it行業發展迅猛，大數據、人工智能等技術引領科技創新潮流，獲得國家政策大力支持，前景廣闊。粵嵌大數據嵌入式培訓老師說，大數據的這三個關鍵技術是需要掌握的：

　　一、Hadoop生態體系

　　Hadoop是一個分布式系統基礎架構，由Apache基金會開發。用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力高速運算和存儲。Hadoop實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed FileSystem），簡稱HDFS。

　　Hadoop“棧”由多個組件組成。包括：

　　1、Hadoop分布式文件系統（HDFS）：所有Hadoop集群的默認存儲層。

　　2、名稱節點：在Hadoop集群中，提供數據存儲位置以及節點失效信息的節點。

　　3、二級節點：名稱節點的備份，它會定期復制和存儲名稱節點的數據，以防名稱節點失效。

　　4、作業跟蹤器：Hadoop集群中發起和協調MapReduce作業或數據處理任務的節點。

　　5、從節點：Hadoop集群的普通節點，從節點存儲數據并且從作業跟蹤器那里獲取數據處理指令。

　　二、Spark生態體系

　　Spark是一種與Hadoop相似的開源集群計算環境，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得更加優越，換句話說，Spark啟用了內存分布數據集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。

　　Spark是在Scala語言中實現的，它將Scala用作其應用程序框架。與Hadoop不同，Spark和Scala能夠緊密集成，其中的Scala可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數據集。

　　三、Storm實時開發

　　Storm是一個免費并開源的分布式實時計算系統。利用Storm可以很容易做到可靠地處理無限的數據流，像Hadoop批量處理大數據一樣，Storm可以實時處理數據。Storm簡單，可以使用任何編程語言。

　　Storm有如下特點：

　　1、編程簡單：開發人員只需要關注應用邏輯，而且跟Hadoop類似，Storm提供的編程原語也很簡單；

　　2、高性能，低延遲：可以應用于廣告搜索引擎這種要求對廣告主的操作進行實時響應的場景。

　　3、分布式：可以輕松應對數據量大，單機搞不定的場景；

　　4、可擴展：隨著業務發展，數據量和計算量越來越大，系統可水平擴展；

　　5、容錯：單個節點掛了不影響應用；

　　6、消息不丟失：消息處理；

　　學習大數據技術，時代潮流，粵嵌大數據嵌入式培訓也衷心祝愿大家都學有所成。