朔州市住房与城乡建设厅网站,湖北微网站建设多少钱,新上线网站如何做搜索引擎,网页粒子效果网站大数据的核心层#xff1a;数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层#xff0c;可能叫法有所不同本质上的角色都大同小异。
大数据的核心技术都包括什么#xff1f;
1、数据采集
数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上#xff0c…大数据的核心层数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层可能叫法有所不同本质上的角色都大同小异。
大数据的核心技术都包括什么
1、数据采集
数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上期间有可能会做一些简单的清洗。数据源的种类比较多
网站日志作为互联网行业网站日志占的份额最大网站日志存储在多台网站日志服务器上一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent实时的收集网站日志并存储到HDFS上
业务数据库业务数据库的种类也是多种多样有Mysql、Oracle、SqlServer等这时候我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具Sqoop是一种但是Sqoop太过繁重而且不管数据量大小都需要启动MapReduce来执行而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库应对此场景淘宝开源的DataX是一个很好的解决方案有资源的话可以基于DataX之上做二次开发就能非常好的解决。当然Flume通过配置与开发也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS。
来自于Ftp/Http的数据源有可能一些合作伙伴提供的数据需要通过Ftp/Http等定时获取DataX也可以满足该需求
其他数据源比如一些手工录入的数据只需要提供一个接口或小程序即可完成。
2、数据存储与分析
毋庸置疑HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。
离线数据分析与计算也就是对实时性要求不高的部分在笔者看来Hive还是首当其冲的选择丰富的数据类型、内置函数压缩比非常高的ORC文件存储格式非常方便的SQL支持使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多一句SQL可以完成的需求开发MR可能需要上百行代码。
当然使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口如果真的很乐意开发Java或者对SQL不熟那么也可以使用MapReduce来做分析与计算。Spark是这两年非常火的经过实践它的性能的确比MapReduce要好很多而且和Hive、Yarn结合的越来越好因此必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn使用Spark其实是非常容易的不用单独部署Spark集群。
3、数据共享
这里的数据共享其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方其实就是关系型数据库和NOSQL数据库前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果还是在HDFS上但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据那么就需要一个数据共享的地方使得各业务和产品能方便的获取数据和数据采集层到HDFS刚好相反这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具同样DataX也可以满足。
另外一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。
4、数据应用
业务产品业务产品所使用的数据已经存在于数据共享层直接从数据共享层访问即可报表FineReport、业务报表同业务产品报表所使用的数据一般也是已经统计汇总好的存放于数据共享层即席查询即席查询的用户有很多有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大他们都有即席查询数据的需求这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求需要从数据存储层直接查询。即席查询一般是通过SQL完成最大的难度在于响应速度上使用Hive有点慢可以用SparkSQL它的响应速度较Hive快很多而且能很好的与Hive兼容。当然你也可以使用Impala如果不在乎平台中再多一个框架的话。
OLAP目前很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP但如果数据量巨大的话关系型数据库显然不行这时候需要做相应的开发从HDFS或者HBase中获取数据完成OLAP的功能比如根据用户在界面上选择的不定的维度和指标通过开发接口从HBase中获取数据来展示。
其它数据接口这种接口有通用的有定制的。比如一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。
5、实时计算
现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多比如实时的了解网站的整体流量实时的获取一个广告的曝光和点击在海量数据下依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架Storm在这块是比较成熟了但我选择Spark Streaming原因很简单不想多引入一个框架到平台中另外Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点那对于我们的需要可以忽略。
我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。做法也很简单由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志实时的发送给Spark Streaming由Spark Streaming完成统计将数据存储至Redis业务通过访问Redis实时获取。
6、任务调度与监控
在数据仓库/数据平台中有各种各样非常多的程序和任务比如数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等这些任务除了定时调度还存在非常复杂的任务依赖关系比如数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始
这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统它作为数据仓库/数据平台的中枢负责调度和监控所有任务的分配与运行。
猎聘大数据研究院发布了《2022未来人才就业趋势报告》
从排名来看2022年1-4月各行业中高端人才平均年薪来看人工智能行业中高端人才平均年薪最高为31.04万元金融行业中高端人才以27.69万元的平均年薪位居第二通信、大数据行业中高端人才平均年薪分别为27.51万元、25.23万元位列第三、第四IT/互联网行业中高端人才平均年薪23.02万元位列第七。 图表来源《2022未来人才就业趋势报告》
如果你觉得很高被平均了这样那么打开Boss直聘搜大数据工程师 我们来做下数据分析
薪资那一列都有一个最低薪资和最高薪资我们通过不同城市来对比分析一下发现北京的工资水平最高最低为22k最高为38k。 工作年限也是一个制约工资水平的很大因素从图中可以看出即使是刚毕业也能达到一个11-20k的薪资范围。 而学历要求来说大部分为本科其次为大专和硕士其他比较少以至于在图中并没有显示出来。 企业对不同岗位的要求以3-5年的居多企业当然是需要有一定工作经验的员工但是在实际招聘中如果你有项目经验且理论知识没问题企业也会放宽条件。 分析不同行业 我们发现大数据岗位需求分布在各行各业主要还是在计算机软件和互联网最多也有可能是这个招聘软件决定的毕竟Boss直聘还是以互联网行业为主。 来看看哪些公司在招聘大数据相关岗位从这个超过15的数量来看华为腾讯阿里字节这些大厂对这个岗位的需求量还是很大的。 那么这些岗位都需要什么技能呢SparkHadoop数据仓库PythonSQLMapreduceHbase等等
根据国内的发展形势大数据未来的发展前景会非常好。自 2018 年企业纷纷开始数字化转型一二线城市对大数据领域的人才需求非常强烈未来几年三四线城市的人才需求也会大增。
在大数据领域国内发展的比较晚从 2016 年开始仅有 200 多所大学开设了大数据相关的专业也就是说 2020 年第一批毕业生才刚刚步入社会我国市场环境处于急需大数据人才但人才不足的阶段所以未来大数据领域会有很多的就业机遇。 薪资高、缺口大自然成为职场人的“薪”选择
任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python大数据所需学习的内容纷繁复杂难度较大为大家整理了一个全面的Python大数据学习路线图帮大家理清思路攻破难关
Python大数据学习路线图详细介绍
第一阶段 大数据开发入门
学前导读从传统关系型数据库入手掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL对后续学习打下坚实基础。
1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通
MySQL是整个IT基础课程SQL贯穿整个IT人生俗话说SQL写的好工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。
2022最新MySQL知识精讲mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程
第二阶段 大数据核心基础
学前导读学习Linux、Hadoop、Hive掌握大数据基础技术。
2022版大数据Hadoop入门教程 Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石是整个大数据开发的入门是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容Linux、Hadoop、Hive就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。
2022最新大数据Hadoop入门视频教程最适合零基础自学的大数据Hadoop教程
第三阶段 千亿级数仓技术
学前导读本阶段课程以真实项目为驱动学习离线数仓技术。
数据离线数据仓库企业级在线教育项目实战Hive数仓项目完整流程 本课程会、建立集团数据仓库统一集团数据中心把分散的业务数据集中存储和处理 目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线涵盖了项目的完整工序 掘分析海量用户行为数据定制多维数据集合形成数据集市供各个场景主题使用。
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第四阶段 PB内存计算
学前导读Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言在3.2版本的更新中高亮提示内置捆绑Pandas课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势全网首家加入Python on Spark的内容。
1.python入门到精通19天全
python基础学习课程从搭建环境。判断语句再到基础的数据类型之后对函数进行学习掌握熟悉文件操作初步构建面向对象的编程思想最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。
全套Python教程_Python基础入门视频教程零基础小白自学Python必备教程
2.python编程进阶从零到搭建网站
学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。
Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程从零搭建网站全套教程
3.spark3.2从基础到精通
Spark是大数据体系的明星产品是一款高性能的分布式内存迭代计算框架可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发课程的讲解注重理论联系实际高效快捷深入浅出让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。
Spark全套视频教程大数据spark3.2从基础到精通全网首套基于Python语言的spark教程
4.大数据HiveSpark离线数仓工业项目实战
通过大数据技术架构解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。
全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战HiveSpark构建企业级大数据平台
