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隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為我們?nèi)粘Ｉ钪胁豢杀苊獾囊徊糠?。而?shù)據(jù)采集是獲取這些數(shù)據(jù)的之一步。在Linux操作系統(tǒng)中，我們可以使用Apache Flume來進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和傳輸。本文將介紹Flume的安裝、配置和使用方法，幫助讀者在Linux操作系統(tǒng)上進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。
創(chuàng)新互聯(lián)堅(jiān)持“要么做到，要么別承諾”的工作理念，服務(wù)領(lǐng)域包括：網(wǎng)站設(shè)計(jì)、網(wǎng)站制作、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣等服務(wù)，滿足客戶于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的愛輝網(wǎng)站設(shè)計(jì)、移動(dòng)媒體設(shè)計(jì)的需求，幫助企業(yè)找到有效的互聯(lián)網(wǎng)解決方案。努力成為您成熟可靠的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)合作伙伴！
一、Flume簡介
Apache Flume是Apache基金會(huì)下的一個(gè)高可用且可靠的分布式系統(tǒng)，它主要用于日志收集和數(shù)據(jù)采集。通過其簡單、可擴(kuò)展的架構(gòu)，F(xiàn)lume可以非常方便地實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)流的處理和傳輸。
Flume的使用場景很多，比如：流媒體數(shù)據(jù)處理、安全日志收集、數(shù)據(jù)庫日志收集等。我們可以使用Flume來建立一個(gè)數(shù)據(jù)采集管道，將數(shù)據(jù)從不同的數(shù)據(jù)源中進(jìn)行采集、傳輸和存儲(chǔ)。
二、Flume的安裝
在Linux操作系統(tǒng)上，F(xiàn)lume可以通過源代碼或二進(jìn)制包進(jìn)行安裝。這里我們以二進(jìn)制包方式進(jìn)行安裝。
1. 下載Flume
我們可以通過以下命令從官方網(wǎng)站上下載Flume：
“`
wget https://mirror.bit.edu.cn/apache/flume/1.9.0/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz
“`
2. 解壓Flume
下載完成后，我們可以使用以下命令對(duì)其進(jìn)行解壓：
“`
tar -zxvf apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz
“`
3. 配置環(huán)境變量
為了更加方便地使用Flume，我們需要配置其環(huán)境變量?？梢酝ㄟ^修改.bashrc文件來配置環(huán)境變量：
“`
echo ‘export FLUME_HOME=/opt/apache-flume-1.9.0-bin’ >> ~/.bashrc
echo ‘export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin’ >> ~/.bashrc
“`
注意：上述命令中的FLUME_HOME變量路徑需要換成自己電腦上解壓后的Flume路徑。
4. 啟動(dòng)Flume
在完成了Flume的安裝之后，我們就可以使用以下命令啟動(dòng)Flume：
“`
flume-ng agent –conf ./conf/ –conf-file ./conf/example.conf –name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
“`
這里需要注意，我們需要進(jìn)入Flume目錄下的bin文件夾，然后使用上面的命令來啟動(dòng)Flume。其中example.conf文件是Flume默認(rèn)的配置文件，可以根據(jù)需要進(jìn)行修改。
三、Flume的配置
在使用Flume之前，我們需要對(duì)其進(jìn)行一些配置，來滿足我們的需求。Flume的配置主要包括以下三個(gè)方面：
1. 采集源（source）
Flume中的數(shù)據(jù)源可以是各種不同類型的數(shù)據(jù)，如：日志文件，數(shù)據(jù)庫表，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等。我們需要在Flume的配置文件中添加“source”屬性，并指定數(shù)據(jù)源。例如，我們可以使用下面的方式來指定讀取本地文件中的數(shù)據(jù)：
“`
#定義source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tl -F /usr/local/logs/nginx/access.log
“`
在上面的示例配置中，我們使用“exec”類型來代表我們要執(zhí)行某個(gè)命令，然后使用“tl -F”命令來讀取指定的本地日志文件。
2. 數(shù)據(jù)處理器（interceptor）
Flume中的數(shù)據(jù)處理器主要用于對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如：添加、刪除、過濾等。我們需要在Flume的配置文件中添加數(shù)據(jù)處理器，并指定需要應(yīng)用的每個(gè)數(shù)據(jù)處理器的類型和參數(shù)。例如，我們可以使用以下方式來刪除采集到數(shù)據(jù)中的前10個(gè)字符：
“`
#定義interceptor
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = regex_extractor
a1.sources.r1.interceptors.i1.regex = ^(…………………………)
a1.sources.r1.interceptors.i1.serializers = payload_only
a1.sources.r1.interceptors.i1.serializers.payload_only.class = org.apache.flume.interceptor.RegexExtractorInterceptor$PassThroughSerializer
“`
在上面的示例配置中，我們使用“regex_extractor”類型來代表我們要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行正則表達(dá)式的提取，然后使用“payload_only”序列化器來序列化提取之后的數(shù)據(jù)。我們將處理器應(yīng)用于數(shù)據(jù)源“a1.sources.r1”中。
3. 輸出目的地（sink）
Flume中的輸出目的地可以是消息隊(duì)列（如Kafka、RabbitMQ等） 或 Hadoop等分布式文件系統(tǒng)（如HDFS）。我們需要在Flume的配置文件中使用“sink”屬性，并指定輸出目的地。例如，我們可以使用以下方式來將Flume采集到的數(shù)據(jù)寫入Kafka隊(duì)列：
“`
#定義sink
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.kafka.topic = test_topic
a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers =localhost:9092
a1.sinks.k1.kafka.producer.acks =1
a1.sinks.k1.kafka.batch.size =20
a1.sinks.k1.kafka.linger.ms =1
a1.sinks.k1.kafkpression.type =none
a1.sinks.k1.kafka.max.request.size =10485760
a1.sinks.k1.kafka.retry.backoff.ms = 300
“`
在上面的示例配置中，我們使用了“kafka”類型的sink，然后指定了Kafka的配置信息，包括topic，bootstrap.servers等。
四、使用Flume
在完成了Flume的安裝和配置之后，我們就可以使用Flume來進(jìn)行數(shù)據(jù)采集了。我們可以按照以下步驟來進(jìn)行：
1. 編寫Flume的配置文件
我們需要在Flume的配置文件中添加“source”、“interceptor”和“sink”屬性，來滿足我們的需求。在Flume的配置文件中，我們可以添加多個(gè)數(shù)據(jù)源和輸出目的地。
2. 啟動(dòng)Flume
我們可以使用以下命令來啟動(dòng)Flume：
“`
flume-ng agent –conf ./conf/ –conf-file ./conf/example.conf –name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
“`
這里需要根據(jù)實(shí)際情況修改例子配置文件example.conf，可以在實(shí)際應(yīng)用中自定義Flume的配置文件。
3. 查看采集到的數(shù)據(jù)
在Flume成功啟動(dòng)之后，它就會(huì)按照我們配置的規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，并將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)街付ǖ妮敵瞿康牡?。我們可以在輸出目的地中查看Flume采集到的數(shù)據(jù)。
本文介紹了在Linux操作系統(tǒng)上使用Flume進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的方法。我們可以通過Flume來建立一個(gè)數(shù)據(jù)采集管道，將數(shù)據(jù)從不同的數(shù)據(jù)源中進(jìn)行采集、傳輸和存儲(chǔ)，以滿足我們在數(shù)據(jù)處理過程中的需求。Flume的使用場景很多，讀者可以根據(jù)自己的需求來選擇Flume的應(yīng)用方式。
成都網(wǎng)站建設(shè)公司-創(chuàng)新互聯(lián),建站經(jīng)驗(yàn)豐富以策略為先導(dǎo)10多年以來專注數(shù)字化網(wǎng)站建設(shè),提供企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),高端網(wǎng)站設(shè)計(jì),響應(yīng)式網(wǎng)站制作,設(shè)計(jì)師量身打造品牌風(fēng)格,熱線:028-86922220什么是大數(shù)據(jù)技術(shù)？大數(shù)據(jù)的概念
大數(shù)據(jù)是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)，簡單來說大數(shù)據(jù)就是海量的數(shù)據(jù)，就是數(shù)據(jù)量大、來源廣、種類繁多(日志、視頻、音頻)，大到PB級(jí)別，現(xiàn)階段的框架就是為了解決PB級(jí)別的數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)的7大特征：海量性，多樣性，高速性，可變性，真實(shí)性，復(fù)雜性，價(jià)值性
隨著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，它逐漸從一個(gè)高端的、理論性的概念演變?yōu)榫唧w的、實(shí)用的理念。
很多情況下大數(shù)據(jù)來源于生活。
比如你點(diǎn)外賣，準(zhǔn)備什么時(shí)候買，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什么……這都是數(shù)據(jù)，人一多各種各樣的信息就越多，還不斷增長，把這些信息集中，就是大數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)的價(jià)值并不是在這些數(shù)據(jù)上，而是在于隱藏在數(shù)據(jù)背后的——用戶的喜好、習(xí)慣還有信息。
大數(shù)據(jù)技術(shù)
是指大數(shù)據(jù)的應(yīng)用技術(shù)，涵蓋各類大數(shù)據(jù)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)指數(shù)體系等大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)。
大數(shù)據(jù)是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的
數(shù)據(jù)
。是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高
增長率
和多樣化的信息資產(chǎn)。
隨著云時(shí)代的來臨，大數(shù)據(jù)也吸引了越來越多的關(guān)注。分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)通常用來形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過多時(shí)間和金錢。
大數(shù)據(jù)分析
常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。
擴(kuò)展資料：
大數(shù)據(jù)的三個(gè)層面：
1、理論，理論是認(rèn)知的必經(jīng)途徑，也是被廣泛認(rèn)同和傳播的基線。在這里從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性；從對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值的探討來深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在；洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢；從大數(shù)據(jù)隱私這個(gè)特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長久博弈。
2、技術(shù)，技術(shù)是大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)的手段和前進(jìn)的基石。在這里分別從云計(jì)算、分布式處理技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展來說明大數(shù)據(jù)從采集、處理、存儲(chǔ)到形成結(jié)果的整個(gè)過程。
3、實(shí)踐，實(shí)踐是大數(shù)據(jù)的最終價(jià)值體現(xiàn)。在這里分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，的大數(shù)據(jù)，企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個(gè)人的大數(shù)據(jù)四個(gè)方面來描繪大數(shù)據(jù)已經(jīng)展現(xiàn)的美好景象及即將實(shí)現(xiàn)的藍(lán)圖。
參考資料來源：
百度百科-大數(shù)據(jù)
對(duì)于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。
“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。
麥肯錫全球研究所給出的定義是：
一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。
大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。
換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。
從技術(shù)上看，
大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分
。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。
趨勢
數(shù)據(jù)的資源化
何為資源化，是指大數(shù)據(jù)成為企業(yè)和社會(huì)關(guān)注的重要戰(zhàn)略資源，并已成為大家爭相搶奪的新焦點(diǎn)。因而，企業(yè)必須要提前制定大數(shù)據(jù)營銷戰(zhàn)略計(jì)劃，搶占市場先機(jī)。
與云計(jì)算的深度結(jié)合
大數(shù)據(jù)離不開云處理，云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備，是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺(tái)之一。自2023年開始，大數(shù)據(jù)技術(shù)已開始和云計(jì)算技術(shù)緊密結(jié)合，預(yù)計(jì)未來兩者關(guān)系將更為密切。除此之外，物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新興計(jì)算形態(tài)，也將一齊助力大數(shù)據(jù)革命，讓大數(shù)據(jù)營銷發(fā)揮出更大的影響力。
科學(xué)理論的突破
隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，就像計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)一樣，大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術(shù)革命。隨之興起的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等相關(guān)技術(shù)，可能會(huì)改變數(shù)據(jù)世界里的很多算法和基礎(chǔ)理論，實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)上的突破。
數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)聯(lián)盟的成立
未來，數(shù)據(jù)科學(xué)將成為一門專門的學(xué)科，被越來越多的人所認(rèn)知。各大高校將設(shè)立專門的數(shù)據(jù)科學(xué)類專業(yè)，也會(huì)催生一批與之相關(guān)的新的就業(yè)崗位。與此同時(shí)，基于數(shù)據(jù)這個(gè)基礎(chǔ)平臺(tái)，也將建立起跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，之后，數(shù)據(jù)共享將擴(kuò)展到企業(yè)層面，并且成為未來產(chǎn)業(yè)的核心一環(huán)。
數(shù)據(jù)泄露泛濫
未來幾年數(shù)據(jù)泄露事件的增長率也許會(huì)達(dá)到100%，除非數(shù)據(jù)在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個(gè)財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)都會(huì)面臨數(shù)據(jù)攻擊，無論他們是否已經(jīng)做好安全防范。而所有企業(yè)，無論規(guī)模大小，都需要重新審視今天的安全定義。在財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)中，超過50%將會(huì)設(shè)置首席信息安全官這一職位。企業(yè)需要從新的角度來確保自身以及客戶數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)在創(chuàng)建之初便需要獲得安全保障，而并非在數(shù)據(jù)保存的最后一個(gè)環(huán)節(jié)，僅僅加強(qiáng)后者的安全措施已被證明于事無補(bǔ)。
數(shù)據(jù)管理成為核心競爭力
數(shù)據(jù)管理成為核心競爭力，直接影響財(cái)務(wù)表現(xiàn)。當(dāng)“數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)核心資產(chǎn)”的概念深入人心之后，企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)管理便有了更清晰的界定，將數(shù)據(jù)管理作為企業(yè)核心競爭力，持續(xù)發(fā)展，戰(zhàn)略性規(guī)劃與運(yùn)用數(shù)據(jù)資產(chǎn)，成為企業(yè)數(shù)據(jù)管理的核心。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理效率與主營業(yè)務(wù)收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關(guān);此外，對(duì)于具有互聯(lián)網(wǎng)思維的企業(yè)而言，數(shù)據(jù)資產(chǎn)競爭力所占比重為36.8%，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理效果將直接影響企業(yè)的財(cái)務(wù)表現(xiàn)。
數(shù)據(jù)質(zhì)量是BI(商業(yè)智能)成功的關(guān)鍵
采用自助式商業(yè)智能工具進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理的企業(yè)將會(huì)脫穎而出。其中要面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)是，很多數(shù)據(jù)源會(huì)帶來大量低質(zhì)量數(shù)據(jù)。想要成功，企業(yè)需要理解原始數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析之間的差距，從而消除低質(zhì)量數(shù)據(jù)并通過BI獲得更佳決策。
數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度加強(qiáng)
大數(shù)據(jù)的世界不只是一個(gè)單一的、巨大的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，而是一個(gè)由大量活動(dòng)構(gòu)件與多元參與者元素所構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng)，終端設(shè)備提供商、基礎(chǔ)設(shè)施提供商、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商、網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù)提供商、數(shù)據(jù)服務(wù)使能者、數(shù)據(jù)服務(wù)提供商、觸點(diǎn)服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)零售商等等一系列的參與者共同構(gòu)建的生態(tài)系統(tǒng)。
而今，這樣一套數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的基本雛形已然形成，接下來的發(fā)展將趨向于系統(tǒng)內(nèi)部角色的細(xì)分，也就是市場的細(xì)分;系統(tǒng)機(jī)制的調(diào)整，也就是商業(yè)模式的創(chuàng)新;系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，也就是競爭環(huán)境的調(diào)整等等，從而使得數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度逐漸增強(qiáng)。
大數(shù)據(jù)技術(shù)，簡而言之，就是提取大數(shù)據(jù)價(jià)值的技術(shù)，是根據(jù)特定目標(biāo)，經(jīng)過數(shù)據(jù)收集與存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)篩選、算法分析與預(yù)測、數(shù)據(jù)分析結(jié)果展示等，為做出正確決策提供依據(jù)，其處理的數(shù)據(jù)量通常是TB級(jí)，甚至是PB或EB級(jí)的數(shù)據(jù)，這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理手段所無法完成的，其涉及的技術(shù)有分布式計(jì)算、高并發(fā)處理、高可用處理、集群、實(shí)時(shí)性計(jì)算等，匯集了當(dāng)前IT領(lǐng)域熱門流行的IT技術(shù)。
想要成為炙手可熱的大數(shù)據(jù)技術(shù)人才，這些大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)一定要知曉！
一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)階段
大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)階段需掌握的技術(shù)有：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎(chǔ)、Oracle基礎(chǔ)、MongoDB、redis以及hadoop mapreduce hdfs yarn等。
1、Linux命令
對(duì)于大數(shù)據(jù)開發(fā)通常是在Linux環(huán)境下進(jìn)行的，相比Linux操作系統(tǒng)，Windows操作系統(tǒng)是封閉的操作系統(tǒng)，開源的大數(shù)據(jù)軟件很受限制，因此，想從事大數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)工作，還需掌握Linux基礎(chǔ)操作命令
2、 Redis
Redis是一個(gè)key-value存儲(chǔ)系統(tǒng)，其出現(xiàn)很大程度補(bǔ)償了memcached這類key/value存儲(chǔ)的不足，在部分場合可以對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫起到很好的補(bǔ)充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Redis的安裝、配置及相關(guān)使用方法。
二、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段
大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段需掌握的技術(shù)有：hbase、hive、sqoop等。
1、HBase
HBase是一個(gè)分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，它不同于一般的關(guān)系數(shù)據(jù)庫，更適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫，是一個(gè)高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握HBase基礎(chǔ)知識(shí)、應(yīng)用、架構(gòu)以及高級(jí)用法等。
2、Hive
Hive是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行，十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)于Hive需掌握其安裝、應(yīng)用及高級(jí)操作等。
三、大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)階段
大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)階段需掌握的技術(shù)有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。
1、Kafka
Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，其在大數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用上的目的是通過Hadoop的并行加載機(jī)制來統(tǒng)一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群來提供實(shí)時(shí)的消息。大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Kafka架構(gòu)原理及各組件的作用和使用方法及相關(guān)功能的實(shí)現(xiàn)！
2、Flume
Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)，F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù);同時(shí)，F(xiàn)lume提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方(可定制)的能力。大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握其安裝、配置以及相關(guān)使用方法。
3、ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個(gè)為分布式應(yīng)用提供一致的軟件，提供的功能包括：配置維護(hù)、域名服務(wù)、分布式同步、組件服務(wù)等，在大數(shù)據(jù)開發(fā)中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實(shí)現(xiàn)方法。
四、大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算階段
大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算階段需掌握的技術(shù)有：Mahout、Spark、storm。
1、Spark
Spark是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用的計(jì)算引擎，其提供了一個(gè)全面、統(tǒng)一的框架用于管理各種不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)處理的需求，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Spark基礎(chǔ)、SparkJob、Spark RDD、spark job部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內(nèi)存管理、Spark廣播變量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相關(guān)知識(shí)。
2、storm
Storm為分布式實(shí)時(shí)計(jì)算提供了一組通用原語，可被用于“流處理”之中，實(shí)時(shí)處理消息并更新數(shù)據(jù)庫。這是管理隊(duì)列及工作者集群的另一種方式。Storm可以方便地在一個(gè)計(jì)算機(jī)集群中編寫與擴(kuò)展復(fù)雜的實(shí)時(shí)計(jì)算，Storm用于實(shí)時(shí)處理，就好比 Hadoop 用于批處理。Storm保證每個(gè)消息都會(huì)得到處理，而且它很快——在一個(gè)小集群中，每秒可以處理數(shù)以百萬計(jì)的消息。
五、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段需掌握的技術(shù)有：Python、Scala。
1、Python與數(shù)據(jù)分析
Python是面向?qū)ο蟮木幊陶Z言，擁有豐富的庫，使用簡單，應(yīng)用廣泛，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域也有所應(yīng)用，主要可用于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化等，因此，大數(shù)據(jù)開發(fā)需學(xué)習(xí)一定的Python知識(shí)。
2、Scala
Scala是一門多范式的編程語言，大數(shù)據(jù)開發(fā)重要框架Spark是采用Scala語言設(shè)計(jì)的，想要學(xué)好Spark框架，擁有Scala基礎(chǔ)是必不可少的，因此，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Scala編程基礎(chǔ)知識(shí)！
以上只是一些簡單的大數(shù)據(jù)核心技術(shù)總結(jié)，比較零散，想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的同學(xué)，還是要按照一定到的技術(shù)路線圖學(xué)習(xí)！
大數(shù)據(jù)可以做什么？
大數(shù)據(jù)可以幫助我們根據(jù)對(duì)歷史情況的分析，發(fā)現(xiàn)事物的發(fā)展變化規(guī)律，可以有助于更好的提高生產(chǎn)效率，預(yù)防意外發(fā)生，促進(jìn)營業(yè)銷售，使我們的工作和生活變得更加高效輕松便利。
如何使用大數(shù)據(jù)？
我們利用已經(jīng)收集的數(shù)據(jù)，建立各種數(shù)學(xué)模型，然后進(jìn)行模擬運(yùn)算，通過代入不同的數(shù)據(jù)，調(diào)整每次代入的數(shù)據(jù)點(diǎn)，計(jì)算可能產(chǎn)生的結(jié)果數(shù)據(jù)，并分析這種數(shù)據(jù)可能產(chǎn)生的影響。這種過程涉及的數(shù)據(jù)量和變化都是海量的，因此需要強(qiáng)大的計(jì)算和存儲(chǔ)能力。
大數(shù)據(jù)有哪些應(yīng)用場景？
通過醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的積累和分析，預(yù)測疾病發(fā)生的概率，以及如何更好的治愈。
通過人們?nèi)粘ＯM(fèi)數(shù)據(jù)的積累和分析，預(yù)測消費(fèi)需求，促進(jìn)銷售。
通過環(huán)境數(shù)據(jù)的積累和分析，預(yù)測未來氣候變化，防范自然災(zāi)害。
大數(shù)據(jù)概念是什么？
隨著大數(shù)據(jù)在越來越多領(lǐng)域的應(yīng)用，產(chǎn)生了越來越多相關(guān)專業(yè)領(lǐng)域的上市公司，而在二級(jí)股票市場，也對(duì)應(yīng)產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)概念板塊，泛指涉及利用大數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)產(chǎn)生利潤的相關(guān)行業(yè)。
昌平j(luò)ava課程培訓(xùn)機(jī)構(gòu)分享大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)都需要掌握哪些知識(shí)
我們在前文中給大家簡單介紹了關(guān)于大數(shù)據(jù)運(yùn)維師的一些基本技能需求的內(nèi)容。下面我們就一起來了解一下，在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的時(shí)候不同學(xué)習(xí)階段都需要了解哪些知識(shí)。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段：SQL，oracle，IBM等等都有相關(guān)的課程，昌平j(luò)ava課程培訓(xùn)機(jī)構(gòu)建議根據(jù)公司的不同，學(xué)習(xí)好這些企業(yè)的開發(fā)工具，基本可以勝任此階段的職位。
數(shù)據(jù)挖掘清洗篩選：大數(shù)據(jù)工程師，要學(xué)習(xí)JAVA，Linux，SQL，Hadoop，數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng)Avro，數(shù)據(jù)倉庫Hive，分布式數(shù)據(jù)庫HBase，數(shù)據(jù)倉庫Hive，正滑悔Flume分布式日志框架，Kafka分布式隊(duì)列系統(tǒng)課程，Sqoop數(shù)據(jù)遷移，pig開發(fā)，Storm實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。學(xué)會(huì)以上基本可以入門大數(shù)據(jù)工程師，如果想有一個(gè)更好的起點(diǎn)，建議前期學(xué)習(xí)scala編程，Spark，R語言等基本現(xiàn)在企業(yè)里面更專業(yè)的技能。
數(shù)據(jù)分析：一方面是搭建數(shù)據(jù)讓悶分析框架，比如確定分析思路需要營銷、管理等理論知識(shí)舉正;還有針對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)論提出有指導(dǎo)意義的分析建議。
產(chǎn)品調(diào)整：經(jīng)過分析后的數(shù)據(jù)交由老板和PM經(jīng)過協(xié)商后進(jìn)行產(chǎn)品的更新，然后交由程序員進(jìn)行修改(快消類進(jìn)行商品的上下架調(diào)整)。
接著再來了解大數(shù)據(jù)需要掌握那些技術(shù)
Hadoop核心
(1)分布式存儲(chǔ)基石：HDFS
HDFS簡介入門演示構(gòu)成及工作原理解析：數(shù)據(jù)塊，NameNode,DataNode、數(shù)據(jù)寫入與讀取過程、數(shù)據(jù)復(fù)制、HA方案、文件類型、HDFS常用設(shè)置JavaAPI代碼演示
(2)分布式計(jì)算基礎(chǔ)：MapReduce
MapReduce簡介、編程模型、JavaAPI介紹、編程案例介紹、MapReduce調(diào)優(yōu)
(3)Hadoop集群資源管家：YARN
YARN基本架構(gòu)資源調(diào)度過程調(diào)度算法YARN上的計(jì)算框架
離線計(jì)算
(1)離線日志收集利器：Flume
Flume簡介核心組件介紹Flume實(shí)例：日志收集、適宜場景、常見問題。
(2)離線批處理必備工具：Hive
Hive在大數(shù)據(jù)平臺(tái)里的定位、總體架構(gòu)、使用場景之AccessLog分析HiveDDL&DML介紹視圖函數(shù)(內(nèi)置，窗口，自定義函數(shù))表的分區(qū)、分桶和抽樣優(yōu)化。
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