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想要年薪10万+,Java开发者必会这15个大数据工具和框架!

原创 大规模网络运维 作者:博为峰网校 时间:2018-09-13 17:46:01 0 删除 编辑

国内大多数大型互联网公司的程序员被称作研发工程师,但实际上国内几乎没有研发项目,只能叫做开发。

开发程序员的工作大多是重复性劳动,容易产生疲惫感,薪资在工作2-5年内就达到了一个峰值,再要提升就比较困难,这样就导致了很多程序员最终转行做了其他行业。

JAVA的精密、强大,拥有其它语言不可替代的性能和可维护性,早已经是成为受欢迎的编程语言之一,很多人想进入IT行业,选择的语言就是JAVA。

但是,在未来10年肯定是大数据的天下,人工智能的爆发,将会有大量企业会进入大数据领域,而从JAVA程序员转JAVA大数据就会有天然的优势,因为目前大数据的架构基本都是用JAVA语言完成,未来10年,JAVA大数据的需求量会越来越大。

现在学习JAVA的小伙伴,如果想以后不被淘汰,将来势必会进军大数据行列,根据目前的行业动态,JAVA程序员由于发展的局限性以及随着年龄增长,在竞争方面也越来越容易被年轻一代赶超,因为JAVA程序员的加班时间过长导致,所以大批JAVA工程师前辈已经先一步进军大数据了。

当今IT开发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。根据外媒的一项调查报告,专家列出了Java程序员在过去12个月内一直使用的一些工具或框架,或许会对你有意义。

1、MongoDB ——最受欢迎的,跨平台的,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  ——为云构建的分布式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,最初是由Facebook开发的,旨在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

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。

6、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。

7、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。

8、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  ——Apache Software Foundation中最活跃的项目,是一个开源集群计算框架。

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。

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  --最初是由LinkedIn开发的高吞吐量,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。

13、Akka  --用于在JVM上构建高并发,分布式和弹性消息驱动应用程序的工具包。

Akka 是一个用 Scala 编写的库,用于简化编写容错的、高可伸缩性的 Java 和 Scala 的 Actor 模型应用。它已经成功运用在电信行业,系统几乎不会宕机。

14、HBase  --开放源代码,非关系型,分布式数据库,采用Google的BigTable建模,用Java编写,并在HDFS上运行。

与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同,HBase是Google Bigtable的开源实现,类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据,HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据;Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务,HBase利用Zookeeper作为对应。

15、Neo4j  --在Java中实现的开源图形数据库。

Neo4j是一个高性能的NOSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全事务特性的Java持久化引擎。

总结:

Java受到全球百万计开发者的追捧,已经演变为一门出色的编程语言。最终,这门语言随着技术的变化,不断的被改善以迎合变化的市场需求。

无论你是否拥有一家科技公司,软件已经成为几乎每一个企业不可或缺的一部分,为了吸引你潜在的顾客,你应该交付给客户一个技术上有创新的产品。那么,Java能提供这样的平台帮你实现这一技术创新。Java贡献者们一直保持着大幅度的更新,以提供最新最强大的功能。

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