分享与大数据有关的少年大数据。如果您可以解决您现在面临的问题,请不要忘记注意此网站。让我们现在开始!

  1.学习要求:大学学位或以上,20-32岁最好

  2.在态度方面很好地学习。不要想象自己成为一头技术大牛。您必须采用实际动作来使自己成为技术丹尼尔

  第三,技术系统的步骤 - 步骤学习,以下与您共享大数据是您想要学习的技术

  Java:每个人都知道Java的指示包括Javase,Javaee和Javame。学习大数据怎么样?

  只需学习Java Javase的标准版本,例如Servlet,JSP,Tomcat,Struts,Spring,Hibernate,Mybatis在大数据技术的Javaee方向上使用不多。您只需要理解它。当然,Java如何连接到数据库,您必须知道,就像JDBC必须掌握它一样。一些学生说,冬眠或mybites也可以连接数据库。为什么不学习呢?我并不是说学习这些并不好,但是可以学习这些东西。我会花很多时间来学习这些时间,最后我也不会使用它。我还没有看到谁进行大数据处理。CreceRonly学习API,这可以增加您对Java操作数据库的理解,因为这两种技术的核心是Java的反射和JDBC的各种用途。

  Linux:由于与Linux上的大数据相关软件正在运行,因此Linux必须更牢固地学习。Learning Linux将极大地帮助您快速掌握与大数据相关的技术。大数据软件(例如HBase,Spark和网络环境配置)的操作环境和网络环境配置,您可以踩踏很多坑,学习壳以了解外壳脚本,它可以更易于理解和配置大数据集群。您还可以在将来更快地学习新的大数据技术。

  在谈论基金会之后,让我们谈谈您需要学习的大数据技术,您可以按照我编写的顺序学习。

  Hadoop:这是一个流行的大数据处理平台,几乎成为大数据的代名词,因此这是必须的。Hadoop包括几个组件HDFS,MapReduce和Yarn。HDFS是将硬盘存储在存储数据中的地方。这些文件存储在该文件上。MAPREDUCE是根据数据计算和计算的。它具有一个特征,即无论数据是数据的大小,只要它给出了数据,它都可以运行数据,但是时间可能不会很快,因此被称为数据批处理处理。YARN是反映的重要组件Hadoop平台与其他软件及其大数据生态系统的概念。它可以在Hadoop上运行,因此您可以更好地使用HDFS存储的优势并节省更多资源。例如,我们不再需要更多。单独创建火花群集,让它直接在现有的Hadoop Yarn上运行。实际上,您可以理解Hadoop的这些组件的处理,但是您可能没有很多关于“大数据”现在有多大的概念,并听我说。当时,您不会觉得数据是如此的好。您的头痛越大。当然,不要害怕处理如此大的数据,因为这是您的价值,让那些php html5和dba羡慕javaee的php。一个节点供您学习大数据。

  动物园管理员:这是金油。它将在安装Hadoop HA时使用,并且将来还将使用它。它通常用于存储一些相互协作信息。此信息相对较小。通常,它不会超过1m。这是一种使用它来依靠它的软件。对于我们个人而言,我们只需要正确安装它即可使其正常运行。

  MySQL:我们已经完成了大数据的处理。接下来,用于学习小数据MySQL数据库的处理工具,因为安装Hive时,需要使用它。MySQL需要掌握哪个层?您可以在Linux上安装它,运行它,配置简单的权限,修改根密码并创建数据库。主要是学习SQL语法,因为Hive的语法与此非常相似。

  SQOP:这用于将MySQL中的数据导入到Hadoop中。当然,您也可以不使用它而使用它。将MySQL数据表引导到文件中,然后将其放在HDFS上是相同的。当然,请注意生产环境中MySQL的压力。

  Hive:这件事是SQL语法的工件。它可以使您简单地处理大数据,并且您不会组成MapReduce程序。有些人说猪?几乎是猪。

  Oozie:自从我学会了蜂巢以来,我相信您必须需要此东西,它可以帮助您管理蜂巢或MapReduce,Spark Script,并检查您的程序是否正确执行。最重要的是,最重要的是帮助您提供帮助。您相信您会喜欢它的任务。

  HBASE:这是Hadoop生态系统中的NOSQL数据库。他的数据以关键和值的形式存储,而密钥是唯一的数据,因此可以用来制作数据。它可以存储比MySQL的数据。金额要大得多。因此,在处理大数据的过程后,他经常用于存储目的地。

  KAFKA:这是一个相对容易的 - 使用队列工具。队列为什么要这样做?您知道是否排队购买门票?还有更多数据,您还需要排队,以免与您合作的其他学生打电话给它。您为什么要给我这么多数据(例如数百个G文件)?这不是一个大数据,您可以告诉他我将数据放在队列中,然后将其一个接一个地将立即优化他的程序,因为处理无法进行。作为kafka)。

  Spark:它用于弥补以MapReduce速度处理数据的缺点。它的特征是加载到内存的硬盘而不是慢慢阅读而不是慢慢阅读。它特别适合迭代操作,因此算法流程特别是粥。它是因为他们都是JVM。

  没有年龄限制,主要是因为您的能力足够,您可以担任此职位。大多数人说,IT行业30是一个流域。

  这不仅是大数据的发展,而且对于许多行业工人来说

  “您可以跟上节奏,可以做多长时间”

  关于年龄的年龄,俗话说,程序员消除了“变老和削弱学习知识能力”的想法。

  但这真的是这样吗?

  当然不是,据说35岁 - 戈德是程序员中的流域。当超过35岁的时候,我在这项业务中做不到。解决问题的能力也非常强大。

  因此,这些取决于您是否有能力跟上时代趋势,以及您是否有能力及时更新知识储备,以达到更新计算机行业的速度。只要您能跟上,您的年龄就不再是一个问题。

  通常,如果您今年35岁,您会更加困难,尤其是对于软件开发,您会吃年轻的米饭

  结论:以上是首席CTO注释为每个人编制的大数据的所有内容。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。不要忘记该网站上的大数据多少年。