上海哪里有好的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)？

上海哪里有好的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)?大數(shù)據(jù)組件有哪些?大數(shù)據(jù)的組件有很多，且隨著時間的推移有些組件不再流行，這里不能一一列舉，只列舉一些常見的組件：

上海哪里有好的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)?

“職坐標(biāo)”平臺是海同科技以14年教學(xué)經(jīng)驗傾心打造的以“項目實訓(xùn)”模式為核心的教學(xué)平臺。與2000+企業(yè)，包括阿里、華為、海信、交通銀行、今日頭條等企業(yè)進(jìn)行人才服務(wù)合作;同時，也與300+高校達(dá)成合作，為全國高校師生提供優(yōu)質(zhì)課程資源、督學(xué)服務(wù)和平臺支持。

Hadoop：一種分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)包含Hdfs、MapReduce、Yarn三大組件;

Hadoop-Hdfs：一種分布式文件系統(tǒng)，具有高容錯、高伸縮的特點;

Hadoop-MapReduce：一種分布式編程模型，是基于Yarn的大數(shù)據(jù)并行處理系統(tǒng);

Hadoop-Yarn：是一種用于作業(yè)調(diào)度和集群資源管理的框架;

Hive：一種基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，它實現(xiàn)了使用類SQL的查詢語言，能夠方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總、特定查詢和分析文件系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)平臺中Hive主要主要解決數(shù)據(jù)處理和計算問題，一般是配合其他組件使用;

Hbase：一種分布的、可伸縮的大數(shù)據(jù)存儲庫(注意，Hive不能算存儲庫)，通常Hdfs為其提供高可靠性的底層存儲支持，它主要被用來解決實時數(shù)據(jù)查詢問題，支持隨機(jī)、實時的讀寫訪問;

Pig：是一個平臺，用來分析大數(shù)據(jù)集，Pig平臺是由一種表達(dá)數(shù)據(jù)分析程序的高級語言和對這些程序進(jìn)行評估的基礎(chǔ)設(shè)施一起組成;

Sqoop：是一種傳輸批量數(shù)據(jù)的工具，主要用于Hadoop和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)傳輸;

Kettle：是一種完成數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載(ETL)過程的工具，它支持圖形化的GUI設(shè)計界面，然后可以以工作流的形式流轉(zhuǎn)，在做一些簡單或復(fù)雜的數(shù)據(jù)抽取、質(zhì)量檢測、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)過濾等方面有著比較穩(wěn)定的表現(xiàn);

Flume：是一種分布式、有用且可靠的服務(wù)，該服務(wù)常用于收集、匯總、移動大量數(shù)日志數(shù)據(jù);

Logstash：一個開源數(shù)據(jù)收集引擎，具有實時管道功能，它可以動態(tài)地將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)統(tǒng)一起來，并將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化到你所選擇的目的地，與ElasticSearch、Kibana并稱ELK;

Zookeeper：一個分布式的、開放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)，該服務(wù)用于維護(hù)配置信息、提供分布式同步以及分組等事務(wù);

Mahout：一種基于Hadoop的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的分布式計算框架算法集，實現(xiàn)了多種MapReduce模式的數(shù)據(jù)挖掘算法;

Spark：一種開源的數(shù)據(jù)分析集群計算框架，建立與分布式文件系統(tǒng)(Hdfs)只上(常與Hive相結(jié)合)，與Hadoop一樣，用語構(gòu)建大規(guī)模、低延遲的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，Spark采用scala語言實現(xiàn)，使用scala作為應(yīng)用框架;

Storm：一種分布式的、高容錯的實時計算系統(tǒng)，它屬于流處理平臺，多用于實時計算并更新數(shù)據(jù)庫;

Shark：即前面提到的Hive On Spark，一個專為Spark打造的大規(guī)模數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，兼容Hive，無需修改現(xiàn)有的數(shù)據(jù)或者查詢，就可以用100倍的速度執(zhí)行HiveSql，Shark支持Hive查詢語言、無存儲、序列化格式及自定義函數(shù)，與現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)(Hive)無縫集成，是一個更快、更強(qiáng)大的替代方案;

Hue：一個開源的Hadoop UI系統(tǒng)，能夠做HiveSql編輯器、搜索引擎Solr的各種圖表以及與Oozie集成，可進(jìn)行workflow的編輯、查看;

Oozie：一種任務(wù)調(diào)度框架，可與Hue集成，用來完成工作流的設(shè)計、錄入、觸發(fā)與監(jiān)控等;

Phoenix：一個構(gòu)建在大數(shù)據(jù)存儲庫(Hbase)只上的Sql中間層，完全使用java編寫，提供了一個客戶端可嵌入的JDBC(數(shù)據(jù)庫連接，由java編寫的類及接口組成)驅(qū)動，它的查詢引擎會將Sql轉(zhuǎn)換成一個或多個Hbase scan，并編排執(zhí)行以生成標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫連接(JDBC)結(jié)果集，Phoenix直接使用Hbase API、協(xié)同處理器與自定義過濾器，對于簡單的查詢來說，其性能量級是毫秒，對于百萬級別的行數(shù)來說，其性能量級是秒;

Tez：一個基于作業(yè)調(diào)度和集群資源管理的框架(Yarn)之上的DAG(有向無環(huán)圖)計算框架，他把MapReduce拆分成若干個子過程，同時又把若干個MapReduce組合成一個較大的DAG(有向無環(huán)圖)任務(wù)，減少了MapReduce之間的文件存儲(落地)，同時合理組合其子過程，減少任務(wù)運行時間;

Kafka：一個分布式、支持分區(qū)的(partition)、多副本的(replica)，基于zookeeper協(xié)調(diào)的分布式消息系統(tǒng)，它的較大的特性就是可以實時的處理大量數(shù)據(jù)以滿足各種需求場景;

Ambari：作為Hadoop集群的一個供應(yīng)、管理和監(jiān)視的開源框架，該開源框架提供一個直觀的操作工具和一系列健壯的Hadoop API，可吟唱負(fù)責(zé)的Hadoop相關(guān)操作，使集群操作大大簡化;

CDH：是Hadoop眾多分支中的一種，由Cloudera維護(hù)，基于穩(wěn)定版本的Apache Hadoop構(gòu)建，提供了Hadoop的核心可擴(kuò)展存儲(HDFS)和分布式計算(MR)，還提供了WEB頁面進(jìn)行管理、監(jiān)控。

更多培訓(xùn)課程： 浦東新區(qū)大數(shù)據(jù) 更多學(xué)校信息： 上海浦東新區(qū)職坐標(biāo)IT培訓(xùn) 咨詢電話：