原创 大数据开发要学Java框架吗?

发布时间:2021-01-26 11:45:34 浏览 138 来源:博学谷 作者:小谷

    大数据开发要学Java框架吗?学习大数据要去学习Java而且还要精通,不仅要掌握Java基础知识还要掌握一些核心的Java架构。从java基础开始,学习大数据开发过程中必备的离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算等,掌握大数据体系中几乎所有的核心技术。

    大数据开发要学Java框架吗

    Java具有非常多的优秀特性,同时拥有庞大的类库生态和大量的开发者,在大数据生态体系中,大数据生态组件很多都是用Java语言或基于JVM的语言(如Scala)开发的。想入行做大数据,必须要掌握相应的Java基础:

    1、Java基本概念及特性

    Java是面向对象的高级编程语言,所谓对象就是真实世界中的实体,对象与实体是一一对应的,也就是说现实世界中每一个实体都是一个对象,它是一种具体的概念,正所谓万物皆对象。

    Java中的几个很重要的基础概念,面向对象、类、对象、封装、继承、多态和泛型,都是入门必须掌握的。

    2、Java常见的集合及方法

    在大数据当中,常常需要使用到集合来存储和处理数据,因此需要大家对集合的分类和功能有所了解。Java的集合框架分为两部分,分别对应两大接口:Collection接口和Map接口。


    3、Java常用的字符串处理方法

    大数据工作中,通过Hive写类SQL语言处理数据是常见的操作,而类SQL语法中处理字符串的方法都是通过对Java的字符串处理方法进行一层封装得到的,所以这部分要加深理解。

    4、json的解析与操作

    这部分的重点,一是Java变量和json格式之间的相互转化,二是json对象与字符串的相互转化。

    5、JDBC

    Java连接数据库的操作步骤,这是大数据当中常用的操作,必须掌握。

    6、正则表达式

    掌握正则表达式的概念、作用、基本规则。

    编程人员面对的最大挑战就是复杂性,硬件越来越复杂,OS越来越复杂,编程语言和API越来越复杂,我们构建的应用也越来越复杂。大数据是庞大或复杂的数据集,小编整理后列出了Java程序员经常使用到的一些工具或框架。因此传统的数据处理程序不足以支持如此庞大的体量。在许多情况下使用SQL数据库存储/检索数据都是很好的选择,今天介绍下不同的非SQL存储/处理数据工具:

    1、MongoDB跨平台面向文档的数据库

    MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库,使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。应用性能高低依赖于数据库性能,MongoDB则是非关系数据库中功能最丰富,最像关系数据库的,随着MongDB 3.4版本发布,其应用场景适用能力得到了进一步拓展。

    MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。你可以试着从几大方面了解MongoDB,如实时监控MongoDB工具、内存使用量和页面错误、连接数、数据库操作、复制集等。

    2、Elasticsearch 云构建的分布式RESTful搜索引擎

    ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器。它提供了分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是比较流行的企业级搜索引擎。

    ElasticSearch不仅是一个全文本搜索引擎,还是一个分布式实时文档存储,其中每个field均是被索引的数据且可被搜索;也是一个带实时分析功能的分布式搜索引擎,并且能够扩展至数以百计的服务器存储及处理PB级的数据。ElasticSearch在底层利用Lucene完成其索引功能,因此其许多基本概念源于Lucene。

    3、Cassandra开源分布式数据库管理系统

    处理许多商品服务器上的大量数据,提供高可用性,没有单点故障。Apache Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式架构于一身。于2008开源,此后,由于Cassandra良好的可扩展性,被Digg、Twitter等Web 2.0网站所采纳,成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。

    因Cassandra是用Java编写的,所以理论上在具有JDK6及以上版本的机器中都可以运行,官方测试的JDK还有OpenJDK 及Sun的JDK。 Cassandra的操作命令,类似于我们平时操作的关系数据库,对于熟悉MySQL的朋友来说,操作会很容易上手。

    4、Redis开源(BSD许可)内存数据结构存储

    用作数据库缓存和消息代理,Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写的、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。Redis 有三个主要使其有别于其它很多竞争对手的特点:Redis是完全在内存中保存数据的数据库,使用磁盘只是为了持久性目的; Redis相比许多键值数据存储系统有相对丰富的数据类型; Redis可以将数据复制到任意数量的从服务器中。

    5、Hazelcast 基于Java的开源内存数据网格

    Hazelcast 是一种内存数据网格 in-memory data grid,提供Java程序员关键任务交易和万亿级内存应用。虽然Hazelcast没有所谓的‘Master’,但是仍然有一个Leader节点(the oldest member),这个概念与ZooKeeper中的Leader类似,但是实现原理却完全不同。同时,Hazelcast中的数据是分布式的,每一个member持有部分数据和相应的backup数据,这点也与ZooKeeper不同。

    Hazelcast的应用便捷性深受开发者喜欢,但如果要投入使用,还需要慎重考虑。

    5、EHCache广泛使用的开源Java分布式缓存。

    主要面向通用缓存、Java EE和轻量级容器。EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架,具有快速、精干等特点,是Hibernate中默认的CacheProvider。主要特性有:快速简单,具有多种缓存策略;缓存数据有两级,内存和磁盘,因此无需担心容量问题;缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘;可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存;具有缓存和缓存管理器的侦听接口;支持多缓存管理器实例,以及一个实例的多个缓存区域;提供Hibernate的缓存实现。

    6、Hadoop --用Java编写的开源软件框架

    用于分布式存储,并对非常大的数据集进行分布式处理。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算。

    7、Solr 开源企业搜索平台
    用Java编写,来自Apache Lucene项目。Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件,生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求,并得到XML格式的返回结果。

    与ElasticSearch一样,同样是基于Lucene,但它对其进行了扩展,提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化。

    9、Spark开源集群计算框架

    Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。

    Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

    10、Memcached 通用分布式内存缓存系统

    Memcached是一套分布式快取系统,当初是Danga Interactive为了LiveJournal所发展的,但被许多软件(如MediaWiki)所使用。Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器,具有以下的特点:协议简单,基于libevent的事件处理,内置内存存储方式。

    11、Apache Hive 在Hadoop之上提供类似SQL的层。

    Hive是一个基于Hadoop的数据仓库平台。通过hive,可以方便地进行ETL工作。hive定义了一个类似于SQL的查询语言,能够将用户编写的SQL转化为相应的Mapreduce程序基于Hadoop执行。目前,已经发布了Apache Hive 2.1.1 版本。

    12、Apache Kafka 分布式订阅消息系统

    Apache Kafka是一个开源消息系统项目,由Scala写成。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。Kafka维护按类区分的消息,称为主题(topic)。生产者(producer)向kafka的主题发布消息,消费者(consumer)向主题注册,并且接收发布到这些主题的消息。kafka以一个拥有一台或多台服务器的集群运行着,每一台服务器称为broker。

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