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大數據發(fā)展到今天，已經是越來越成熟，無論是大型互聯網公司，還是小型的創(chuàng)業(yè)公司，都能看見大數據的身影。那么，學習大數據必須掌握哪些核心技術？下面一起來看吧！
01 數據采集與預處理
數據采集就是將這些包括移動互聯網數據、社交網絡的數據等各種來源的數據，寫入數據倉庫中，把零散的數據整合在一起，對這些數據進行綜合分析。
Flume NG作為實時日志收集系統(tǒng)，支持在日志系統(tǒng)中定制各類數據發(fā)送方，用于收集數據，同時，對數據進行簡單處理，并寫到各種數據接收方(比如文本，HDFS，Hbase等) 。
NDC，Netease Data Canal，直譯為網易數據運河系統(tǒng)，是網易針對結構化數據庫的數據實時遷移、同步和訂閱的平臺化解決方案。
Logstash是開源的服務器端數據處理管道，能夠同時從多個來源采集數據、轉換數據，然后將數據發(fā)送到您最喜歡的 “存儲庫” 中。
Sqoop，用來將關系型數據庫和Hadoop中的數據進行相互轉移的工具，可以將一個關系型數據庫(例如Mysql、Oracle)中的數據導入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以將Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的數據導入到關系型數據庫(例如Mysql、Oracle)中。
Strom集群結構是有一個主節(jié)點(nimbus)和多個工作節(jié)點(supervisor)組成的主從結構，主節(jié)點通過配置靜態(tài)指定或者在運行時動態(tài)選舉，nimbus與supervisor都是Storm提供的后臺守護進程，之間的通信是結合Zookeeper的狀態(tài)變更通知和監(jiān)控通知來處理。
Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協(xié)調服務，提供數據同步服務。
02 數據存儲
Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規(guī)模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用于數據存儲。
HBase，是一個分布式的、面向列的開源數據庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL數據庫。
Phoenix，相當于一個Java中間件，幫助開發(fā)工程師能夠像使用JDBC訪問關系型數據庫一樣訪問NoSQL數據庫HBase 。
Yarn是一種Hadoop資源管理器，可為上層應用提供統(tǒng)一的資源管理和調度，它的引入為集群在利用率、資源統(tǒng)一管理和數據共享等方面帶來了巨大好處。
Mesos是一款開源的集群管理軟件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等應用架構。
Redis是一種速度非?？斓姆顷P系數據庫，可以存儲鍵與5種不同類型的值之間的映射，可以將存儲在內存的鍵值對數據持久化到硬盤中，使用復制特性來擴展性能，還可以使用客戶端分片來擴展寫性能。
Atlas是一個位于應用程序與MySQL之間的中間件。
Kudu是圍繞Hadoop生態(tài)圈建立的存儲引擎，Kudu擁有和Hadoop生態(tài)圈共同的設計理念，它運行在普通的服務器上、可分布式規(guī)?；渴?、并且滿足工業(yè)界的高可用要求。
03 數據清洗
MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規(guī)模數據集的并行計算，”Map(映射)”和”Reduce(歸約)”，是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統(tǒng)中。
隨著業(yè)務數據量的增多，需要進行訓練和清洗的數據會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調度系統(tǒng)，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調度和監(jiān)控。
04 數據查詢分析
Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張數據庫表，并提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。
Hive是為大數據批量處理而生的，Hive的出現解決了傳統(tǒng)的關系型數據庫(MySql、Oracle)在大數據處理上的瓶頸。

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