云时代来到时,大数据也受到人们的关注。按照专业人员的解释,大数据用来描述公司创建的非结构化和半结构化数据的数量,这些数据需要花费大量的时间和金钱才能下载到关系数据库进行分析。大数据分析通常与云计算相关联,因为对大数据集的实时分析需要MapReduce等框架将工作分配到数十台、数百台甚至数千台计算机上。
大数据要专业的技术实现处理大量数据。常用于大数据的技术包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可伸缩存储系统。
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曾参与多项重点工程项目的开发和设计,如中国石化加油卡网上营业厅、中国工商银行统一消息平台、黑龙江联通增值业务综合运营平台等。精通SSH框架,对大数据领域中的常用框架Hadoop、Hive、Flume、Kafka等有深入研究。
精通Hadoop、Spark、Hive、Hbase、Sqoop、Flume、Kafka等大数据相关技术,擅长分布式数据库技术在大数据分析场景下的具体应用。熟练掌握spring、 springMVC、mybatis、struts2、 hibernate等框架。
精通SSH、SSM等J2EE架构体系设计和开发流程。熟悉Oracle、MySQL等关系型数据库及Redis非关系型数据库。精通Hadoop、Storm、Spark等大数据领域中的常用框架,擅长结合业务从大量数据中梳理计算模型。
通用意味着它包含了大数据平台要实现的重要也关键的功能,是无论什么业务场景,都需要考虑的功能。
分为五大模块:权限管理、任务调度、计算引擎、查询分析、集群监控。其中任务调度和查询分析是一个大数据平台中的重难点。
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