像hadoop开发工程师，这是一个分布式的文件系统，简称是HDFS，它能够对大量的数据进行分布式处理，并且高效、可靠、可伸缩。由于它能解决大数据存储的问题，所以市场上的需求量很大。
数据技术与应用发展趋势：数据资产管理、增强分析、智能化数据基础设施、面向AI的分布式框架、数据安全即服务。
随着现在物联网的一个发展和大数据时代的到来, 分布式应用的设计都会使用到高效且稳定的网络通信框架来进行数据和消息的传输。在Java的分布式技术Dubbo、Zookeeper、MQ以及大数据技术中的Spark都是使用Netty框架来实现直接的一个网络通信，掌握好Netty可以更深入的了解开源框架的底层实现和自己的分布式网络通信的应用。
随着业务发展，缓存的单点压力也会比较大，于是乎分布式缓存就出现了，通常来说，缓存难以保证数据的可靠性，因为它们的数据可能会丢失，同时缓存只能存储一部分的数据，并不能解决所有问题。
大数据开发技术在各大公司企业中一直备受关注，因此想要参加大数据培训学习大数据开发技术的人有很多，本篇文章小编就给读者们一下大数据Spark中对RDD的理解。RDD(ResilientDistributedDatasets)，RDD是一个弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限共享内存模型。关于大数据Spark中对RDD的理解，现在给大家。
任何新兴科技总会经历创新萌芽到期望幻灭的周期，这并不奇怪。就2018年行业应用现状来看，大数据正逐步成为企业的标准化应用技术：从早期尝试搭建分布式集群、到数据采集汇总、到数据加工与开发、再到大数据的应用场景落地，企业数据架构已经全面接纳、融合了分布式平台，并经历了从集中式、到混合式的探索期。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。
