大数据研发要学习的软件主要包括:Hadoop、Spark、Flink、Hive、Pig、Mahout、HBase、Cassandra、MongoDB、MySQL、Oracle、SQL Server、Python、Java、Scala、R、Tableau、PowerBI、Excel、SAS、SPSS。
其中,Hadoop是大数据研发的基础,它是一个开源的分布式计算框架,能够处理大量的数据。Hadoop的主要组件包括HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce。HDFS是一种分布式文件系统,能够存储大量的数据;MapReduce是一种编程模型,用于处理和生成大数据集。学习Hadoop,你需要理解HDFS和MapReduce的工作原理,并能够用Java编写MapReduce程序。
一、HADOOP
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据,适合那些有大数据集(big data)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,这样可以流的形式访问文件系统中的数据。
二、SPARK
Spark是一种与Hadoop相似的开源群集计算环境,但是不同于Hadoop的MapReduce的是——除了基本的数据抽象之外——Spark的计算模型为弹性分布式数据集(RDD),因此在数据处理上,Spark具备更高的运行效率。此外,Spark还拥有一个高效的内存计算引擎,能够将数据保存在内存中进行处理,大大加快了数据处理的速度。
三、FLINK
Apache Flink是一个开源的流处理框架,用于大数据和流处理。它是Apache Software Foundation的顶级项目。Flink的核心是一个流处理数据流引擎,它可以在各种数据流源和数据流消费者之间提供数据分发、通信以及容错。
四、HIVE、PIG
Hive和Pig都是Hadoop的组件,用于处理大数据。Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具,它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类似于SQL的查询语言。Pig是一个用于处理大数据的脚本语言,它的主要组件是Pig Latin,一种用于表达数据转换的语言。
五、PYTHON、JAVA、SCALA、R
Python、Java、Scala和R是大数据处理中常用的编程语言。Python和R适合数据分析,Java和Scala适合大数据处理。Python和Java都是面向对象的编程语言,而Scala是一种混合了面向对象和函数式编程的语言。R是一种用于统计分析和图形表示的编程语言。
六、TABLEAU、POWERBI、EXCEL、SAS、SPSS
Tableau、PowerBI、Excel、SAS和SPSS都是数据分析工具。Tableau和PowerBI是数据可视化工具,Excel是电子表格软件,SAS和SPSS是统计分析软件。这些工具可以帮助你理解和解释数据,从而做出决策。
相关问答FAQs:
1. 有哪些常用的大数据研发软件?
常用的大数据研发软件包括Hadoop、Spark、Flink、Hive等。这些软件可以帮助开发人员进行大规模数据处理、分布式计算和数据分析。
2. 如何选择适合的大数据研发软件?
选择适合的大数据研发软件需要考虑多个因素,如数据规模、性能需求、编程语言偏好等。例如,如果处理的是海量数据且需要实时计算,可以选择Spark或Flink;如果需要进行复杂的数据查询和分析,可以选择Hive等。
3. 大数据研发软件有哪些学习资源?
学习大数据研发软件可以通过官方文档、在线教程、培训课程等多种资源。官方文档通常提供了详细的使用说明和示例代码,可以帮助快速上手。在线教程和培训课程则可以提供更系统和深入的学习体验,可以选择适合自己的学习方式进行学习。
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