大数据技术有哪些 一起看看比较热门的技术吧
想要利用大数据进行数据分析?或者想要通过大数据进行一些决策?又或者想要学习大数据技术，进入大数据行业?一起看看比较常见的大数据技术吧。
大数据基础阶段
大数据基础阶段需把握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoop mapreduce hdfs yarn等。
1、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，还需把握Linux基础操作命令
2、 Redis
Redis是一个key-value存储系统，其消失很大程度补偿了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，它供应了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很便利，大数据开发需把握Redis的安装、配置及相关使用方法。
大数据存储阶段
大数据存储阶段需把握的技术有：hbase、hive、sqoop等。
1、HBase
HBase是一个分布式的、面对列的开源数据库，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，是一个高牢靠性、高性能、面对列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需把握HBase基础学问、应用、架构以及高级用法等。
2、Hive
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，并供应简洁的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，非常适合数据仓库的统计分析。对于Hive需把握其安装、应用及高级操作等。
大数据架构设计阶段
大数据架构设计阶段需把握的技术有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。
1、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，也是为了通过集来供应实时的消息。大数据开发需把握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!
2、Flume
Flume是一款高可用、高牢靠、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供应对数据进行简洁处理，并写到各种数据接受方(可定制)的力量。大数据开发需把握其安装、配置以及相关使用方法。
3、ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用供应全都性服务的软件，
供应的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要把握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。
大数据实时计算阶段
大数据实时计算阶段需把握的技术有：Mahout、Spark、storm。
1、Spark
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其供应了一个全面、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的需求，大数据开发需把握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源安排、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关学问。
2、storm
Storm为分布式实时计算供应了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工集的另一种方式。Storm可以便利地在一个计算机集中编
写与扩展简单的实时计算，Storm用于实时处理，就好比 Hadoop 用于批处理。Storm保证每个消息都会得处处理，而且它很快——在一个小集中，每秒可以处理数以百万计的消息。
大数据数据采集阶段
大数据数据采集阶段需把握的技术有：Python、Scala。
1、Python与数据分析
Python是面对对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简洁，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习肯定的Python学问。
2、Scala
Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采纳Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不行少的，因此，大数据开发需把握Scala编程基础学问!
kafka命令 想要利用大数据进行数据分析?或者想要通过大数据进行一些决策?又或者想要学习大数据技术，进入大数据行业?一起看看比较常见的大数据技术吧。
大数据基础阶段
大数据基础阶段需把握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoop mapreduce hdfs yarn等。
1、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，还需把握Linux基础操作命令
2、 Redis
Redis是一个key-value存储系统，其消失很大程度补偿了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，它供应了Java，C/C++，C#，P
HP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很便利，大数据开发需把握Redis的安装、配置及相关使用方法。
大数据存储阶段
大数据存储阶段需把握的技术有：hbase、hive、sqoop等。
1、HBase
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