storm实战构建大数据实时计算（storm在大数据中的作用）

本篇目录：

1、大数据分析难不难好学吗?2、大数据开发能做什么?能开发什么项目?3、Storm与Spark,Hadoop相比是否有优势4、常用的大数据技术有哪些5、大数据培训内容,大数据要学哪些课程6、大数据专业课程内容

大数据分析难不难好学吗?

不好学。说实话数据分析并不容易，但是一项技能的学习都是从零开始的，所以首先带你了解数据分析所需要掌握的知识：数学知识对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。

大数据专业比较难学。大数据专业一般指大数据采集与管理专业，是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面，系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。

大数据的学习有一定的难度，但是只要认真努力去学了也没有那么难，需要有坚强的学习毅力。数据产业的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支掌握数据技术、懂管理、有数据应用经验的数据建设专业队伍。

大数据开发能做什么?能开发什么项目?

1、大数据开发有两种开发方向，一种是基于Hadoop和Spark开发大数据平台应用，另一种是基于大数据开源组件开发公司需求的一种完善的大数据系统平台，大数据开发主要偏向于使用计算机编程类的知识。

2、大数据可以预测未来 简而言之，大数据和数据挖掘能够赋予我们预测能力。而现在我们的生活已经数字化了，我们每天所做的任何事情都可以通过大数据记录下来，就好比每张信用卡交易都是数字化和可查询的。

3、大数据开发是做大数据平台的开发和维护、网络安全业务主题建模等工作的。大数据开发首先要确定数据来源，包括各种数据源，如网络日志、数据库、文件、传感器等。然后使用数据采集工具或编程语言，将数据采集到数据存储中。

4、大数据为我们提供了巨大的机遇，帮助我们开发新的创意产品和服务，例如手机APP或企业商业智能产品。它可以促进经济的增长和就业机会，可以大大提高人们的生活质量。

Storm与Spark,Hadoop相比是否有优势

Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能 Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发，允许将数据载入内存作反复查询，此外还融合数据仓库，流处理和图形计算等多种计算范式。

spark与hadoop的比较我就不多说了，除了对硬件的要求稍高，spark应该是完胜hadoop（Map/Reduce）的。storm与spark都可以用于流计算，但storm对应的场景是毫秒级的统计与计算，而spark（stream）对应的是秒级的。

应用场景不同不好比较。一般storm拿来做实时流数据的需求，而spark更适合拿来做离线数据分析。

Storm在动态处理大量生成的“小数据块”上要更好(比如在Twitter数据流上实时计算一些汇聚功能或分析)。

spark和hadoop的区别：诞生的先后顺序、计算不同、平台不同。诞生的先后顺序，hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。

storm 是流式处理的老大。 速度快 即时通讯。 淘宝的JStorm 可以达到百万级每秒。spark 是对 hadoop 的 MR 的改进。 由于 MR 需要不断的将数据落盘，互相拉取导致 IO 大。

常用的大数据技术有哪些

大数据技术有Java基础、JavaEE核心、Hadoop生态体系、Spark生态体系四大类。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术。包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据培训内容,大数据要学哪些课程

1、专业基础课程：计算机网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统、程序设计基础、Python编程基础、数据库技术。

2、大数据专业学什么课程 Java语言基础课程 JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。Java语言基础包括Java开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等课程。

3、数据主要学：大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。

大数据专业课程内容

大数据专业要学的内容分为两种。大数据开发：Ja-va、大数据基础、Hadoop体系、Scala、kafka、Spark等内容；数据分析与挖掘：Python、关系型数据库、文档数据库、内存数据库、数据处理分析等。

大数据专业主要学科目如下：数据科学与大数据技术（理学学位），以北京大学为例，主要课程包括：概率论、数理统计，应用多元统计分析， 实变函数，应用回归分析，贝叶斯理论与算法。

大数据技术专业主要包括以下方面的学习内容：数据库技术： 数据库是存储和管理数据的关键技术。大数据技术专业需要学习SQL和NoSQL等不同类型的数据库技术，以及如何优化数据库性能和处理海量数据的技术。

到此，以上就是小编对于storm在大数据中的作用的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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