Capacitación en diseño de Beida Jade Bird: ¿Qué tecnologías deben dominar los operadores de big data?
La esencia del big data es la combinación de profundidad de minería de datos y amplitud de aplicaciones.
El análisis y procesamiento eficaz de datos masivos, no sólo de grandes cantidades de datos, se denomina big data.
Tres direcciones principales de aprendizaje para big data: los desarrolladores de big data, los arquitectos de big data y la operación y mantenimiento de big data. Los desarrolladores de datos y los arquitectos de big data de Normal University deben estar familiarizados con las principales plataformas de big data como Hadoop. Spark y Storm.
Comprensión profunda de cómo escribir trabajos de MapReduce y administrar flujos de trabajo para completar cálculos de datos, y poder utilizar los algoritmos generales proporcionados por Hadoop para dominar componentes importantes del ecosistema de Hadoop, como Yarn, HBase. , Colmena, Cerdo, etc. , realizando así el desarrollo de sistemas auxiliares de operación y mantenimiento de monitoreo de plataformas.
Al aprender una serie de tecnologías de desarrollo orientadas a desarrolladores para plataformas de big data como Hadoop y Spark, dominar las herramientas y habilidades para diseñar y desarrollar sistemas o plataformas de big data y ser capaz de participar en la informática distribuida. como entornos de clúster Hadoop y Spark Implementación, desarrollo y gestión del marco, como mejora del rendimiento, expansión de funciones, análisis de fallas, etc.
Los operadores de big data solo necesitan comprender los marcos centrales de las principales plataformas de big data como Hadoop, Spark y Storm, y estar familiarizados con los componentes centrales de Hadoop: HDFS, MapReduce y Yarn, y tener la configuración de recursos de un entorno de clúster de big data, como los requisitos de red, la configuración de hardware, la construcción del sistema, etc.
Estar familiarizado con los modos de implementación, construcción de clústeres, diagnóstico de fallas, mantenimiento diario y optimización del rendimiento de varias plataformas de big data, y ser responsable de la recopilación de datos, la limpieza de datos, el almacenamiento de datos, el mantenimiento y la optimización de datos en el plataforma.
Utilice hábilmente Flume, Sqoop y otras herramientas para cargar datos externos en la plataforma de big data, asignar recursos del clúster a través de herramientas de administración y realizar el uso colaborativo de los recursos del clúster por parte de múltiples usuarios.
El curso de capacitación/descubrimiento de Java de Space Bridge transforma la base de datos tradicional y la arquitectura del sistema de almacenamiento de datos a través de la plataforma flexible y escalable Hadoop, monitorea el estado de todo el proceso desde la implementación y la operación de Hadoop, y garantiza big data. ¡Seguridad, capacidad de respuesta y escalabilidad de las aplicaciones empresariales!