大数据微服务

① 微服务在中国能够火起来吗

整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步：1、linux系统安装一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。例如，可以选择给HDFS的n

② 微服属于大数据的一部分吗

微服务不属于大数据
微服务指的是把一个大服务拆分成细小的独立的服务。这个拆分过程不涉及数据
当然如何把服务拆得更有效率可能未来会引入数据分析的技术

③ 想转行做开发！目前有朋友给说java和大数据！那个出来好找工作！他们有什么区别

大数据的基础学科是java，也就是说你学大数据要先学java基础
但是后期他们的方向不同
JAVA侧重于系统架构，写框架，分布式微服务。
大数据侧重于数据分析过滤，Hadoop,Scalar等
大数据后期比JAVA WEB难一些。薪资高一点。

④ 大学JAVA方向与大数据方向如何选择

什么叫JAVA方向与大数据方向如何选择？指的是一般Java开发职业和Java大数据开发职业吧？
这不是你需要考虑的事情。
java就是基础，学好基础就行了，了解逻辑。
到时候你会去实习，只要基础扎实，几天就能上手大数据，其实大数据也就那样了，就是把数据库换一下而已！微服务也一样
无论往什么方向发展，基础最重要。

⑤ 腾讯旗下的大数据处理套件TBDS当选2019数博会十佳大数据案例，而它究竟拥有着怎样的优势

什么是腾讯大数据处理套件TBDS？
TBDS是基于腾讯多年海量数据处理经验，集实时/离线场景高性能分析引擎、数据开发以及数据治理功能于一体的大数据平台，其核心包含TBDS大数据基础平台、多集群多租户管控平台，数据接入，数据开发，数据治理，机器学习，智能运营平台等。

腾讯大数据处理套件TBDS的创新和核心优势，TBDS通过乐高架构，融合多个组件系统，构建开箱即用的大数据平台，提供拖拽式的可视化数据开发IDE及机器学习平台，可支持用户自定义功能，具有非常好的产品扩展性。为客户的大数据集成、存储、计算环节提供完整而稳定的企业级解决方案。客户能借助于TBDS快速构建中台能力，聚焦于进行企业的业务创新。

⑥ 微服务容器平台面对大数据存储是怎么做的

整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步：
1、linux系统安装
一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。例如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。

2、分布式计算平台/组件安装
目前国内外的分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。
先说下使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）。2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便。3）开源组件一般会持续更新，提供必要的更新服务『当然还需要手动做更新操作』。4）因为代码开源，若出bug可自由对源码作修改维护。
再简略讲讲各组件的功能。分布式集群的资源管理器一般用Yarn，『全名是Yet Another Resource Negotiator』。常用的分布式数据数据『仓』库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询『但效率略低』，Hbase可以快速『近实时』读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务，Yarn和Hbase需要它的支持。Impala是对hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。ElasticSearch是一个分布式的搜索引擎。针对分析，目前最火的是Spark『此处忽略其他，如基础的MapRece 和 Flink』。Spark在core上面有ML lib，Spark Streaming、Spark QL和GraphX等库，可以满足几乎所有常见数据分析需求。
值得一提的是，上面提到的组件，如何将其有机结合起来，完成某个任务，不是一个简单的工作，可能会非常耗时。

3、数据导入
前面提到，数据导入的工具是Sqoop。用它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台『一般主要导入到Hive，也可将数据导入到Hbase』。

4、数据分析
数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。
数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。
数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。如前面所提到的，这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在ML lib里面，调用比较方便。

5、结果可视化及输出API
可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况，行熟悉展示，和列查找展示。在这里，要基于大数据平台做展示，会需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms级别』的行查找。 ElasticSearch可以实现列索引，提供快速列查找。

平台搭建主要问题：
1、稳定性 Stability
理论上来说，稳定性是分布式系统最大的优势，因为它可以通过多台机器做数据及程序运行备份以确保系统稳定。但也由于大数据平台部署于多台机器上，配置不合适，也可能成为最大的问题。 曾经遇到的一个问题是Hbase经常挂掉，主要原因是采购的硬盘质量较差。硬盘损坏有时会到导致Hbase同步出现问题，因而导致Hbase服务停止。由于硬盘质量较差，隔三差五会出现服务停止现象，耗费大量时间。结论：大数据平台相对于超算确实廉价，但是配置还是必须高于家用电脑的。

2、可扩展性 Scalability
如何快速扩展已有大数据平台，在其基础上扩充新的机器是云计算等领域应用的关键问题。在实际2B的应用中，有时需要增减机器来满足新的需求。如何在保留原有功能的情况下，快速扩充平台是实际应用中的常见问题。

上述是自己项目实践的总结。整个平台搭建过程耗时耗力，非一两个人可以完成。一个小团队要真正做到这些也需要耗费很长时间。

目前国内和国际上已有多家公司提供大数据平台搭建服务，国外有名的公司有Cloudera，Hortonworks，MapR等，国内也有华为、明略数据、星环等。另外有些公司如明略数据等还提供一体化的解决方案，寻求这些公司合作对 于入门级的大数据企业或没有大数据分析能力的企业来说是最好的解决途径。

对于一些本身体量较小或者目前数据量积累较少的公司，个人认为没有必要搭建这一套系统，暂时先租用AWS和阿里云就够了。对于数据量大，但数据分析需求较简单的公司，可以直接买Tableau，Splunk，HP Vertica，或者IBM DB2等软件或服务即可。
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⑦ 大数据时代有哪些趋势

数据驱动。实施国家大数据战略。大数据时代的到来，让“数据驱动”成为新的全球大趋势。《政府工作报告》

⑧ 大数据工程师要掌握什么

已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、版数学及统权计学相关背景；学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。

此外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。

大数据必备技能：

⑨ 有没有在开课吧学习过JAVA大数据的，我想问一下这个培训机构怎么样靠谱吗不是骗子吧

像是新起来的一个机构，你是想要了解学习Java和大数据课程吗？
培训机构着实太多了，一开始都会大量在平台上宣传，是否是骗子这个最好实地考察以及多做对比，对比教学环境、师资、教学课程、就业情况等等。包括现在学员学IT都是要注重真实的项目实践，这样出去就会有真实的项目积累。在这里就特别提醒一下（不要伪项目，毫无项目经验含金值）
Java大数据是近几年一直很火热的开发语言，发展前景非常不错，注重是在学习过程是否可以能得到真实，Java和大数据可以一起学，若你是之前一点编程都没有以及编程基础很弱的话，建议是先把Java底子学好再去学大数据会很简单更容易接受，这样自己所掌握的知识面和就业岗位也很广，现在Java课程你除了学简单的编程基础，高阶知识部分以外，像目前前端框架和微服务框架都要学进去的，这些也是目前企业项目所需要技术和人才。
希望我的回答可以帮助到你，想了解更多可以随时私信我哦~

⑩ 工业大数据可视化的难点有哪些

数据可视化技术第一代应该是报表软件，通过报表系统能够把复杂的数据整理成规则的表格，并配以漂亮的图形，比如柱图、饼图、折线图等等。
第二代当属BI（Business Intelligence）了，BI比起简单的报表又更进了异步，它已经不单单是一个工具软件，而是一套完整的解决方案，可以将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。