大数据开发工程师指南：技术概论、管理和应用

大数据开发工程师1 大数据技术概论： 大数据技术的起源可以追溯到20世纪80年代，随着互联网的发展和数据的爆炸式增长，大数据技术开始逐渐成熟。现在，大数据技术已经渗透到我们生活的方方面面，无论是商业、金融、医疗还是教育等领域。 大数据技术与相关领域的关系： 大数据技术与云计算、区块链、人工智能等领域存在着紧密的联系。云计算为大数据提供了强大的计算能力和存储空间，区块链技术为大数据提供了安全可靠的存储方式，人工智能技术则为大数据提供了智能化的处理和分析能力。 大数据管理技术概述： 大数据管理技术可以分为三个方面：大数据存储技术、大数据事务处理技术和大数据查询处理技术。其中，大数据存储技术主要包括HDFS、HBase等， 大数据事务处理技术主要包括MapReduce、Spark等，大数据查询处理技术主要包括Hive、Pig等。 大数据应用： 大数据技术已经渗透到我们生活的方方面面，例如“双十一”与海量支付、商品推荐、流立方与金融反欺诈、关联分析与投资组合等。 数据平台综述： 数据平台设计理念主要包括分布式系统可扩展性、分布式系统CAP理论、用分布式理论扩展关系数据库、BASE原则和NoSQL系统等。简单说一说选型时，我们需要考虑到数据平台的可扩展性、可靠性和高效性等因素。 数据存储：HDFS： HDFS是大数据存储的基础架构，包括HDFS架构、HDFS读写、副本放置策略等。HDFS的部署配置主要包括部署安装和部署实操两部分。HDFS的管理使用主要包括HDFS管理与使用、高级内容等。 高级内容： 高级内容主要包括HDFS高可用、HDFS联邦、HDFS安全、压缩与分片等。 异常处理： 异常处理主要包括异常处理、日志解析及计算等。 日志解析及计算：MR： MR是大数据处理的核心技术之一，包括MR的基本原理和运行流程、MR编程实战、案例实操、MR性能调优等。 数据获取和预处理：Flume： Flume是大数据获取和预处理的重要工具之一，包括日志及日志收集系统、Flume设计原理、Flume安装部署、Flume配置示例等。 结构化查询：Hive： Hive是大数据查询的重要工具之一，包括从M到Hive的查询语言等。