大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于大数据技术有哪些的问题,于是小编就整理了4个相关介绍大数据技术有哪些的解答,让我们一起看看吧。
一、大数据基础阶段大数据基础阶段需掌握的技术有:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。
二、大数据存储阶段大数据存储阶段需掌握的技术有:hbase、hive、sqoop等。
三、大数据架构设计阶段大数据架构设计阶段需掌握的技术有:Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。
四、大数据实时计算阶段大数据实时计算阶段需掌握的技术有:Mahout、Spark、storm。
五、大数据数据采集阶段大数据数据采集阶段需掌握的技术有:Python、Scala。
六、大数据商业实战阶段大数据商业实战阶段需掌握的技术有:实操企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用。
世界上最大的十个数据库:
1.全球气象数据中心: 220千兆网络数据,6个petabytes的其它数据。
2.全美能源研究科技计算中心: 2.8个petabytes (1个petabyte 约等于1千千兆)。
3.AT&T: 323千兆信息。
4.Google: 每天有9千1百万次搜索量。
大数据安全的技术有:数据资产梳理(敏感数据、数据库等进行梳理)、数据库加密(核心数据存储加密)、数据库安全运维(防运维人员恶意和高危操作)、数据脱敏(敏感数据匿名化)、数据库漏扫(数据安全脆弱性检测)等。
大数据技术涉及:数据的采集、预处理、和分布式存储、以及数据仓库、机器学习、并行计算和可视化等方面。
对于大数据技术,应用广泛的是以hadoop和spark为核心的生态系统。hadoop提供一个稳定的共享存储和分析系统,存储由hdfs实现,分析由mapreduce实现,
1、hdfs:Hadoop分布式文件系统,运行与大型商用机集群
hdfs是gfs的开源实现,提供了在廉价服务器集群中进行大规模分布式文件存储的能力。
2、hbase:分布式的列存储数据库。hbase将hdfs作为底层存储,同时支持mapreduce的批量计算和点查询(随机读取)
hbase是一个建立在hdfs之上,面向列的nosql数据库。它可用于快速读写大量数据,是一个高可靠、高并发读写、高性能、面向列、可伸缩和易构建的分布式存储系统。hbase具有海量数据存储、快速随机访问和大量写操作等特点。
在kudu出现之前,hadoop生态环境的存储主要依赖hdfs和hbase。在追求高吞吐、批处理的场景中,使用hdfs,在追求低延时且随机读取的场景中,使用hbase,而kudu正好能兼容这两者。
3、批处理计算的基石:mapreduce
批处理计算主要解决大规模数据的批量处理问题,是日常数据分析中常见的一类数据处理需求。业界常用的大数据批处理框架有mapreduce\spark\tez\pig等。其中mapdeduce是比较有影响力和代表性的大数据批处理计算框架。它可以并发执行大规模数据处理任务,即用于大规模数据集(大于1tb)的并行计算。mapreduce的核心思想:将一个大数据集拆分成多个小数据集,然后在多台机器上并行处理。
4、hive:分布式数据仓库,管理hdfs中存储的数据,并提供基于sql的查询语言用于查询数据
到此,以上就是小编对于大数据技术有哪些的问题就介绍到这了,希望介绍关于大数据技术有哪些的4点解答对大家有用。