Jakie technologie muszą się nauczyć dla Big Data
W ostatnich latach branża najnowocześniejszych technologii informatycznych jest bardzo gorąca. To nie tylko era big data. Jest też era chmury obliczeniowej Internetu Rzeczy. Znana jest również era mobilnego Internetu i robota. Nawet sztuczna inteligencja cieszy się dużym zainteresowaniem. Każda z tych dziedzin stała się dobrze znana. Czym więc są duże zbiory danych? Jakie są techniczne aspekty big data? Być może wiele osób nie ma jasnego zrozumienia tych kwestii.
Rozwój big data można podzielić na trzy ważne etapy. Etap kiełkowania, etap dojrzałości i etap aplikacji na dużą skalę. Lata 90. do XXI wieku. Opracowano i zastosowano kilka inteligentnych narzędzi i technik zarządzania. Umożliwiło nam to pomyślne przejście przez embrionalny etap big data. Pierwsza dekada XXI wieku to okres dojrzałości. Głównym sygnałem jest to, że rozwiązania Big Data stopniowo dojrzewają. Tworzy dwie podstawowe technologie systemu rozproszonego i obliczeń równoległych. Poszukiwane są technologie Big Data, takie jak MapReduce i Google GFS. Platforma Hadoop wystartowała.
Po 2010 r. okres składania wniosków na dużą skalę. Aplikacje danych przenikają wszystkie dziedziny życia. Podejmowanie decyzji na podstawie danych. Inteligencja społeczeństwa informacyjnego szybko się poprawia. Zanim zaczniesz uczyć się technologii Big Data, opanowanie programowania jest koniecznością. Niezbędna jest również Linux Foundation. Główna analiza przedstawia się następująco:
Podstawy programowania to jedna z podstaw uczenia się big data.
Java: Po prostu naucz się standardowej wersji JavaSE. JSP, Spring, Struct, Hibernate, Tomcat, Servlet, Mybaits to technologie zorientowane na JavaEE. A ta technika jest rzadko stosowana w big data. Musisz tylko wiedzieć. Ale nadal musisz wiedzieć, jak Java łączy się z bazą danych. Podobnie jak JDBC, musisz to opanować. Niektórzy uczniowie mówili, dlaczego nie nauczyć się hibernacji lub Mybaits. Mogą również łączyć się z bazą danych. Ale nauczenie się tych rzeczy może zająć ci dużo czasu. I nie jest często używany w miejscu pracy. Nie widzieliśmy nikogo, kto by przetwarzał duże zbiory danych z tymi dwoma rzeczami. Oczywiście, jeśli masz wystarczająco dużo energii. Możesz nauczyć się zasad hibernacji lub Mybaits. Nie tylko studiuj APIS. Zwiększy to twoje zrozumienie bazy danych operacji Java. Ponieważ sednem tych dwóch technologii jest odbicie Javy oraz różne zastosowania JDBC.
Python: Chociaż nauka big data jest łatwa. Musisz tylko biegle posługiwać się jednym językiem programowania. W większości przypadków inne języki programowania również muszą trochę wiedzieć.
Scala: Wspomniana powyżej Java została opracowana głównie dla Hadoop. Oto język programowania Scala. To głównie studium ekosystemu Sparka. Nacisk tych dwóch kierunków jest różny w języku. Masz wybór.
Drugi fundament, którego potrzebujesz: Linux
Linux: Ponieważ oprogramowanie związane z Big Data działa w systemie Linux. Więc Linux musi nauczyć się trochę więcej. Aby nauczyć się Linuksa. Będzie to bardzo pomocne w przyspieszeniu opanowania technologii związanych z big data. Daje lepsze zrozumienie oprogramowania Big Data. Takie jak Hive, HBase, Hadoop, Spark i tak dalej. Oraz ich środowisko operacyjne i konfigurację środowiska sieciowego.