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Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術(shù) 中培帶你遠航

2018-11-15 18:10:05 | 來源:中培企業(yè)IT培訓網(wǎng)

隨著IT互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的飛速發(fā)展和進步。目前大數(shù)據(jù)行業(yè)也越來越火爆,從而導致國內(nèi)大數(shù)據(jù)人才也極度缺乏,中培偉業(yè)特為此開設(shè)了大數(shù)據(jù)相關(guān)的培訓課程,為我國的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)貢獻一份力量。

一.Hadoop

2011年起,中國就進入大數(shù)據(jù)風起云涌的時代,以Hadoop為代表的家族軟件,占據(jù)了大數(shù)據(jù)處理的廣闊地盤。開源界及廠商,所有數(shù)據(jù)軟件,無一不向Hadoop靠攏。Hadoop也從小眾的高富帥領(lǐng)域,變成了大數(shù)據(jù)開發(fā)的標準。在Hadoop原有技術(shù)基礎(chǔ)之上,出現(xiàn)了Hadoop家族產(chǎn)品,通過“大數(shù)據(jù)”概念不斷創(chuàng)新,推出科技進步??梢哉f,Hadoop在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的成功,更引發(fā)了它本身的加速發(fā)展。

眾所周知,Hadoop是一個由Apache基金會所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。而它的名字來源于Doug Cutting兒子的玩具大象。Doug Cutting曾說過:"這個名字是我孩子給一個棕黃色的大象玩具命名的。我的命名標準就是簡短,容易發(fā)音和拼寫,沒有太多的意義,并且不會被用于別處。小孩子恰恰是這方面的高手。"

Hadoop能解決什么問題呢?

Hadoop作為大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以做的事情有很多的,最為常見的像日志分析,搜索,圖片分析,物聯(lián)網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)的長期存儲。我們選擇Hadoop是因為Hadoop具有這些優(yōu)點。(1)可以存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);(2)性價比高、容錯率高;(3)當服務當中的一臺服務的軟硬件出錯后系統(tǒng)都能繼續(xù)運行;(4)能夠?qū)A繑?shù)據(jù)快速存儲;(5)對海量數(shù)據(jù)做快速計算;(6)能夠通過添加節(jié)點的方式快速擴展系統(tǒng);(7)Hadoop對系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全性是有保障的。  

看多Hadoop的朋友都知道,存儲在Hadoop平臺中的數(shù)據(jù),通過統(tǒng)一的分布式存儲HDFS,可以將數(shù)據(jù)的訪問和存儲分布在大量服務器之中,在可靠的多備份存儲的同時,還能將訪問分布到集群的各個服務器之上?! ?/p>

Hadoop架構(gòu)可以很好的解決數(shù)據(jù)庫擴展的瓶頸,它把數(shù)據(jù)庫的設(shè)計部署在經(jīng)濟實惠的硬件上,通過橫向擴展,便可無限的提升數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)處理能力。

二.Spark

1.Spark的定義

Spark是UC Berkeley AMP lab所開源的類Hadoop MapReduce的通用的并行計算框架,Spark基于map reduce算法實現(xiàn)的分布式計算,擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點;但不同于MapReduce的是Job中間輸出和結(jié)果可以保存在內(nèi)存中,從而不再需要讀寫HDFS,因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機器學習等需要迭代的map reduce的算法。其架構(gòu)如下圖所示:

2.如何使用Spark

Spark可以直接對HDFS進行數(shù)據(jù)的讀寫,同樣支持Spark on YARN。Spark可以與MapReduce運行于同集群中,共享存儲資源與計算,數(shù)據(jù)倉庫Shark實現(xiàn)上借用Hive,幾乎與Hive完全兼容。

由于RDD的特性,Spark不適用那種異步細粒度更新狀態(tài)的應用,例如web服務的存儲或者是增量的web爬蟲和索引。就是對于那種增量修改的應用模型不適合。

總的來說Spark的適用面比較廣泛且比較通用。

有人說:“Spark就像一個高性能引擎; 它支持您想要對數(shù)據(jù)執(zhí)行的工作。Hadoop可以提供一個可能的存儲層,為Spark引擎提供數(shù)據(jù)”。在大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域當中,應用Hadoop和Spark技術(shù)體系,能強化大數(shù)據(jù)平臺的分布式集群架構(gòu)和核心關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)、大數(shù)據(jù)應用項目開發(fā)和大數(shù)據(jù)集群運維實踐、以及Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)項目應用開發(fā)與調(diào)優(yōu)的全過程沙盤模擬實戰(zhàn)。

以上在中培課堂中就能全盤掌握。而參加中培培訓,讓每個學員都能在課程培訓過程中學到實實在在的大數(shù)據(jù)技術(shù)知識體系,以及大數(shù)據(jù)技術(shù)應用實戰(zhàn)技能,具備實際大數(shù)據(jù)應用項目的動手開發(fā)實踐與運維管理部署能力。

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