大数据开发要学Java框架吗？

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2024-04-03 07:18 83阅读 0赞

学习大数据要去学习Java而且还要精通，不仅要掌握Java基础知识还要掌握一些核心的Java架构。从java基础开始,学习大数据开发过程中必备的离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算等，掌握大数据体系中几乎所有的核心技术。

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Java具有非常多的优秀特性，同时拥有庞大的类库生态和大量的开发者，在大数据生态体系中，大数据生态组件很多都是用Java语言或基于JVM的语言（如Scala）开发的。想入行做大数据，必须要掌握相应的Java基础：

**1、Java基本概念及特性**

Java是面向对象的高级编程语言，所谓对象就是真实世界中的实体，对象与实体是一一对应的，也就是说现实世界中每一个实体都是一个对象，它是一种具体的概念，正所谓万物皆对象。

Java中的几个很重要的基础概念，面向对象、类、对象、封装、继承、多态和泛型，都是入门必须掌握的。

**2、Java常见的集合及方法**

在大数据当中，常常需要使用到集合来存储和处理数据，因此需要大家对集合的分类和功能有所了解。Java的集合框架分为两部分，分别对应两大接口：Collection接口和Map接口。

**3、Java常用的字符串处理方法**

大数据工作中，通过Hive写类SQL语言处理数据是常见的操作，而类SQL语法中处理字符串的方法都是通过对Java的字符串处理方法进行一层封装得到的，所以这部分要加深理解。

**4、json的解析与操作**

这部分的重点，一是Java变量和json格式之间的相互转化，二是json对象与字符串的相互转化。

**5、JDBC**

Java连接数据库的操作步骤，这是大数据当中常用的操作，必须掌握。

**6、正则表达式**

掌握正则表达式的概念、作用、基本规则。

编程人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，OS越来越复杂，编程语言和API越来越复杂，我们构建的应用也越来越复杂。大数据是庞大或复杂的数据集，小编整理后列出了Java程序员经常使用到的一些工具或框架。因此传统的数据处理程序不足以支持如此庞大的体量。在许多情况下使用SQL数据库存储/检索数据都是很好的选择，今天介绍下不同的非SQL存储/处理数据工具：

**1、MongoDB跨平台面向文档的数据库**

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的，随着MongDB 3.4版本发布，其应用场景适用能力得到了进一步拓展。

MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。你可以试着从几大方面了解MongoDB，如实时监控MongoDB工具、内存使用量和页面错误、连接数、数据库操作、复制集等。

**2、Elasticsearch 云构建的分布式RESTful搜索引擎**

ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器。它提供了分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是比较流行的企业级搜索引擎。

ElasticSearch不仅是一个全文本搜索引擎，还是一个分布式实时文档存储，其中每个field均是被索引的数据且可被搜索;也是一个带实时分析功能的分布式搜索引擎，并且能够扩展至数以百计的服务器存储及处理PB级的数据。ElasticSearch在底层利用Lucene完成其索引功能，因此其许多基本概念源于Lucene。

**3、Cassandra开源分布式数据库管理系统**

处理许多商品服务器上的大量数据，提供高可用性，没有单点故障。Apache Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式架构于一身。于2008开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，被Digg、Twitter等Web 2.0网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。

因Cassandra是用Java编写的，所以理论上在具有JDK6及以上版本的机器中都可以运行，官方测试的JDK还有OpenJDK 及Sun的JDK。 Cassandra的操作命令，类似于我们平时操作的关系数据库，对于熟悉MySQL的朋友来说，操作会很容易上手。

**4、Redis开源(BSD许可)内存数据结构存储**

用作数据库缓存和消息代理，Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写的、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。Redis 有三个主要使其有别于其它很多竞争对手的特点：Redis是完全在内存中保存数据的数据库，使用磁盘只是为了持久性目的; Redis相比许多键值数据存储系统有相对丰富的数据类型; Redis可以将数据复制到任意数量的从服务器中。

**5、Hazelcast 基于Java的开源内存数据网格**

Hazelcast 是一种内存数据网格 in-memory data grid，提供Java程序员关键任务交易和万亿级内存应用。虽然Hazelcast没有所谓的‘Master’，但是仍然有一个Leader节点(the oldest member)，这个概念与ZooKeeper中的Leader类似，但是实现原理却完全不同。同时，Hazelcast中的数据是分布式的，每一个member持有部分数据和相应的backup数据，这点也与ZooKeeper不同。

Hazelcast的应用便捷性深受开发者喜欢，但如果要投入使用，还需要慎重考虑。

**5、EHCache广泛使用的开源Java分布式缓存。**

主要面向通用缓存、Java EE和轻量级容器。EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。主要特性有：快速简单，具有多种缓存策略;缓存数据有两级，内存和磁盘，因此无需担心容量问题;缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘;可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存;具有缓存和缓存管理器的侦听接口;支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域;提供Hibernate的缓存实现。

**6、Hadoop --用Java编写的开源软件框架**

用于分布式存储，并对非常大的数据集进行分布式处理。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。

**7、Solr 开源企业搜索平台**  
用Java编写，来自Apache Lucene项目。Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。

与ElasticSearch一样，同样是基于Lucene，但它对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化。

**9、Spark开源集群计算框架**

Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

**10、Memcached 通用分布式内存缓存系统**

Memcached是一套分布式快取系统，当初是Danga Interactive为了LiveJournal所发展的，但被许多软件(如MediaWiki)所使用。Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器，具有以下的特点：协议简单，基于libevent的事件处理，内置内存存储方式。

**11、Apache Hive 在Hadoop之上提供类似SQL的层。**

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库平台。通过hive，可以方便地进行ETL工作。hive定义了一个类似于SQL的查询语言，能够将用户编写的SQL转化为相应的Mapreduce程序基于Hadoop执行。目前，已经发布了Apache Hive 2.1.1 版本。

**12、Apache Kafka 分布式订阅消息系统**

Apache Kafka是一个开源消息系统项目，由Scala写成。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。Kafka维护按类区分的消息，称为主题(topic)。生产者(producer)向kafka的主题发布消息，消费者(consumer)向主题注册，并且接收发布到这些主题的消息。kafka以一个拥有一台或多台服务器的集群运行着，每一台服务器称为broker。

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