大数据的学习中你需要掌握的十二大技术

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

想要学好大数据需掌握以下技术：

1. Java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，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的！

2.Linux命令

对于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。真正的大数据工程师，linux命令是横着写很长，不是一句一句执行的，尤其是大数据工程师需要检测cpu，内存，网络IO等各种开销，就需要掌握各种命令，命令主要分为这几种，一是查看各种进程的相关信息，其中包括cpu或者内存等从高到底，或者是前十等等。二是排查故障，结合linux和java的各种命令快速定位到问题出现的关键地方。三是排除系统长时间使用过慢原因等。

3.Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架，Hadoop分HDFS和Map/reduce，HDFS是Hadoop的主要分布式存储。一个HDFS集群主要由一个NameNode（管理文件系统的元数据）和存储实际数据的DataNode组成。HDFS为海量的数据提供了存储，实现了存取优化。Hadoop的MapReduce是一个软件框架，为海量的数据提供了计算，可方便地编写应用程序处理大量的数据（多是TB数据集），因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作！

4.HBase

HBase是Hadoop的数据库，HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它提供了随机，实时读/写访问大数据，并进行了优化承载非常大的数据表 - 数十亿行乘以百万列 -，实现服务器硬件之上集群。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、可伸缩的分布式存储系统，在其核心Apache HBase是一个分布式的面向列的数据库，属于谷歌的Bigtable：Apache HBase在Hadoop和HDFS之上提供了类似于Bigtable的能力。大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

5.Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，方便简单的数据汇总工具，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。同时，这语言也可以让传统的map / reduce程序员嵌入他们的自定义maperhe reducer.对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

6.ZooKeeper

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，一种集中式的服务（负载平衡器），提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，并提供团体服务。Apache ZooKeeper协调运行在Hadoop集群上的分布式应用程序。在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

7.phoenix

phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、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。

8.Avro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，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。

9.Cassandra

Apache Cassandra是一个高性能，可扩展性和高线性可用的数据库，可以运行在服务器或云基础设施上，为关键任务数据提供完美的平台，。 Cassandra支持多个数据中心之间复制是同类产品中最好，为用户提供更低的延迟，甚至不惧怕停电。 Cassandra的数据模型提供了便利的列索引，高性能试图和强大的内置缓存。

10.Kafka

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的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。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！

11.Chukwa

是一个开源大型分布式系统的数据采集监视系统。它是建立在Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Map/ Reduce框架之上，并继承了Hadoop的可伸缩性和健壮性。 Chukwa还包括一个灵活而强大的工具包，用于显示，监测和分析结果，以便做出最佳地使用所收集的数据。

12.Flume

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，Flume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。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。