学习大数据技术的人络绎不绝，由于大数据发展日益广阔，大数据就业环境也是不断往好的方向发展。
    在广州大数据培训当中，除了系统学习大数据课程，三个核心技术一定要掌握，包括：Hadoop生态体系、Spark生态体系、Storm实时开发   ，每个技术都有其特定的意思。
    一、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。
    二、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。
    三、Storm实时开发
    Storm是一个免费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。
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