大數(shù)據(jù)工程師2023版（7月升級版33周）

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大數(shù)據(jù)工程師2023版（23年7月升級版33周），視頻+源碼+PDF課件+電子手冊+軟件下載地址+接口數(shù)據(jù)集下載！

課程涉及一下內(nèi)容：

1、Linux

在大數(shù)據(jù)領域，Linux 是一種常用的操作系統(tǒng)，它提供了豐富的命令行工具和功能，用于處理和分析大數(shù)據(jù)。

Linux是一套免費使用和自由傳播的類Unix操作系統(tǒng)，是一個基于POSIX和UNIX的多用戶、多任務、支持多線程和多CPU的操作系統(tǒng)。它能運行主要的UNIX工具軟件、應用程序和網(wǎng)絡協(xié)議。它支持32位和64位硬件。Linux繼承了Unix以網(wǎng)絡為核心的設計思想，是一個性能穩(wěn)定的多用戶網(wǎng)絡操作系統(tǒng)。

2、Hadoop

Hadoop是一個由Apache基金會所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎架構。用戶可以在不了解分布式底層細節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。

3、HDFS

HDFS有高容錯性的特點，并且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）來訪問應用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（large data set）的應用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式訪問（streaming access）文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。

4、MapReduce

MapReduce是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）的并行運算。概念"Map（映射）"和"Reduce（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數(shù)式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統(tǒng)上

5、Flume

flume是高可用，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)。用戶行為日志通過前端平臺存儲到logservice中，通過flume的實時采集發(fā)過來的信息，然后發(fā)送到大數(shù)據(jù)平臺上

6、Hive

hive是基于Hadoop的一個數(shù)據(jù)倉庫工具，用來進行數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)化、加載，這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機制。

7、HBase

HBase – Hadoop Database，是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，該技術來源于 Fay Chang 所撰寫的Google論文“Bigtable：一個結構化數(shù)據(jù)的分布式存儲系統(tǒng)”。就像Bigtable利用了Google文件系統(tǒng)（File System）所提供的分布式數(shù)據(jù)存儲一樣，HBase在Hadoop之上提供了類似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop項目的子項目。

8、Impala

Impala是一個MPP（大規(guī)模并行處理）SQL查詢引擎：是一個用C ++和Java編寫的開源軟件；用于處理存儲在Hadoop集群中大量的數(shù)據(jù)；性能最高的SQL引擎（提供類似RDBMS的體驗），提供了訪問存儲在Hadoop分布式文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)的最快方法。

9、Scala

Scala 全稱為 Scalable Language，即“可伸縮的語言”，之所以這樣命名，是因為它的設計目標是希望伴隨著用戶的需求一起成長。Scala 是一門綜合了面向?qū)ο蠛秃瘮?shù)式編程概念的靜態(tài)類型的編程語言，它運行在標準的 Java 平臺上，可以與所有的 Java 類庫無縫協(xié)作。

10、Spark

Apache Spark 是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設計的快速通用的計算引擎。Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環(huán)境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越，換句話說，Spark 啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負載。

11、Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)（消息引擎系統(tǒng)），它可以處理消費者在網(wǎng)站中的所有動作流數(shù)據(jù)。

12、Redis

Redis（Remote Dictionary Server )，即遠程字典服務，是一個開源的使用ANSI C語言編寫、支持網(wǎng)絡、可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型、Key-Value數(shù)據(jù)庫，并提供多種語言的API

13、Flink

Apache Flink是由Apache軟件基金會開發(fā)的開源流處理框架，其核心是用Java和Scala編寫的分布式流數(shù)據(jù)流引擎。Flink以數(shù)據(jù)并行和流水線方式執(zhí)行任意流數(shù)據(jù)程序，F(xiàn)link的流水線運行時系統(tǒng)可以執(zhí)行批處理和流處理程序。此外，F(xiàn)link的運行時本身也支持迭代算法的執(zhí)行。

14、ClickHouse

ClickHouse是一個完全的列式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，允許在運行時創(chuàng)建表和數(shù)據(jù)庫，加載數(shù)據(jù)和運行查詢，而無需重新配置和重新啟動服務器，支持線性擴展，簡單方便，高可靠性，容錯。

15、Elasticsearch

Elasticsearch 是位于 Elastic Stack 核心的分布式搜索和分析引擎。Logstash 和 Beats 有助于收集、聚合和豐富您的數(shù)據(jù)并將其存儲在 Elasticsearch 中。Kibana 使您能夠以交互方式探索、可視化和分享對數(shù)據(jù)的見解，并管理和監(jiān)控堆棧

16、數(shù)據(jù)中臺

數(shù)據(jù)中臺是一個數(shù)據(jù)倉庫，介于底層海量數(shù)據(jù)湖（“后臺”）和用戶界面消費（“前臺”）之間，像一個有規(guī)則的“貨架倉庫”。其建造目的是為了節(jié)省成本和激發(fā)下游用戶創(chuàng)造能力，最終實現(xiàn)效率提升與價值增值。