简介：本文的首席执行官注释将向您介绍大数据框架的哪些相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
本文目录清单：
1.大数据学习什么？主要框架是什么？2.您是否正在准备大数据，但是Spark和Hadoop，现在哪个更好？3。您对大数据专业有什么了解？4。什么样的框架“大数据架构”更合适？5。大数据学什么？首先，学习大数据需要Java，Python和R语言的基础。
1）Java可以学会学习大数据？
Java需要学习Javase.javaweb，Javaee不用于大数据中。学习Javase后，您可以理解Hadoop框架。
2）Python是最简单的学习，难度：Python Java Scala。
Python不是比Java和理解更直观，因为当您遇到Python时，您仍然必须学习Java。您已经学会了Java，学习Python将非常简单。您可以在一周内学习Python。
3）R语言也可以学习，但不建议这样做，因为Java使用的最多，大数据的第一个框架是Hadoop，底层由Java编写。了解Hadoop。
Java在大数据中的作用是大数据的语言。大数据Hadoop和其他大数据技术框架的第一个框架。基础语言由Java撰写，因此建议学习Java为首选的Java
大数据开发学习路线：
第一阶段：Hadoop生态建筑技术
1.语言基础
Java：Java虚拟机中的内存管理和实践，以及多线程，线程池，设计模型，并行化，不需要在-Depth中。
Linux：系统安装，基本命令，网络配置，VIM编辑器，进程管理，Shell脚本，虚拟机菜单熟悉，等等。
Python：基本知识，例如基本语法，数据结构，功能，条件判断，周期和其他基本知识。
2.环境准备
这是Windows计算机，1个主和2的完整分布。
VMware Virtual Machine，Linux系统（Centos6.5），Hadoop安装软件包，此处已准备好用于Hadoop的完整分布式群集环境。
3.地图
MapReduce分布式离线计算框架是Hadoop的核心编程模型。
4. HDFS 1.0/2.0
HDF可以提供高吞吐量数据访问，适用于大型数据集上的应用程序。
5.纱线（Hadoop2.0）
纱线是一个资源调度平台，主要负责为任务分配资源。
6.蜂巢
Hive是一个存储在HDFS上的数据仓库，主要用来编写HQL。
7.火花
SPARK是一款适用于大型数据处理的快速计算引擎。
8.火花
Spark流是一个真实的时间处理框架，数据是一批处理。
9.火花
作为Hive的计算引擎，Spark将Hive查询作为Spark的任务提交到Spark群集进行计算，这可以改善Hive查询的性能。
10.风暴
风暴是一个真实的计算框架。风暴是实时添加的每个数据的处理。这是一个处理过程，可以确保数据处理的及时性。
11. Zookeeper
Zookeeper是许多大数据框架的基础，并且是集群的经理。
12. HBase
HBASE是一个NOSQL数据库，它是一个高度可靠，定向，可扩展的，分布式数据库。
13.卡夫卡
Kafka是消息中间件，作为中间缓冲区层。
14.水槽
Flume通常是在应用程序生成的日志文件中收集数据，通常是两个进程。
一个是收集的Flume数据将其存储在Kafka中，这对于暴风雨或火花流方便进行了实时处理。
另一个过程是，Flume收集的数据存储在HDFS上，HDFS使用Hadoop或Spark进行离线处理。
第二阶段：数据挖掘算法
1.中文单词
离线和在线应用开源子库存的应用
2.自然语言处理
与文本相关算法
3.推荐算法
基于CB，CF，家庭，Mahout申请。
4.分类算法
NB，SVM
5.返回算法
LR，决策
6，集群算法
分层群，Kmeans
7，神经网络和深度学习
nn，TensorFlow
以上是学习Hadoop开发的详细途径。如果您需要了解特定框架的开发技术，则可以咨询Gamiya大数据老师以详细了解。
我需要哪些技术来掌握大数据开发？
（1）Java语言基础知识
Java开发简介，对Eclipse开发工具的熟悉，Java语言基金会，Java Process Control，Java String，Java阵列，类和对象，数字处理和核心技术，I/O和反射，多线程，摇摆程序和集合课程
（2）HTML，CSS和Java
PC网站布局，HTML5+CSS3基金会，WebApp页面布局，本机Java交互式功能开发，AJAX异步互动，jQuery应用程序
（3）Javaweb和数据库
数据库，javaweb开发核心，javaweb开发的故事
Linuxhadoop生态系统
Linux系统，Hadoop离线计算大纲，分布式数据库HBASE，数据仓库Hive，数据迁移工具SQOOP，FLUME分布式日志框架
分布式计算框架和Sparkstrom生态系统
（1）分布式计算框架
Python编程语言，Scala编程语言，SPARK大数据处理，SPARK -SPRINGRAIG -MIG DATA GRACONDing，Spark -Mlib机器学习，Spark -Graphx图计算，实际战斗：基于Spark - 基于SPARK -COMPAN -COMPAN -COMPAN -COMPAN -COMPAN -COMATING推荐系统（某个线路公司的真实项目），实际战斗二：nina（）
（2）风暴技术架构系统
风暴原理和基础，消息队列KAFKA，REDIS工具，Zookeeper详细说明，大数据项目的实际数据采集，数据处理，数据分析，数据显示，数据显示，数据应用程序，数据应用程序，数据应用程序，数据应用程序，数据应用程序
大数据分析-AI（人工智能）数据
分析工作环境准备数据分析基础，数据可视化，Python机器学习
以上答案希望帮助您
最近，著名的大数据专家伯纳德·马尔（Bernard Marr）在一篇文章中分析了Spark和Hadoop之间的相似之处
Hadoop和Spark都是大数据框架，两者都提供了执行常见大数据任务的一些工具，但是确切地说，它们的任务并不相同，并且不会彼此排除。
尽管据称Spark比Hadoop快100倍，但没有分布式存储系统本身
分布式存储是当今许多大数据项目的基础。它可以将PB级数据集存储在几乎无限的普通计算机的硬盘上，并提供良好的可扩展性。它只需要随着数据集的增加而增加。 -big增加硬盘
因此，Spark需要第三方分布式存储。正是由于这个原因，Hadoop上安装了许多大数据项目。这样，Spark的高级分析应用程序可以使用存储在HDF中的数据。
与Hadoop相比，火花的真正优势在于速度。Spark的大部分操作都在内存中，而Hadoop的MapReduce系统将在每个操作后将所有数据写回物理存储介质。当出现问题时，它可以完全恢复，但是也可以实现弹性的弹性分布式数据存储。
此外，就高级数据处理（实时，机器学习）而言，Spark的功能比Hadoop更好
伯纳德认为，这一点及其速度优势是Spark变得越来越受欢迎的真正原因
实际 - 时间处理意味着可以在数据捕获时将其提交给分析应用程序，并立即获得反馈
在各种大数据应用程序中，此处理越来越多，例如零售商使用的建议引擎，工业机械性能监控
SPARK平台的速度和流量数据处理能力也非常适合机器学习算法。这种类型的算法可以学习和改进，直到找到问题的理想解决方案
该技术是最先进的制造系统（例如预测零件损坏）和无人驾驶汽车的核心的核心
Spark有自己的机器学习库MLIB，而Hadoop系统需要使用第三方机器学习库，例如Apache Mahout
实际上，尽管Spark和Hadoop具有一些重叠的功能，但它们不是商业产品，也没有真正的竞争关系。为此类免费系统提供技术支持的公司通常同时同时提供两项服务。
例如，Cloudra同时提供Spark Services和Hadoop服务，并将根据客户的需求提供最合适的建议
伯纳德认为，尽管Spark发展迅速，但仍处于起步阶段，并且尚未开发出安全和技术支持的基础设施食谱。他认为，开源社区中火花的兴起使人感到不安
主要数据专业主要：
1. Java编程技术
Java编程技术是大数据学习的基础。Java是一种强大的语言，具有极高的跨平台功能。您可以编写桌面应用程序，Web应用程序，分布式系统和嵌入式系统应用程序。工程师喜欢的编程工具。因此，如果您想学习大数据，那么掌握Java基金会至关重要！
2.linux命令
大数据开发通常在Linux环境中进行。与Linux操作系统相比，Windows操作系统是一个封闭的操作系统。开源大数据软件有限。因此，如果您想从事与大数据开发相关的工作，则需要掌握Worklinux Basic Operation命令。
3. Hadoop
Hadoop是大数据开发的重要框架。核心是HDFS和MapReduce。HDFS为大量数据提供存储。MapReduce提供了大量数据，Hadoop群集管理，纱线和Hadoop高级管理以及其他相关技术和操作的计算！
4.蜂巢
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具。它可以将结构化数据文件映射为数据库表，并提供简单的SQL查询函数。它可以将SQL语句转换为用于操作的MapReduce任务。它非常适合对数据仓库的统计分析。对于Hive来说，它需要掌握其安装，应用程序和高级操作。
5. Avro和Protobuf
Avro和Protobuf是数据序列化系统，可以提供丰富类型的数据结构。它非常适合数据存储。它还可以与彼此的通信格式进行通信。学习大数据并需要掌握其特定用法。
6.zookeeper
Zookeeper是Hadooop和HBase的重要组成部分。它是一个为分布式应用程序提供一致性服务的软件。提供的功能包括：配置维护，域名服务，分布式同步，组件服务等。
7. HBase
HBASE是一个分布式的开源数据库。它与一般关系数据库不同，更适合于非结构数据存储的数据库。系统，大数据开发需要掌握HBase的基本知识，应用程序，体系结构和高级用法。
8. Phoenix
Phoenix是基于基于JDBC API的操作HBASE的开源SQL引擎。它具有动态列，铺设 - 查询服务器，跟踪，事务，用户定义功能，第二级索引，命名空间映射，数据收集，Travel Timethe Poke的特征，分页查询，跳转查询，视图和多 - 多人 -租户，大数据开发需要掌握其原理并使用方法。
9. Redis
REDIS是一个键值存储系统，它对缺乏钥匙/价值存储（例如Memcached）具有很大的补偿。在某些情况下，它可以在关系数据库中发挥出色的作用。它提供Java，C/C ++ C＃，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang和其他客户端非常方便使用。
10. Flum
Flume是一个由高度可用，高度可靠，分布式记录，聚合和传输系统的系统。Flume支持日志系统中的自定义数据发件人以收集数据；并编写各种数据接受的能力（自定义）.big数据开发需要掌握其安装，配置和相关使用方法。
完整的大数据平台应提供离线计算，标志性查询，真实时间计算和真实时间查询。
无论哪个Hadoop，Spark，Storm，都不可能单独完成上述所有功能。
Hadoop+Spark+Hive是一个很好的选择。HDOOP的HDFS无疑是解决分布式文件系统的解决方案，以解决存储问题。HadoopMapreduce，Hive，SparkApplication，SparkSQL解决了离线计算和非个人查询的问题；这是一个真实的时间计算问题；此外，还需要NOSQL技术（例如HBase或redis）来解决真实时间查询的问题。
除此之外，大数据平台中的必要任务调度系统和数据交换工具；
任务调度系统解决了所有大数据平台的任务调度和监视；数据交换工具解决了其他数据源和HDF之间的数据传输，例如：到HDFS，HDFS，HDFS到数据库等等。，其中包含很多。
大数据是什么意思：
麦肯锡全球研究所给出的定义是：在获取，存储，管理和分析方面，数据集与传统数据库软件和工具的范围一样大。数据类型和低值密度四个特征。
大数据技术的战略意义不是要掌握大量数据信息，而是专门研究这些有意义的数据。换句话说，如果将大数据与行业进行比较，那么该行业盈利能力的关键是改善“处理”数据的功能“通过“处理”实现“值”的“数据”。从技术角度来看，大数据和云计算之间的关系与硬币的正面和背面一样密不可分。BIG数据不得处理使用一台计算机，必须采用分布式体系结构。它的特征是大量数据的分布式数据挖掘。但是，它必须依靠云计算分布式处理，分布式数据库和云存储以及虚拟化技术。
随着云的出现，大数据（BigData）也越来越引起人们的注意。BIG数据（BIGDATA）通常用于描述大量公司创建的大量非结构性数据和半结构数据。这些数据在下载到关系数据库时花费了太多时间和金钱。BIG数据分析通常与云计算相关联，因为实际 - 时间大尺度数据集分析需要分配给数百台，甚至数百台计算机，例如MapReduce。
大数据需要特殊技术才能有效地处理大量数据以在时间内耐受数据。技术技术，包括大数据，包括大型平行处理（MPP）数据库，数据挖掘，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，Internet和可扩展的存储系统。
大数据分析挖掘和处理，移动开发和体系结构，软件开发，云计算和其他切割 - 边缘技术。
主课程：面向对象的编程，Hadoop实践技术，数据挖掘，机器学习，数据统计分析，高数学，Python编程，Java编程，数据库技术，Web开发，Linux操作系统，大数据平台构建和操作和维护，操作，维护，操作和维护，操作和维护，操作和维护，以及操作和维护，大数据平台，操作和维护，操作和维护，操作和维护，操作和维护，以及操作和维护，以及操作和维护，以及操作以及操作以及操作以及大数据平台的维护，操作和维护以及操作和维护数据应用程序开发，视觉设计和开发。
大数据旨在培养学生的系统来掌握数据管理和数据挖掘方法，并通过大数据分析处理，数据仓库管理，大数据平台的全面部署，大数据平台应用程序软件开发和数据Productsbig成为高水平专业的专业人员数据技术人才。
大数据文章：
1.大数据系统架构师
大数据平台构建，系统设计，基础架构。
技能：计算机架构，网络体系结构，编程范例，文件系统，并行分发并行处理等。
2.大数据系统分析师
在实际行业领域，大数据技术用于数据安全生命周期管理，分析和应用。
技能：人工智能，机器学习，数学统计，矩阵计算，优化方法。
3. Hadoop开发工程师
解决大数据存储问题。
4.数据分析师
在不同的行业中，专门研究行业数据收集，分类和分析的专业人员，并根据数据进行行业研究，评估和预测，使用工具提取，分析，通过工具呈现数据来实现数据的业务意义。
5.数据挖掘工程师
要从大量数据中发现法律，这需要某些数学知识。最基本的线性代数，高代数，凸优化，概率理论等。通常使用的语言包括Python，Java，C或C ++ Essence
结论：以上是有关大数据框架的主要CTO注释的全部内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想了解有关此信息的更多信息，请记住要收集对该网站的关注。