大数据技术必须了解这些
■李荣大数据技术必须了解这些
1Java编程技术
Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web 应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具。
2Linux命令
大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制。因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。
3Hadoop
Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握。除此之外，还需要掌握Hadoop集、Hadoop集管理、YARN以及Hadoop 高级管理等相关技术与操作。
4Avro与Protobuf
Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可以进行不同语言之间相互通信的数据交换，学习大数据，需掌握其具体用法。
5Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive，需掌握其安装、应用及高级操作等。
6HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列和可伸缩的分布式存储系统。
7Redis
六一快乐英文Redis是一个key-value存储系统，它的出现很大程度弥补了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，Java，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。
8ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步及组件服务等。在大数据开发中要掌握Zoo Keeper的常用命令及功能的实现方法。
江西旅游必去十大景点9Flume
Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
10Azkaban
Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在工作流内以特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度。大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。
处世名言11SSM
SSM框架由Spring，SpringMVC及MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring，SpringMVC，MyBatis这3种框架，再使用SSM进行整合操作。
12Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线消息处理，也可以通过集来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现。
白玫瑰花语是什么13Python与数据分析
Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要用于数据采集、数据分析以及数据可视化等。因此，大数据开发需学习一定的Python知识。
14Phoenix
Phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。
15Scala
Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有
今年可以打工384天
学雷锋树新风作文如今，多云环境很复杂。在复杂的定价结构和众多的云计算服务之间，企业在有效管理这些分布式网络时面临着巨大挑战。
解决这些多云挑战的一个方案是制定一致且有效的标记策略。如果操作正确，标记可以极大地促进云计算支出管理工作。然而，许多组织在一致命名和分配职责方面遇到困难。
人们需要了解集中标记在云计算支出管理工作中是一个重要过程的原因，以及哪些策略可以帮助克服面临的挑战。
为什么要进行标记
标记是所有组织云计算治理策略的重要组成部分。在云计算环境中，标记是包含键和值的元数据值，可以帮助用户组织和理解他们的云计算数据。标记非常重要，因为它可以通过为云计算基础设施中的任何资源分配有用的信息来帮助多个云计算提供商高效地优化成本。
通过对这些云计算资源进行分类，组织可以获得各种好处。云计算管理团队将更好地了解成本分配，为有效的成本优化策略打开大门。除了最大限度地降低成本之外，标记还可以通过允许组织成员更有效地查云计算资源(无论他们位于云计算基础设施中的哪个位置)来提高软件的合规性。同样，通过根据资源的安全级别对资源进行分类，标记可以提高整个组织云计算基础设施的安全性。
成功采用标记策略可以实现这些好处的关键是非常清楚地定义标记策略，应该有一组一致的标记专门用于全局适用的治理目的。服务器、数据库、负载平衡器都应使用配置用户的名称以及它们所属的团队或部门进行标记。一些组织还可以根据其特定需求实现基于项目或应用程序的标记，这意味着所有应用程序和团队必须始终如一地应用标记。如果没有明确的易于理解的标记策略，个人必然会使用相同标记的变体，从而使报告工作的准确性变得复杂和受损。
云计算支出管理标记面临的挑战
不幸的是，标记化的强烈需求是标记云计算支出管理时的一个主要挑战。本质上讲，通过标记优化云计算支出管理每次都需要近乎完美。要求多个团队不仅跨越不同的业务部门而且跨越多个云平台，这是一项艰巨的任务。在对信息进行分类或创建冗余标记时，团队成员可能会出错。
当企业经历自然变化时，实现这些变得更具挑战性。例如，假设一个组织收购了一个规模较小的竞争对手，并希望利用他们的数据和信息。这对中央IT团队来说是一个巨大的挑战，因为他们必须到并
跟踪现有标记，并对其进行更改以符合当前的标记策略。对中央IT来说，这可能会很费力，并且成本很高。
即使在组织内部，引入新的云平台也会使标签复杂化。这是因为标签在不同平台上的表现不同，使得统一更加困难。由于这些重大挑战，组织需要非常密切地评估标记策略。
如何有效地标记云计算支出管理
虽然实施质量标记策略并不总是那么简单，但标记仍然值得投资。使用具有强大基础的规范方法至关重要，其中包括鼓励良好标签的政策。要创建最佳标记策略，需要规划详细的战略部署过程。以下是需要考虑的一些因素：
定义政策
要尽可能让集中的IT团队拥有此流程，因为他们将能够以一致的方式最好地定义全局标记策略。在实施此政策之前，不要忘记获得主要利益相关方的认可和反馈。
执行一致的报告
组织应该至少每周报告他们的标记工作。这将有助于显示标记计划的当前状态，并允许他们跟踪标记覆盖率的改进，从而使标记工作的好处可以衡量。
提醒团队成员履行其义务
例如发送警报就像发给团队成员一样简单。
Scala基础是必不可少的。因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识。
16Spark
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理需求。大数据开发需掌握Spark 基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。
大数据是当下一门炙热的IT学科，行情十分火爆，不论是阿里巴巴、百度这样的大公司，还是中小企业都很重视，甚至是第一个被纳入国家战略的技术，政府扶持力度大，大数据相关岗位薪水高，就业前景好。所以有更多的有志之士参与进来，但是转行还是需要谨慎，每个行业有每个行业的要求，要根据自己的兴趣爱好适当的了解，考虑清楚再做出选择，不要盲目跟风。

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