主要的大数据处理系统

xiaofei
大数据处理
2024-07-21 17:12:40
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文章阐述了关于主要的大数据处理系统，以及大数据处理技术体系的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、大数据技术领域工具都有哪些?
2、大数据工程师需要学什么
3、大数据方面核心技术有哪些?
4、大数据存储管理系统主要包括
5、大数据核心技术有哪些

大数据技术领域工具都有哪些?

1、除开以上技术之外，大数据工程师还需要具有基于Hadoop/Hbase等应用开发经验，熟悉kafka等消息框架，了解flume等日志搜集系统；熟悉BI工具及方***，有大数据分析与数据仓库设计及开发经验；熟悉Storm等流计算框架或其他开源实时计算框架；熟悉linux/UNIXShell、熟悉（Perl/python/shell）任意一种脚本语言等等。

2、该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具（谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速）。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。

（图片来源网络，侵删）

3、大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的***集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

大数据工程师需要学什么

大数据工程师要学习JAVA、Scala、Python等编程语言，不过这些语言都是相通的，掌握了一门编程语言其他的就很好学习了。大数据的学习需要掌握以下技术：Hadoop、spark、storm等核心技术。

需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。至少能够用Acess等进行数据库开发；至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。

（图片来源网络，侵删）

数据工程师需要对数据库管理系统有比较熟悉的了解，而且深入了解SQL非常重要。同样其它数据库解决方案，例如Cassandra或BigTable也须熟悉，因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。数据仓库和ETL工具数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。

以下是大数据工程师需要掌握的一些重要领域和技能，详细解释如下：大数据基础知识：大数据工程师需要了解大数据的基本概念、原理和技术体系。包括对分布式存储和计算的理解，熟悉Hadoop、Spark等大数据框架的使用和原理。数据处理与分析：熟悉数据处理和分析技术，能够使用SQL语言进行数据查询和处理。

大数据开发工程师需要具备三方面的知识结构，包括大数据基础知识、大数据平台知识和大数据场景知识。那么其每一个方面又都需要具备哪一些技能呢？且看小编细细分解。大数据基础知识包括三个主要方面的内容，分别是数学基础、统计学基础和计算机基础。

大数据方面核心技术有哪些?

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的***集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

大数据技术的核心体系涉及多个方面，包括数据***集与预处理、分布式存储、数据库管理、数据仓库、机器学习、并行计算以及数据可视化等。数据***集与预处理：FlumeNG是一种实时日志收集系统，能够支持定制多种数据发送方式，以便有效收集数据。Zookeeper则提供了一个分布式的协调服务，确保数据同步。

大数据技术的核心包括以下几个方面：数据***集与预处理：- 技术如FlumeNG被用于实时日志收集，支持自定义数据发送方，以便有效收集数据。- Zookeeper提供分布式应用程序协调服务，确保数据同步。数据存储：- Hadoop框架，旨在支持离线和大规模数据处理分析，其HDFS存储引擎已成为数据存储的重要选择。

大数据存储管理系统主要包括

1、分布式文件存储，NoSQL数据库，NewSQL数据库。分布式文件存储是一种数据存储技术，通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散存储在企业的各个角落。

2、数据管理系统有多种，包括关系型数据库管理系统（RDBMS）、非关系型数据库管理系统（NoSQL）、数据仓库管理系统（DWMS）等。关系型数据库管理系统（RDBMS）：这是一种基于表格的数据管理系统，通过表格的形式存储和管理数据。RDBMS使用SQL（结构化查询语言）进行数据操作，如查询、插入、更新和删除。

3、关系型数据库管理系统（Relational Database Management System， RDBMS）：如Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server和IBM DB2等。RDBMS是最常见的数据库类型，基于关系理论，使用表格和列的形式存储数据，支持SQL语言进行数据操作。

4、常见的数据库管理系统主要有以下几种：Oracle Database、MySQL、Microsoft SQL Server、PostgreSQL和MongoDB。 Oracle Database：Oracle Database是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它在大型企业和应用中非常受欢迎，特别是在需要处理大量数据和复杂事务的情况下。

5、包括结构化、半结构化和非结构化数据，并具有高可靠性、高可扩展性和高效的数据处理能力。常见的大数据平台包括Hadoop、Spark等。这些系统各自具有不同的特点和应用场景，为组织和企业的数据处理和管理提供了有效的支持。在选择数据系统时，需要根据具体需求和应用场景来决定使用哪种类型的数据系统。

6、大数据存储与管理；随着数据量的不断增长，如何有效地存储和管理海量数据成为了大数据研究的关键问题。大数据存储技术主要包括分布式文件系统、NoSQL数据库、列式存储、图数据库等。这些技术在解决大规模数据存储问题的同时，还需要考虑数据的一致性、可扩展性、容错性和安全性等方面的问题。