大数据平台架构设计

本篇文章给大家分享大数据平台技术栈简单易，以及大数据平台架构设计对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据技术栈有哪些?
• 2、大数据工程与大数据技术的区别
• 3、大数据必备的技术栈有哪些?
• 4、大数据需要什么技术实现
• 5、HDP大数据平台搭建

大数据技术栈有哪些?

日志分析：如ELK、Splunk等。不同的应用程序可能会***用不同的技术栈，甚至相同的应用程序在不同的公司或团队也可能***用不同的技术栈。选择合适的技术栈可以提高开发效率、降低开发成本、提高应用程序的性能和稳定性。

大数据处理的技术栈共有四个层次，分别是数据***集和传输层、数据存储层、数据处理和分析层、数据应用层。数据***集和传输层：这一层主要负责从各种数据源收集数据，并将数据传输到数据中心。常用的技术包括Flume、Logstash、Sqoop等。

大数据开发工程师必备的技术栈包含几个核心体系框架，如Hadoop、Spark、Storm和Flink等，以及相关组件工具的掌握。在实际工作中，具体技术栈主要包括：设计分布式系统时，可利用Hadoop以及其他技术。在Hadoop集群上进行数据运算时，Pig和Spark的运用尤为重要。

大数据领域包括数据工程、数据科学与数据分析。数据工程岗位需要具备最低技能栈，包括熟悉数据库、数据处理工具、脚本语言等，加分技能则包括数据可视化、数据治理与数据质量管理等。

大数据领域不断前进，技术栈也跟随进化。从解决数据规模问题到提高数据消费效率，实时性、云上迁移成为挑战。下文精选技术栈，助你驾驭大数据领域：Apache Kylin 分析引擎提供高效处理大规模数据能力，通过简洁的SQL接口支持多维分析，与多种可视化工具结合。

大数据工程与大数据技术的区别

技术栈的差异在于，大数据工程通常需要整合分布式存储系统、分布式计算框架、数据处理框架、数据挖掘与机器学习工具等，而大数据技术则侧重于数据***集、清洗、存储、处理、分析与可视化等软件技术。从复杂性角度考量，大数据工程因涉及大规模数据处理、存储与分析，相对较为复杂。

意思不同，作用不同。意思不同。大数据主要是一个偏理论方向研究的专业，大数据技术主要是偏实际操作的方向的专业。作用不同。大数据主要是研究的是数据分析与数据库的建立的理论上的研究，大数据技术主要是对语音数据库的理论分析和建立的研究。

数据科学与大数据技术是一个涵盖了数据***集、存储、处理、分析和可视化等方面的专业。这个专业的学生会学习统计学、计算机科学、数学建模等多学科知识，掌握大数据处理和分析的技能，以从海量数据中提取有价值的信息。随着数字化时代的到来，大数据专业的人才需求日益增长。

第一个区别就是专业分类不同。大数据管理与应用是管理学门类下的专业，属于管理科学与工程类，毕业授予的是管理学学士学位。数据科学与大数据技术是工学门类下的专业，属于计算机类，毕业授予的是工学学士学位。第二个区别是开设课程不同。

大数据必备的技术栈有哪些?

1、大数据开发工程师必备的技术栈包含几个核心体系框架，如Hadoop、Spark、Storm和Flink等，以及相关组件工具的掌握。在实际工作中，具体技术栈主要包括：设计分布式系统时，可利用Hadoop以及其他技术。在Hadoop集群上进行数据运算时，Pig和Spark的运用尤为重要。

2、大数据领域包括数据工程、数据科学与数据分析。数据工程岗位需要具备最低技能栈，包括熟悉数据库、数据处理工具、脚本语言等，加分技能则包括数据可视化、数据治理与数据质量管理等。

3、技术栈（Technology Stack）是指用于开发和运行一个应用程序的一些技术、框架和工具的***。虫洞栈 技术栈的具体内容取决于应用程序的类型、需求和开发语言等因素，一般包括以下几个方面：操作系统：如Windows、Linux、macOS等。开发语言：如Java、Python、JavaScript、C#等。

4、大数据处理需要强大的技术栈，包括： 分布式计算框架 Hadoop Distributed File System （HDFS）：一种分布式文件系统，用于存储大数据集。Spark：一个分布式计算引擎，用于快速处理大数据。Flink：一个流处理引擎，用于实时处理数据流。

大数据需要什么技术实现

1、分布式处理技术，分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。云技术，大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数数百或甚至数万的电脑分配工作。

2、云计算技术：作为大数据处理的基石，云计算提供了弹性的计算资源。它通过分布式计算和虚拟化技术，实现了计算能力的池化，使得大数据的处理能够突破硬件性能的限制，实现高效的数据存储和计算。

3、分布式处理技术 分布式处理技术使得多台计算机通过网络连接，共同完成信息处理任务。这种技术能够将数据和计算任务分散到不同的地点和设备上，提高处理效率。例如，Hadoop就是一个流行的分布式处理框架。云技术 云技术为大数据分析提供了强大的计算能力。

4、大数据涉及处理和分析海量异构数据，需要一系列专门的技术支持其收集、存储、处理和分析。以下是实现大数据处理所需的几个关键技术： 数据***集 流数据处理：摄取和处理来自各种来源的连续数据流，例如传感器、日志和社交媒体。批处理：从结构化和非结构化数据源定期提取和处理大型数据集。

HDP大数据平台搭建

1、安装Ambari：在主节点运行安装ambari-server命令，初始化Ambari，配置数据库驱动，启动Ambari-server并登陆控制台。安装HDP集群：配置集群名称、节点、HDP版本等，安装Ambari-Agent，选择安装服务并配置，启动所有服务，运行情况。

2、配置本地yum源，安装ApacheHTTPD，上传ambari、HDP文件并解压。配置本地源repo，验证yum源可用性。安装JDK并配置环境变量，安装MySQL数据库，创建数据库、用户，并执行相关语句。安装Ambari时，主节点运行安装ambari-server，初始化ambari，执行数据sql，配置数据库驱动，启动Ambari-server并登陆控制台。

3、在搭建大数据平台过程中，首先确保主节点（master）和从节点（slave1， slave2）的网络环境稳定，包括时间同步和互相通信能力。检查DNS设置，并启用NSCD以减轻DNS负担。为每个节点配置主机名，并配置SSH免密码登录，方便后续管理。所有集群节点都需要开启NTP服务，以保证时间同步。关闭防火墙和SELinux以优化系统环境。

4、在4个节点都安装最新稳定版JDK8，关于JDK的安装就不再赘述了 1小节的操作在hdp01节点进行 2小节的操作在hdp01节点进行 如果能看到如下界面Apache就安装好了 HDP安装包部署到Apache：最终，4个安装包都可以在页面访问，其URL分别为：配置本地yum源：这样，本地yum源就创建好了。

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