大數據微服務

① 微服務在中國能夠火起來嗎

整體而言，大數據平台從平台部署和數據分析過程可分為如下幾步：1、linux系統安裝一般使用開源版的Redhat系統--CentOS作為底層平台。為了提供穩定的硬體基礎，在給硬碟做RAID和掛載數據存儲節點的時，需要按情況配置。例如，可以選擇給HDFS的n

② 微服屬於大數據的一部分嗎

微服務不屬於大數據
微服務指的是把一個大服務拆分成細小的獨立的服務。這個拆分過程不涉及數據
當然如何把服務拆得更有效率可能未來會引入數據分析的技術

③ 想轉行做開發！目前有朋友給說java和大數據！那個出來好找工作！他們有什麼區別

大數據的基礎學科是java，也就是說你學大數據要先學java基礎
但是後期他們的方向不同
JAVA側重於系統架構，寫框架，分布式微服務。
大數據側重於數據分析過濾，Hadoop,Scalar等
大數據後期比JAVA WEB難一些。薪資高一點。

④ 大學JAVA方向與大數據方向如何選擇

什麼叫JAVA方向與大數據方向如何選擇？指的是一般Java開發職業和Java大數據開發職業吧？
這不是你需要考慮的事情。
java就是基礎，學好基礎就行了，了解邏輯。
到時候你會去實習，只要基礎扎實，幾天就能上手大數據，其實大數據也就那樣了，就是把資料庫換一下而已！微服務也一樣
無論往什麼方向發展，基礎最重要。

⑤ 騰訊旗下的大數據處理套件TBDS當選2019數博會十佳大數據案例，而它究竟擁有著怎樣的優勢

什麼是騰訊大數據處理套件TBDS？
TBDS是基於騰訊多年海量數據處理經驗，集實時/離線場景高性能分析引擎、數據開發以及數據治理功能於一體的大數據平台，其核心包含TBDS大數據基礎平台、多集群多租戶管控平台，數據接入，數據開發，數據治理，機器學習，智能運營平台等。

騰訊大數據處理套件TBDS的創新和核心優勢，TBDS通過樂高架構，融合多個組件系統，構建開箱即用的大數據平台，提供拖拽式的可視化數據開發IDE及機器學習平台，可支持用戶自定義功能，具有非常好的產品擴展性。為客戶的大數據集成、存儲、計算環節提供完整而穩定的企業級解決方案。客戶能藉助於TBDS快速構建中台能力，聚焦於進行企業的業務創新。

⑥ 微服務容器平檯面對大數據存儲是怎麼做的

整體而言，大數據平台從平台部署和數據分析過程可分為如下幾步：
1、linux系統安裝
一般使用開源版的Redhat系統--CentOS作為底層平台。為了提供穩定的硬體基礎，在給硬碟做RAID和掛載數據存儲節點的時，需要按情況配置。例如，可以選擇給HDFS的namenode做RAID2以提高其穩定性，將數據存儲與操作系統分別放置在不同硬碟上，以確保操作系統的正常運行。

2、分布式計算平台/組件安裝
目前國內外的分布式系統的大多使用的是Hadoop系列開源系統。Hadoop的核心是HDFS，一個分布式的文件系統。在其基礎上常用的組件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。
先說下使用開源組件的優點：1）使用者眾多，很多bug可以在網上找的答案（這往往是開發中最耗時的地方）。2）開源組件一般免費，學習和維護相對方便。3）開源組件一般會持續更新，提供必要的更新服務『當然還需要手動做更新操作』。4）因為代碼開源，若出bug可自由對源碼作修改維護。
再簡略講講各組件的功能。分布式集群的資源管理器一般用Yarn，『全名是Yet Another Resource Negotiator』。常用的分布式數據數據『倉』庫有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查詢『但效率略低』，Hbase可以快速『近實時』讀取行。外部資料庫導入導出需要用到Sqoop。Sqoop將數據從Oracle、MySQL等傳統資料庫導入Hive或Hbase。Zookeeper是提供數據同步服務，Yarn和Hbase需要它的支持。Impala是對hive的一個補充，可以實現高效的SQL查詢。ElasticSearch是一個分布式的搜索引擎。針對分析，目前最火的是Spark『此處忽略其他，如基礎的MapRece 和 Flink』。Spark在core上面有ML lib，Spark Streaming、Spark QL和GraphX等庫，可以滿足幾乎所有常見數據分析需求。
值得一提的是，上面提到的組件，如何將其有機結合起來，完成某個任務，不是一個簡單的工作，可能會非常耗時。

3、數據導入
前面提到，數據導入的工具是Sqoop。用它可以將數據從文件或者傳統資料庫導入到分布式平台『一般主要導入到Hive，也可將數據導入到Hbase』。

4、數據分析
數據分析一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。
數據預處理是為後面的建模分析做准備，主要工作時從海量數據中提取可用特徵，建立大寬表。這個過程可能會用到Hive SQL，Spark QL和Impala。
數據建模分析是針對預處理提取的特徵/數據建模，得到想要的結果。如前面所提到的，這一塊最好用的是Spark。常用的機器學習演算法，如樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、TFIDF、協同過濾等，都已經在ML lib裡面，調用比較方便。

5、結果可視化及輸出API
可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行熟悉展示，和列查找展示。在這里，要基於大數據平台做展示，會需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms級別』的行查找。 ElasticSearch可以實現列索引，提供快速列查找。

平台搭建主要問題：
1、穩定性 Stability
理論上來說，穩定性是分布式系統最大的優勢，因為它可以通過多台機器做數據及程序運行備份以確保系統穩定。但也由於大數據平台部署於多台機器上，配置不合適，也可能成為最大的問題。 曾經遇到的一個問題是Hbase經常掛掉，主要原因是采購的硬碟質量較差。硬碟損壞有時會到導致Hbase同步出現問題，因而導致Hbase服務停止。由於硬碟質量較差，隔三差五會出現服務停止現象，耗費大量時間。結論：大數據平台相對於超算確實廉價，但是配置還是必須高於家用電腦的。

2、可擴展性 Scalability
如何快速擴展已有大數據平台，在其基礎上擴充新的機器是雲計算等領域應用的關鍵問題。在實際2B的應用中，有時需要增減機器來滿足新的需求。如何在保留原有功能的情況下，快速擴充平台是實際應用中的常見問題。

上述是自己項目實踐的總結。整個平台搭建過程耗時耗力，非一兩個人可以完成。一個小團隊要真正做到這些也需要耗費很長時間。

目前國內和國際上已有多家公司提供大數據平台搭建服務，國外有名的公司有Cloudera，Hortonworks，MapR等，國內也有華為、明略數據、星環等。另外有些公司如明略數據等還提供一體化的解決方案，尋求這些公司合作對 於入門級的大數據企業或沒有大數據分析能力的企業來說是最好的解決途徑。

對於一些本身體量較小或者目前數據量積累較少的公司，個人認為沒有必要搭建這一套系統，暫時先租用AWS和阿里雲就夠了。對於數據量大，但數據分析需求較簡單的公司，可以直接買Tableau，Splunk，HP Vertica，或者IBM DB2等軟體或服務即可。
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⑦ 大數據時代有哪些趨勢

數據驅動。實施國家大數據戰略。大數據時代的到來，讓「數據驅動」成為新的全球大趨勢。《政府工作報告》

⑧ 大數據工程師要掌握什麼

已經身處這個行業的專家給出了一些人才需求的大體框架，包括要有計算機編碼能力、版數學及統權計學相關背景；學歷並不是最主要的因素，能有大規模處理數據的經驗並且有喜歡在數據海洋中尋寶的好奇心會更適合這個工作。

此外，一個優秀的大數據工程師要具備一定的邏輯分析能力，並能迅速定位某個商業問題的關鍵屬性和決定因素。

大數據必備技能：

⑨ 有沒有在開課吧學習過JAVA大數據的，我想問一下這個培訓機構怎麼樣靠譜嗎不是騙子吧

像是新起來的一個機構，你是想要了解學習Java和大數據課程嗎？
培訓機構著實太多了，一開始都會大量在平台上宣傳，是否是騙子這個最好實地考察以及多做對比，對比教學環境、師資、教學課程、就業情況等等。包括現在學員學IT都是要注重真實的項目實踐，這樣出去就會有真實的項目積累。在這里就特別提醒一下（不要偽項目，毫無項目經驗含金值）
Java大數據是近幾年一直很火熱的開發語言，發展前景非常不錯，注重是在學習過程是否可以能得到真實，Java和大數據可以一起學，若你是之前一點編程都沒有以及編程基礎很弱的話，建議是先把Java底子學好再去學大數據會很簡單更容易接受，這樣自己所掌握的知識面和就業崗位也很廣，現在Java課程你除了學簡單的編程基礎，高階知識部分以外，像目前前端框架和微服務框架都要學進去的，這些也是目前企業項目所需要技術和人才。
希望我的回答可以幫助到你，想了解更多可以隨時私信我哦~

⑩ 工業大數據可視化的難點有哪些

數據可視化技術第一代應該是報表軟體，通過報表系統能夠把復雜的數據整理成規則的表格，並配以漂亮的圖形，比如柱圖、餅圖、折線圖等等。
第二代當屬BI（Business Intelligence）了，BI比起簡單的報表又更進了非同步，它已經不單單是一個工具軟體，而是一套完整的解決方案，可以將企業中現有的數據進行有效的整合，快速准確的提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。