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石家莊達內大數據分析培訓

大數據發展到今天，已經是越來越成熟，無論是大型互聯網公司，還是小型的創業公司，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呢?

一、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，支持在日志系統中定制各類數據發送方，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，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，然后將數據發送到您較喜歡的 “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點(nimbus)和多個工作節點(supervisor)組成的主從結構，主節點通過配置靜態指定或者在運行時動態選舉，nimbus與supervisor都是Storm提供的后臺守護進程，之間的通信是結合Zookeeper的狀態變更通知和監控通知來處理。

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。

二、數據存儲

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，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一的資源管理和調度，它的引入為集群在利用率、資源統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生態圈建立的存儲引擎，Kudu擁有和Hadoop生態圈共同的設計理念，它運行在普通的服務器上、可分布式規?；渴稹⒉⑶覞M足工業界的高可用要求。

三、數據清洗

MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規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中。

隨著業務數據量的增多，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，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調度和監控。

四、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的出現解決了傳統的關系型數據庫(MySql、Oracle)在大數據處理上的瓶頸

Impala是對Hive的一個補充，可以實現的SQL查詢。使用Impala來實現SQL on Hadoop，用來進行大數據實時查詢分析。

Spark擁有Hadoop MapReduce所具有的特點，它將Job中間輸出結果保存在內存中，從而不需要讀取HDFS。Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優化迭代工作負載

Nutch 是一個開源Java 實現的搜索引擎。它提供了我們運行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬蟲。

Solr用Java編寫、運行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一個獨立的企業級搜索應用的全文搜索服務器。

Elasticsearch是一個開源的全文搜索引擎，基于Lucene的搜索服務器，可以的儲存、搜索和分析海量的數據。

五、數據可視化

對接一些BI平臺，將分析得到的數據進行可視化，用于指導決策服務。主流的BI平臺比如，國外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內的SmallBI和新興的網易有數等。

大數據技術的體系龐大且復雜，每年都會涌現出大量新的技術，目前大數據行業所涉及到的核心技術主要就是：數據采集、數據存儲、數據清洗、數據查詢分析和數據可視化。