大數據培訓學什麼？如果大數據培訓不學這三門課那就是騙人！

近幾年，大數據這個詞突然變得很火，不僅納入阿里巴巴、谷歌等互聯網公司的戰略規劃中，同時也在國務院和其他國家的政府報告中多次提及，大數據無疑成為當今互聯網世界中的新寵兒。

大數據給大多數人的感覺是，專業性強，操作繁瑣，完全屬於「高大上」的技術。好奇的人或許只會通過網路搜索了解了一些甚至都談不上皮毛的東西連概念都說不上來，而有一些人則看到了大數據帶來的機遇，想通過專業的培訓來學習大數據，投身大數據行業讓大數據為自己所用為自己帶來利益和價值。

那麼，大數據培訓學什麼呢？光環大數據培訓敢負責任的說，行業真正大數據培訓，82%主講都是hadoop生態體系、spark生態體系、storm實時開發。市面所謂「大數據」培訓機構85%基本講的都是JAVA/PHP數據或資料庫學習，而真正的大數據課程含量居然不超過15%！

害怕了吧？顫抖了吧？想去學習大數據一定要看準了靠譜的大數據培訓機構，還要看大數據培訓機構的課程！光環大數據培訓機構是國內首家上市的知名大數據培訓機構，大數據培訓課程分階段進行教學逐步深入。課程一階段：Java核心開發；課程二階段：JavaEE課程大綱；課程三階段：Linux精講；課程四階段：Hadoop生態體系；課程五階段：Storm實時開發；課程六階段：Spark生態體系；課程七階段：大數據項目實戰。下面簡單介紹下大數據培訓必學的hadoop、spark生態體系、storm實時開發。

Hadoop生態體系

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

Hadoop 「棧」由多個組件組成。包括：

1· Hadoop分散式文件系統（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，它會定期複製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，從節點存儲數據並且從作業跟蹤器那裡獲取數據處理指令。

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 啟用了內存分佈數據集，除了能夠提供互動式查詢外，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鬆地操作分散式數據集。

Storm實時開發

Storm是一個免費並開源的分散式實時計算系統。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：

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

高性能，低延遲：可以應用於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。

分散式：可以輕鬆應對數據量大，單機搞不定的場景

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

容錯：單個節點掛了不影響應用

消息不丟失：保證消息處理