大数据必修三大技能 ，你知道吗？

大数据，人工智能技术引领科技潮流，推开大数据时代的大门！国家点赞！政策扶持，前景斐然！紧接着，学习大数据的人才便如过江之鲫，络绎不绝！总体形势，欣欣向荣！在这里，小编为你们送上技术干货，助你们一臂之力，学习大数据技术，必定要注重培训质量，只有如此，方可事半功倍！接下来，就为你们讲解，大数据必修的三大课程！

1、Hadoop生态体系 

Hadoop 是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户能够在不了解分布式底层细节的状况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。 

Hadoop “栈”由多个组件组成。包括： 

1.Hadoop分布式文件系统(HDFS)：全部Hadoop集群的默认存储层

2.名称节点：在Hadoop集群中，提供数据存储位置以及节点失效信息的节点。 

3. 二级节点：名称节点的备份，它会按期复制和存储名称节点的数据，以防名称节点失效。 

4.做业跟踪器：Hadoop集群中发起和协调MapReduce做业或数据处理任务的节点。

5.从节点：Hadoop集群的普通节点，从节点存储数据而且从做业跟踪器那里获取数据处理指令。 

　　2、Spark生态体系 

Spark 是一种与 Hadoop 类似的开源集群计算环境，可是二者之间还存在一些不一样之处，这些有用的不一样之处使 Spark 在某些工做负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了可以提供交互式查询外，它还能够优化迭代工做负载。 

Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用做其应用程序框架。与 Hadoop 不一样，Spark 和 Scala 可以紧密集成，其中的 Scala 能够像操做本地集合对象同样轻松地操做分布式数据集。 

　　3、Storm实时开发 

Storm是一个免费并开源的分布式实时计算系统。利用Storm能够很容易作到可靠地处理无限的数据流，像Hadoop批量处理大数据同样，Storm能够实时处理数据。Storm简单，可使用任何编程语言。 

Storm有以下特色： 

1.编程简单：开发人员只须要关注应用逻辑，并且跟Hadoop相似，Storm提供的编程原语也很简单 

2.高性能，低延迟：能够应用于广告搜索引擎这种要求对广告主的操做进行实时响应的场景。 

3.分布式：能够轻松应对数据量大，单机搞不定的场景 

4.可扩展： 随着业务发展，数据量和计算量愈来愈大，系统可水平扩展 

5.容错：单个节点挂了不影响应用 

6.消息不丢失：保证消息处理 

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