zeromq大数据（odeon大数据）

本篇目录：

1、谁能回答我什么叫大数据?大数据的核心内容是什么呢?2、开源的大数据框架有哪些?3、大数据如何入门4、python有什么好的大数据/并行处理框架5、大数据和python有关系吗?6、消息队列之zeroMQ、rabbitMQ、kafka

谁能回答我什么叫大数据?大数据的核心内容是什么呢?

1、其实很简单，大数据其实就是海量资料巨量资料，这些巨量资料来源于世界各地随时产生的数据，在大数据时代，任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。

2、本书认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。

3、大数据或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。

开源的大数据框架有哪些?

1、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。

2、Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。

3、**Spark**：Spark是一个开源的、快速的、和可扩展的大数据处理框架。它提供了分布式数据存储（如弹性分布式数据集，RDD），以及一系列用于处理大规模数据的算法库，如机器学习、图计算等。

4、主流的大数据分析平台构架：Hadoop Hadoop采用MapReduce分布式计算框架，根据GFS开发了HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。

5、大数据与Hadoop可谓密不可分。这套软件库兼框架能够利用简单的编程模型将大规模数据集分发于计算机集群当中。其尤为擅长处理大规模数据并使其可用于本地设备当中。

大数据如何入门

1、新手学习大数据可以通过自学或是培训两种方式。想要自学那么个人的学历不能低于本科，若是计算机行业的话比较好。

2、学习计算机编程语言。对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单，因为需要掌握一门计算机的编程语言，计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。学习大数据相关课程。一般就可以进行大数据部分的课程学习了。实战阶段。

3、自学大数据分析需要掌握一些基础知识，例如Python、SQL、R等编程语言，以及数据清洗、数据可视化、统计分析等技能。

4、学习大数据的方法：关注一些大数据领域的动态，让自己融入大数据这样一个大的环境中。然后找一些编程语言的资料（大数据的基础必备技能）和大数据入门的视频和书籍，基本的技术知识还是要了解的。

5、大数据开发如何入门可以从编程入手，其中Linux和Java是必须要掌握的，这时最基本的。大数据分析主要用的是Python，大数据开发主要是基于JAVA。

6、学ai大数据不是只会一门相关知识就能拿下的，需要掌握的非常之多：编程：学习如何编码是大数据分析师的基本技能。你需要编写代码以使用海量数据集进行数值和统记工作。

python有什么好的大数据/并行处理框架

python框架有很多，下面介绍几个常见的框架：DjangoDjango是比较出名的Python框架，它最出名的是其全自动化的管理后台，只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。

Django与其他框架比较，它有个比较独特的特性，支持orm，将数据库的操作封装成为python，对于需要适用多种数据库的应用来说是个比较好的特性。

第一个：Django Django是一个开源的Web应用框架，由Python写成，支持许多数据库引擎，可以让Web开发变得迅速和可扩展，并会不断的版本更新以匹配Python最新版本，如果是新手程序员，可以从这个框架入手。

Selenium支持多种语言开发，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用来渲染解析JS，Selenium 用来驱动以及与Python的对接，Python进行后期的处理。Scrapy：Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。

巨大的数据不是语言所能解决的，需要处理数据的框架（hadoop， mpi。。

大数据和python有关系吗?

1、做大数据开发和分析不仅要用到Java，Python也是较重要的语言。

2、不一定的，但必须有一门编程语言基础，Java或者是python，要不就是研究生及以上学历；大数据核心是获取数据的方法，也就是建模。python只是一种可以用于大数据开发的编程语言。

3、翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，差距也很大。比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。所以Python是一种相当高级的语言。

4、学习Python还是有一定必要的，一方面Python语言在大数据领域的应用比较广泛，另一方面Python语言也比较简单易用，在很多场景下采用Python也会明显提升工作效率。实际上，很多初学者学习大数据，往往都是从学习Python语言开始的。

消息队列之zeroMQ、rabbitMQ、kafka

Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都是流行的消息队列中间件，它们各有优缺点。以下是一些总结和区别：- Kafka：高吞吐量、低延迟、高可用性、分布式、持久化存储、多租户支持等 。

　ZeroMQ ZeroMQ号称最快的消息队列系统，尤其针对大吞吐量的需求场景。ZeroMQ能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列，但是开发人员需要自己组合多种技术框架，技术上的复杂度是对这MQ能够应用成功的挑战。

RabbitMQ和Kafka的主要区别如下：消息协议：RabbitMQ使用AMQP（高级消息队列协议），而Kafka使用其自定义的协议。AMQP是一种标准协议，可以提供更强的互操作性，但Kafka的自定义协议可能具有更高的性能。

MQ支持Broker构架，消息发送给客户端时需要在中心队列排队。对路由，负载均衡或者数据持久化都有很好的支持。还有ActiveMq，ZeroMq等。功能基本上大同小异。并发吞吐TPS比较，ZeroMq 最好，RabbitMq 次之， ActiveMq 最差。

由此可见，Kafka绝对是为了高吞吐量设计的，比如设置分片数为100，那么就有100台机器去扛一个Topic的流量，当然比RabbitMQ的单机性能好。

到此，以上就是小编对于odeon大数据的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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