大数据生态技术体系是什么？大数据工程师掌握这些就够了

1、大数据生态技术体系是什么——Hadoop

是由Apache基金会开发的分布式系统基础设施。Hadoop框架的核心设计是HDFS和MapReduce。HDFS提供海量数据的存储，而MapReduce提供海量数据的计算。Hadoop是一个基本框架，它还可以托管很多其他东西，比如Hive。不想用编程语言开发MapReduce的人可以使用Hive进行离线数据处理和分析。例如，HBase作为面向列的数据库在HDFS上运行，而HDFS缺乏读写操作，这就是为什么HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。

2、大数据生态技术体系是什么——Spark

也是Apache基金会的开源项目，它是加州大学伯克利实验室开发的另一个重要的分布式计算系统。Spark和Hadoop最大的区别是Hadoop使用硬盘来存储数据，而Spark使用内存来存储数据，所以Spark可以提供超过100倍的计算速度。Spark可以通过YARN(另一种资源协调器)在Hadoop集群中运行，但是Spark现在也在向生态化发展，希望能够通过一个技术栈来实现上下游的集成。例如，Spark Shark是VS Hadoop Hive, Spark Streaming是VS Storm。

3、大数据生态技术体系是什么——Storm

是一个由BackType团队作为Apache基金会孵化器开发的分布式计算系统。它提供了基于Hadoop的实时计算特性，可以实时处理大型数据流。与Hadoop和Spark不同，Storm不收集和存储数据。它通过网络直接实时接收和处理数据，然后通过网络直接实时返回结果。Storm擅长实时流媒体。例如，日志，就像网络购物的点击流一样，是连续的、连续的、永远不会结束的，所以当数据通过像Kafka这样的消息队列传入时，Storm就开始工作了。Storm本身不收集或存储数据，它在数据到来时进行处理，在数据运行时进行输出。

它上面的模块只是大型分布式计算基础上的通用框架，通常由计算引擎描述。

除了计算引擎，我们还需要一些平台工具，如IDE开发、作业调度系统、大数据同步工具、BI模块、数据管理、监控和报警等。与计算引擎一起，构成了大数据的基础平台。

在这个平台上，我们可以做基于数据的大数据处理应用，开发大数据应用产品。

大数据生态技术体系是什么？大数据工程师掌握这些就够了除了计算引擎，我们还需要一些平台工具，如IDE开发、作业调度系统、大数据同步工具、BI模块、数据管理、监控和报警等，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，那么下方的资料下载链接一定会帮助你。