大数据技术生态
目前来说，大数据技术生态形成了以开源为主导、多种技术和架构并存的现状。
在数据采集与传输领域，Sqoop、Flume、Kafka等一系列开源技术，兼顾离线和实时数据的采集和传输。
在存储层，HDFS已经成为了大数据磁盘存储的事实标准，针对关系型以外的数据模型，开源社区形成了K-V（key-value）、列式、文档、图4类NoSQL数据库体系，HBase、Cassandra、MongoDB、Neo4j、Redis等数据库百花齐放。
资源调度方面，Yarn独领风骚，Mesos也有一定发展潜力。
计算处理引擎方面，主流框架包括MapReduce、Spark、Flink、Storm等，慢慢覆盖了离线批量计算、实时计算、流计算等场景。
在数据查询和分析领域，形成了丰富的SQLonHadoop的解决方案，Hive、Impala、Presto、Drill等技术与传统的大规模并行处理数据库竞争激烈。
关于大数据初级入门，大数据开发技能要求，以上就为大家做了简单的介绍了。大数据要入门，对于主流的技术框架都要做到有所了解，而后逐步深入，技术深度决定了作为大数据开发人员的长远发展。
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