风暴与火花，hadoop，卡夫卡，spark ， storm ， zookeeper，akka，这些是干什么用的，学习...hadoop，storm，akka 。卡夫卡是一个消息队列；Zookeeper是dubbo的服务注册中心；从上面可以看出，这些东西并没有那么大的关联，学习要看应用场景，如果在大数据公司做分布式处理，hadoop和spark中的一个估计是必须的，如果想做微服务相关的，zookeeper可能需要知道(因为你也可以选择Eureka) 。
1、大数据开发工程师要具备哪些技能?【分析师 spark storm】首先，你需要学习Java的基础知识 。很多人好奇学习大数据是否需要学习Java ， 正确答案是需求 。一方面 ， Java是目前应用最广泛的编程语言，它有很多特点，特别适合作为大数据的开发语言；另一方面 ， Hadoop等很多大数据处理技术都是用Java开发的，比如Apache的基于Java的HBase、Accumulo和ElasticSearchas 。所以学习Hadoop的一个首要条件就是掌握Java语言编程 。
大数据的整个结构都是建立在Linux系统上的，所以需要了解Linux的开发环境 。Hadoop是开源的分布式核算 分布式存储平台，是大数据的基础设施 。它可以建立一个大型的数据仓库，存储、处理、分析和统计PB级的数据 。在这个阶段，你必须掌握Hadoop的核心组件，包括分布式文件系统HDFS、资源调度系统YARN和分布式记账结构MapReduce 。
2、主流的数据分析平台构架有哪些?1 ， HadoopHadoop MapReduce分布式计算框架，根据GFS开发HDFS分布式文件系统 ， 根据BigTable开发HBase数据存储系统 。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统事实上的国际标准 。雅虎、脸书、亚马逊、百度、阿里巴巴和中国其他许多互联网公司都基于Hadoop构建了自己的发行版 。
Spark和Hadoop最大的区别是Hadoop用硬盘存储数据，Spark用内存存储数据，所以Spark能提供的比Ha？Doop快了100倍 。Spark不能用来处理需要长期保存的数据，因为断电后内存会丢失数据 。3.StormStorm是Twitter推广的分布式计算系统 。基于Hadoop，提供实时操作的特性 ， 可以实时处理大数据流 。
3、Storm与Spark,Hadoop相比是否有优势Storm是一个分布式实时计算系统，用于处理高速大规模数据流 。为Hadoop增加了可靠的实时数据处理功能 。Spark采用了内存计算 。从多次迭代批处理开始 ， 可以将数据加载到内存中进行重复查询，此外，还集成了数据仓库、流处理和图形计算等多种计算范式 。Spark构建于HDFS之上，可以很好地与Hadoop结合 。它的RDD是一大特色 。Hadoop是目前的大数据管理标准之一，在很多商业应用系统中都有使用 。
4、hadoop、kafka、 spark、 storm、zookeeper、akka这些都是干啥的,学习...hadoop、storm、spark、akka是分布式处理框架；卡夫卡是一个消息队列；Zookeeper是dubbo的服务注册中心；从上面可以看出 ， 这些东西并没有那么大的关联，学习要看应用场景 。如果在大数据公司做分布式处理，hadoop和spark中的一个估计是必须的，如果想做微服务相关的，zookeeper可能需要知道(因为你也可以选择Eureka) 。
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