框架学习资料,框架知识

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于框架学习资料的问题，于是小编就整理了2个相关介绍框架学习资料的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据的框架主要学习和使用什么呢？
2. 框架学习法的使用方法？

大数据的框架主要学习和使用什么呢？

消息队列很多：

1、RabbitMQ

RabbitMQ 2007年发布，是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一。

2、ActiveMQ

ActiveMQ是由Apache出品，ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现。它非常快速，支持多种语言的客户端和协议，而且可以非常容易的嵌入到企业的应用环境中，并有许多高级功能

3、RocketMQ

RocketMQ出自 阿里公司的开源产品，用 Java 语言实现，在设计时参考了 Kafka，并做出了自己的一些改进，消息可靠性上比 Kafka 更好。RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理等

4、Kafka

Apache Kafka是一个分布式消息发布订阅系统。它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log)，，之后成为Apache项目的一部分。Kafka系统快速、可扩展并且可持久化。它的分区特性，可***和可容错都是其不错的特性。

你说的应该是大数据平台中的主流框架，我列举一下：

（一）Hadoop生态圈

• HDFS：分布式文件系统，解决大数据的存储
• Yarn（MapReduce）：分布式计算框架，解决大数据的计算
• Hive：Hadoop中的数据分析引擎，支持SQL
• HBase：基于HDFS的NoSQL数据库
• ZooKeeper：分布式协调服务，可以用于实现HA（高可用架构）
• 其他
• （二）Spark生态圈
• Spark Core：Spark的核心，用于离线计算
• Spark SQL：Spark的数据分析引擎，支持SQL语句
• Spark Streaming：Spark的流式计算引擎，但本质依然是离线计算
• MLlib：机器学习框架
• （三）Flink生态圈
• Flink DataSet：Flink批处理（离线计算）API
• Flink DataStream：Flink流处理（实时计算）API
• Flink Table&SQL：Flink的数据分析引擎，支持SQL语句
• MLlib：机器学习框架

框架学习法的使用方法？

框架学习法是一种有组织、有系统的学习方法，可以帮助学习者更加高效地掌握知识和技能。以下是框架学习法的使用方法：
1. 确定学习目标：明确自己想要学习的内容和目标，将其分解为可行和具体的小目标。
2. 查找和整理信息：收集相关的学习资料和资源，根据学习目标将它们分类整理。
3. 制定学习计划：根据学习目标和所需***，制定一个合理的学习***。确定每个学习步骤的时间和顺序。
4. 构建学习框架：将学习内容分为主题、子主题和具体的知识点，形成一种层次结构的学习框架。
5. 细化学习步骤：将学习框架中的每个知识点细化为具体的学习步骤。每个步骤都需要清晰地定义学习目标、所需***和预期结果。
6. 学习和实践：按照学习框架和学习步骤的指导，逐一完成每个学习步骤。在学习过程中注意理解和掌握知识，并进行实践和应用。可以使用各种学习方法，如阅读、听讲座、练习习题等。
7. 检查和反馈：在学习过程中，及时检查自己的学习进展和理解程度。可以通过测试、练习、讨论等方式进行反馈。
8. 复习和总结：完成学习框架的所有学习步骤后，进行复习和总结。回顾所学知识，强化记忆，消化和吸收学习成果。
9. 持续学习：框架学习法可以持续应用于不同领域的学习。在不同的学习过程中，可以根据需要调整和优化学习框架。
通过使用框架学习法，学习者能够更好地组织、理解和掌握知识，提高学习效率和学习成果。

到此，以上就是小编对于框架学习资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于框架学习资料的2点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.lnbtw.com/post/42495.html