大数据给大多数人的感觉是，专业性强，操作繁琐，完全属于“高大上”的技术。好奇的人或许只会**网络搜索了解了一些甚至都谈不上皮毛的东西连概念都说不上来，而有一些人则看到了大数据带来的机遇，想**专业的培训来学习大数据，投身大数据行业让大数据为自己所用为自己带来利益和价值。
那么，大数据培训学什么呢？千锋教育大数据培训敢负责任的说，行业真正大数据培训，82%主讲都是hadoop生态体系、spark生态体系、storm实时开发。市面所谓“大数据”培训机构85%基本讲的都是JAVA/PHP数据或数据库学习，而真正的大数据课程含量居然不超过15%！
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Hadoop生态体系
Hadoop 是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。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。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
Hadoop “栈”由多个组件组成。包括：
1· Hadoop分布式文件系统（HDFS）：所有Hadoop集群的默认存储层;
2· 名称节点：在Hadoop集群中，提供数据存储位置以及节点失效信息的节点。
3· 二级节点：名称节点的备份，它会定期复制和存储名称节点的数据，以防名称节点失效。
4· 作业跟踪器：Hadoop集群中发起和协调MapReduce作业或数据处理任务的节点。
5· 从节点：Hadoop集群的普通节点，从节点存储数据并且从作业跟踪器那里获取数据处理指令。
Spark生态体系
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，这些有用的不同之处使 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。
Storm实时开发
Storm是一个并开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流，像Hadoop批量处理大数据一样，Storm可以实时处理数据。Storm简单，可以使用任何编程语言。
Storm有如下特点：
编程简单：开发人员只需要关注应用逻辑，而且跟Hadoop类似，Storm提供的编程原语也很简单
高性能，低延迟：可以应用于广告搜索引擎这种要求对广告主的操作进行实时响应的场景。
分布式：可以轻松应对数据量大，单机搞不定的场景
可扩展： 随着业务发展，数据量和计算量越来越大，系统可水平扩展
容错：单个节点挂了不影响应用
消息不丢失：保证消息处理
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