大数据学习框架是怎样的？大数据课程设计理念是什么？（大数据课程理解）

现在有很多朋友都开始学习大数据知识了，而大数据最为核心的课程，就是框架了，那么大数据学习框架是怎样的？大数据课程设计理念是什么呢？下面就给大家介绍一下。

大数据学习框架是怎样的？

一 ，采集，数据从哪里来？主要包括flume等；

一 ，存储，海量的数据怎样有效的存储？主要包括hdfs、Kafka；

二，计算，海量的数据怎样快速计算？主要包括MapReduce、Spark、storm等；

三，查询，海量数据怎样快速查询？主要为Nosql和Olap，Nosql主要包括Hbase、 Cassandra 等，其中olap包括kylin、impla等，其中Nosql主要解决随机查询，Olap技术主要解决关联查询；

四，挖掘，海量数据怎样挖掘出隐藏的知识？也就是当前火热的机器学习和深度学习等技术，包括TensorFlow、mahout、spark等；

大数据课程设计理念

1.完全面向零基础的大数据课程

我们的课程帮助了近500名零基础的学员高薪就业，近2000名学生正在努力蜕变中。0基础也能高薪就业的大数据课程。

2.更新潮紧随技术发展浪潮

全面升级Spark核心就业项目，新增第四代大数据处理框架Flink，强化推荐系统实战并扩充至7天。

3.更真实深度还原企业应用场景

所有项目均是来自企业实战项目，报表分析、日志分析、推荐系统/广告系统、反欺诈系统、为就业提供强力保障。

4.更全面典型技术点线面横向扩展

课程全面覆盖大数据技术，数据收集、存储、计算、挖掘、展现，离线分析/实时分析/内存计算一网打尽。

5.更广泛就业领域

大数据时代已然到来，在数据已经在一线企业、中小型企业、传统企业、互联网企业全面落地。就业不再局限于互联网行业。

大数据学习：大数据平台架构的组成

01、大数据平台

是指以处理海量数据存储、计算及不间断流数据实时计算等场景为主的一套基础设施。典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。

02典型大数据平台架构

由上到下，可分为三个部分：数据搜集、数据处理、数据输出与展示。

（1）、数据采集

将应用程序发作的数据和日志等同步到大数据系统中，由于数据源不同，这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合。

数据库同步一般用 Sqoop，日志同步可以选择 Flume，搜集的数据经过格式化转化后通过 Kafka 等音讯队列进行传递。

（2）数据处理

这部分是大数据存储与核算的核心，数据同步系统导入的数据存储在 HDFS。MapReduce、Hive、Spark 等来读取 HDFS 上的数据进行核算，再将计算结果写入 HDFS。

（3）数据可视化

大数据核算发生的数据还是写入到 HDFS 中，但应用程序不能到 HDFS 中读取数据，所以有必要要将 HDFS 中的数据导出到数据库中。

大数据学习框架是怎样的？以上就给大家介绍了关于大数据学习的相关问题，对于大数据学习框架的内容，一定要认真的去研究，这样才能真正学到有用的大数据知识。