hdfs異構存儲

① 大數據就業方向是什麼

大數據的就業方向
大數據主要有三個就業方向，大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。
在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。又可分為以下十大職位：

一、ETL研發
ETL研發，主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
二、Hadoop開發
Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量數據的存儲，MapRece提供了對數據的計算。隨著數據集規模不斷增大，而傳統BI的數據處理成本過高，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長。
三、可視化(前端展現)工具開發
可視化開發就是在可視開發工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視開發工具自動生成應用軟體。還可輕松跨越多個資源和層次連接您的所有數據，經過時間考驗，完全可擴展的，功能豐富全面的可視化組件庫為開發人員提供了功能完整並且簡單易用的組件集合，以用來構建極其豐富的用戶界面。
四、信息架構開發
大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。
五、數據倉庫研究
數據倉庫的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數據一體機。能夠在這些一體機上完成數據集成、管理和性能優化等工作。

六、OLAP開發
OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。
七、數據科學研究
數據科學家是分析師、藝術家的合體，需要具備多種交叉科學和商業技能。
八、數據預測(數據挖掘)分析
營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。
九、企業數據管理
企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。然後，通過報表和分析技術，數據被切片、切塊，並交付給成千上萬的人。擔當數據管家的人，需要保證市場數據的完整性，准確性，唯一性，真實性和不冗餘。

十、數據安全研究
數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。數據安全研究員還需要具有較強的管理經驗，具備運維管理方面的知識和能力，對企業傳統業務有較深刻的理解，才能確保企業數據安全做到一絲不漏。

② 大數據採集與存儲的基本步驟有哪些

數據抽取

針對大數據分析平台需要採集的各類數據，分別有針對性地研製適配介面。對於已有的信息系統，研發對應的介面模塊與各信息系統對接，不能實現數據共享介面的系統通過ETL工具進行數據採集，支持多種類型資料庫，按照相應規范對數據進行清洗轉換，從而實現數據的統一存儲管理。

數據預處理

為使大數據分析平台能更方便對數據進行處理，同時為了使得數據的存儲機制擴展性、容錯性更好，需要把數據按照相應關聯性進行組合，並將數據轉化為文本格式，作為文件存儲下來。

數據存儲

除了Hadoop中已廣泛應用於數據存儲的HDFS，常用的還有分布式、面向列的開源資料庫Hbase，HBase是一種key/value系統，部署在HDFS上，與Hadoop一樣，HBase的目標主要是依賴橫向擴展，通過不斷的增加廉價的商用伺服器，增加計算和存儲能力。

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③ 大數據有哪些職業方向

1、大數據系統研發工程師

這一專業人才負責大數據系統研發，包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫構設、優化資料庫構架、解決資料庫中心設計等，同時，還要負責數據集群的日常運作和系統的監測等，這一類人才是任何構設大數據系統的機構都必須的。
2、大數據應用開發工程師

此類人才負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序，他們必須熟悉工具或演算法、編程、優化以及部署不同的MapRece，他們研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。其中，ETL開發者是很搶手的人才，他們所做的是從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要，將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，末後載入到數據倉庫，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎，為提取各類型的需要數據創造條件。

3、大數據分析師

此類人才主要從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。隨著數據集規模不斷增大，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長，具備Hadoop框架經驗的技術人員是很搶手的大數據人才，他們所從事的是熱門的分析師工作。

④ 大數據的核心技術有哪些

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等。
1、數據採集與預處理：FlumeNG實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。
2、數據存儲：Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。
3、數據清洗：MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算。
4、數據查詢分析：Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供HQL(HiveSQL)查詢功能。Spark啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。
5、數據可視化：對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。

⑤ 昌平電腦培訓分享大數據的結構層級

隨著互聯網的發展，越來越多的信息充斥在網路上，而大數據就是依靠對這些信息的收集、分類、歸納整理出我們所需要的信息，然後利用這些信息完成一些工作需要的一項能力技術。

今天，昌平電腦培訓主要就是來分析一下，大數據這項技術到底有那幾個層次。

移動互聯網時代，數據量呈現指數級增長，其中文本、音視頻等非結構數據的佔比已超過85%，未來將進一步增大。Hadoop架構的分布式文件系統、分布式資料庫和分布式並行計算技術解決了海量多源異構數據在存儲、管理和處理上的挑戰。

從2006年4月第一個ApacheHadoop版本發布至今，Hadoop作為一項實現海量數據存儲、管理和計算的開源技術，已迭代到了v2.7.2穩定版，其構成組件也由傳統的三駕馬車HDFS、MapRece和HBase社區發展為由60多個相關組件組成的龐大生態，包括數據讓悶存儲、執行引擎、編程和數據訪問框架等。其生態系統從1.0版的三層架構演變為現在的四層架構：

底層——存儲層

現在互聯網數據量達到PB級，傳統的存儲方式已無法滿足高正滑悔效的IO性能和成本要求，Hadoop的分布式數據舉正存儲和管理技術解決了這一難題。HDFS現已成為大數據磁碟存儲的事實標准，其上層正在涌現越來越多的文件格式封裝(如Parquent)以適應BI類數據分析、機器學習類應用等更多的應用場景。未來HDFS會繼續擴展對於新興存儲介質和伺服器架構的支持。另一方面，區別於常用的Tachyon或Ignite，分布式內存文件系統新貴Arrow為列式內存存儲的處理和交互提供了規范，得到了眾多開發者和產業巨頭的支持。

區別於傳統的關系型資料庫，HBase適合於非結構化數據存儲。而Cloudera在2015年10月公布的分布式關系型資料庫Ku有望成為下一代分析平台的重要組成，它的出現將進一步把Hadoop市場向傳統數據倉庫市場靠攏。

中間層——管控層

管控層對Hadoop集群進行高效可靠的資源及數據管理。脫胎於MapRece1.0的YARN已成為Hadoop2.0的通用資源管理平台。如何與容器技術深度融合，如何提高調度、細粒度管控和多租戶支持的能力，是YARN需要進一步解決的問題。另一方面，Hortonworks的Ranger、Cloudera的Sentry和RecordService組件實現了對數據層面的安全管控。