大数据培训技术四大核心知识

对于许多参加大数据培训学员来说，看到这样的标题一定会处于好奇进来看一下，是不是自学习过的内容，看自己都知道那些内容，是否值得学习。或者是处于好奇看到底里边讲的对不对的。对于想要参见大数据培训的想了解的是大数据技术核心内容从而对比一下一些大数据培训机构课程大纲便于自己的选择。那么接下来我们一起来了解一下。

第一：Hadoop

缺点：采用批量处理技术，每一次的处理分析都需要访问HDFS（硬盘存储系统）导致其无法快速响应实时计算的要求。

归属：美国非盈利软件基金会Apache（阿帕奇）（One Kill）

第二：Spark（伯克利大学的贡献）

缺点：处理能力比不过MapReduce；统计功能与R语言无可比性

归属：美国非盈利软件基金会Apache（阿帕奇）（Double Kill）

第三：Storm

缺点：资源分配没有考虑任务拓扑的结构特征；采用集中式的作业级容错机制，一定程度限制了系统的可拓展性。智者千虑，必有一失，不怕不怕啦

归属：美国非盈利软件基金会Apache（阿帕奇）（Three Kill）

第四金刚：Kafka

缺点：该系统在大批量容错、副本保护机制上还存在着巨大缺陷。果然人无完人，金无足赤

归属：美国非盈利软件基金会Apache（阿帕奇）（Four Kill）

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