數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)內(nèi)容
吃拉面只喝湯
小七木瓜
大數(shù)據(jù)時(shí)代需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的存儲和處理技術(shù)，大數(shù)據(jù)的存儲主要是一些分布式的文件系統(tǒng)，例如GFS和HDFS，數(shù)據(jù)處理需要學(xué)習(xí)mapreduce。大講臺在大數(shù)據(jù)研究和實(shí)踐的方面有著豐富的經(jīng)驗(yàn)，擁有專門的大數(shù)據(jù)教學(xué)視頻和實(shí)例，可以幫助你快速入門大數(shù)據(jù)，走在行業(yè)前端。
飛火+流螢
簡單來講是學(xué)習(xí)Java、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、linux系統(tǒng)操作、hadoop離線分析、Storm實(shí)時(shí)計(jì)算、spark內(nèi)存計(jì)算以及實(shí)操課程。復(fù)雜的話，就是每個(gè)大的知識點(diǎn)里都包含著很多小的知識點(diǎn)，這可以參考（青牛的課程）。
libby131313
大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程有哪些?目前大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)課程需要學(xué)習(xí)Web標(biāo)準(zhǔn)化網(wǎng)頁制作，必備的HTML標(biāo)記和屬性、HTML表格、表單的設(shè)計(jì)與制作、學(xué)習(xí)CSS、豐富HTML網(wǎng)頁的樣式、通過CSS布局和定位的學(xué)習(xí)、讓HTML頁面布局更加美觀、 ... 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程有哪些?目前大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)課程需要學(xué)習(xí)Web標(biāo)準(zhǔn)化網(wǎng)頁制作，必備的HTML標(biāo)記和屬性、HTML表格、表單的設(shè)計(jì)與制作、學(xué)習(xí)CSS、豐富HTML網(wǎng)頁的樣式、通過CSS布局和定位的學(xué)習(xí)、讓HTML頁面布局更加美觀、復(fù)習(xí)所有知識、完成項(xiàng)目布置等。 除此之外大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程有哪些? 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第一部分：大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)——java語言基礎(chǔ)方面 1、Java語言基礎(chǔ) Java開發(fā)介紹、熟悉Eclipse開發(fā)工具、Java語言基礎(chǔ)、Java流程控制、Java字符串、Java數(shù)組與類和對象、數(shù)字處理類與核心技術(shù)、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類 2、 HTML、CSS與Java PC端網(wǎng)站布局、HTML5+CSS3基礎(chǔ)、WebApp頁面布局、原生Java交互功能開發(fā)、Ajax異步交互、jQuery應(yīng)用 3、JavaWeb和數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫、JavaWeb開發(fā)核心、JavaWeb開發(fā)內(nèi)幕 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第二部分： Linux&Hadoop生態(tài)體系 Linux體系、Hadoop離線計(jì)算大綱、分布式數(shù)據(jù)庫Hbase、數(shù)據(jù)倉庫Hive、數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第三部分：分布式計(jì)算框架和Spark&Strom生態(tài)體系 1、分布式計(jì)算框架 Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機(jī)器學(xué)習(xí)、Spark—GraphX 圖計(jì)算、實(shí)戰(zhàn)一：基于Spark的推薦系統(tǒng)(某一線公司真實(shí)項(xiàng)目)、實(shí)戰(zhàn)二：新浪網(wǎng)() 2、storm技術(shù)架構(gòu)體系 Storm原理與基礎(chǔ)、消息隊(duì)列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實(shí)戰(zhàn)一：日志告警系統(tǒng)項(xiàng)目、實(shí)戰(zhàn)二：猜你喜歡推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn) 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第四部分：大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(一線公司真實(shí)項(xiàng)目) 數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、數(shù)據(jù)應(yīng)用 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第五部分：大數(shù)據(jù)分析 —AI(人工智能) Data Analyze工作環(huán)境準(zhǔn)備&數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)可視化、Python機(jī)器學(xué)習(xí) 1、Python機(jī)器學(xué)習(xí)2、圖像識別&神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理&社交網(wǎng)絡(luò)處理、實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：戶外設(shè)備識別分析
xuexue1535
老男孩教育的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程內(nèi)容包括：Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro與Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban、Python與大數(shù)據(jù)分析等
依瑪語錄
大數(shù)據(jù)需要學(xué)什么
大數(shù)據(jù)開發(fā)專業(yè)需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容有8個(gè)階段，你可以按照大數(shù)據(jù)路線圖的順序?qū)W習(xí)，選大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的時(shí)候重點(diǎn)關(guān)注機(jī)構(gòu)的口碑，好的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)口碑都是不錯(cuò)的，除了口碑再了解機(jī)構(gòu)的師資力量、講師的水平怎樣，實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)多不多，費(fèi)用花銷，課程體系，課程學(xué)習(xí)需要多久，課程是不是緊跟著企業(yè)的需求，多長時(shí)間更新一次等等這些方面都要了解清楚，去實(shí)地考察、試聽幾天，希望你早日學(xué)有所成。
S素年錦時(shí)
1.大數(shù)據(jù)工程師工作中會做什么？集群運(yùn)維：安裝、測試、運(yùn)維各種大數(shù)據(jù)組件數(shù)據(jù)開發(fā)：細(xì)分一點(diǎn)的話會有ETL工程師、數(shù)據(jù)倉庫工程師等數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)：偏重Web系統(tǒng)開發(fā)，比如報(bào)表系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)等這里面有很多內(nèi)容其實(shí)是十分重合的，下面大致聊一下每一塊內(nèi)容大致需要學(xué)什么，以及側(cè)重點(diǎn)。2.集群運(yùn)維數(shù)據(jù)工程師，基本上是離不開集群搭建，比如hadoop、Spark、Kafka，不要指望有專門的運(yùn)維幫你搞定，新組件的引入一般都要自己來動手的。因此這就要求數(shù)據(jù)工程師了解各種大數(shù)據(jù)的組件。由于要自己的安裝各種開源的組件，就要求數(shù)據(jù)工程師要具備的能力： Linux 。要對Linux比較熟悉，能各種自己折騰著玩。由于現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)基本上是 JVM系的，因此在語言上，就不要猶豫了，JVM系的Java和Scala基本上跑不掉，Java基本上要學(xué)的很深，Scala就看情況了。3. ETLETL在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域主要體現(xiàn)在各種數(shù)據(jù)流的處理。這一塊一方面體現(xiàn)在對一些組件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapReduce;另一方面就是編程語言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。4.系統(tǒng)開發(fā)我們大部分的價(jià)值最后都會由系統(tǒng)來體現(xiàn)，比如報(bào)表系統(tǒng)和推薦系統(tǒng)。因此就要求有一定的系統(tǒng)開發(fā)能力，最常用的就是 Java Web這一套了，當(dāng)然Python也是挺方便的。需要注意的是，一般數(shù)據(jù)開發(fā)跑不掉的就是各種提數(shù)據(jù)的需求，很多是臨時(shí)和定制的需求，這種情況下， Sql就跑不掉了，老老實(shí)實(shí)學(xué)一下Sql很必要。如何入門？前面提到了一些數(shù)據(jù)工程師會用到的技能樹，下面給一個(gè)入門的建議，完全個(gè)人意見。1.了解行業(yè)情況剛開始一定要了解清楚自己和行業(yè)的情況，很多人根本就分不清招聘信息中的大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別就說自己要轉(zhuǎn)行，其實(shí)是很不負(fù)責(zé)的。不要總是趕熱點(diǎn)，反正我就是經(jīng)常被鄙視做什么大數(shù)據(jù)開發(fā)太Low，做數(shù)據(jù)就要做數(shù)據(jù)挖掘，不然永遠(yuǎn)都是水貨。2.選擇學(xué)習(xí)途徑如果真是清楚自己明確地想轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)開發(fā)了，要考慮一下自己的時(shí)間和精力，能拿出來多少時(shí)間，而且在學(xué)習(xí)的時(shí)候最好有人能多指點(diǎn)下，不然太容易走彎路了。在選擇具體的學(xué)習(xí)途徑時(shí)，要慎重一點(diǎn)，有幾個(gè)選擇：自學(xué)報(bào)班找人指點(diǎn)別的不說了，報(bào)班是可以考慮的，不要全指望報(bào)個(gè)輔導(dǎo)班就能帶你上天，但是可以靠他幫你梳理思路。如果有專業(yè)從事這一行的人多幫幫的話，是最好的。不一定是技術(shù)好，主要是可溝通性強(qiáng)。3.學(xué)習(xí)路線學(xué)習(xí)路線，下面是一個(gè)大致的建議：第一階段先具備一定的Linux和Java的基礎(chǔ)，不一定要特別深，先能玩起來，Linux的話能自己執(zhí)行各種操作，Java能寫點(diǎn)小程序。這些事為搭建Hadoop環(huán)境做準(zhǔn)備。學(xué)習(xí)Hadoop，學(xué)會搭建單機(jī)版的Hadoop，然后是分布式的Hadoop，寫一些MR的程序。接著學(xué)學(xué)Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的其它大數(shù)據(jù)組件，比如Spark、Hive、Hbase，嘗試去搭建然后跑一些官網(wǎng)的Demo。Linux、Java、各種組件都有一些基礎(chǔ)后，要有一些項(xiàng)目方面的實(shí)踐，這時(shí)候找一些成功案例，比如搜搜各種視頻教程中如何搞一個(gè)推薦系統(tǒng)，把自己學(xué)到的用起來。第二階段到這里是一個(gè)基本的階段了，大致對數(shù)據(jù)開發(fā)有一些了解了。接著要有一些有意思內(nèi)容可以選學(xué)。數(shù)據(jù)倉庫體系：如何搞數(shù)據(jù)分層，數(shù)據(jù)倉庫體系該如何建設(shè)，可以有一些大致的了解。用戶畫像和特征工程：這一部分越早了解越好。一些系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)思路：比如調(diào)度系統(tǒng)、元數(shù)據(jù)系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)這些系統(tǒng)如何實(shí)現(xiàn)。第三階段下面要有一些細(xì)分的領(lǐng)域需要深入進(jìn)行，看工作和興趣來選擇一些來深入進(jìn)行分布式理論：比如Gossip、DHT、Paxo這些構(gòu)成了各種分布式系統(tǒng)的底層協(xié)議和算法，還是要學(xué)一下的。數(shù)據(jù)挖掘算法：算法是要學(xué)的，但是不一定純理論，在分布式環(huán)境中實(shí)現(xiàn)算法，本身就是一個(gè)大的挑戰(zhàn)。各種系統(tǒng)的源碼學(xué)習(xí)：比如Hadoop、Spark、Kafka的源碼，想深入搞大數(shù)據(jù)，源碼跑不掉。
了了大哥
大數(shù)據(jù)前景是很不錯(cuò)的，像大數(shù)據(jù)這樣的專業(yè)還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業(yè)的薪資也是可觀的，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)可以按照路線圖的順序，
學(xué)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵是找到靠譜的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，你可以深度了解機(jī)構(gòu)的口碑情況，問問周圍知道這家機(jī)構(gòu)的人，除了口碑再了解機(jī)構(gòu)的以下幾方面：
1.?師資力量雄厚
要想有1+1>2的實(shí)際效果，很關(guān)鍵的一點(diǎn)是師資隊(duì)伍，你接下來無論是找個(gè)工作還是工作中出任哪些的人物角色，都越來越愛你本身的技術(shù)專業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)性，也許的技術(shù)專業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)性則絕大多數(shù)來自你的技術(shù)專業(yè)大數(shù)據(jù)教師，一個(gè)好的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)必須具備雄厚的師資力量。
2. 就業(yè)保障完善
實(shí)現(xiàn)1+1>2效果的關(guān)鍵在于能夠?yàn)槟闾峁┝己玫陌l(fā)展平臺，即能夠?yàn)槟闾峁┝己玫木蜆I(yè)保障，讓學(xué)員能夠?qū)W到實(shí)在實(shí)在的知識，并向大數(shù)據(jù)學(xué)員提供一對一的就業(yè)指導(dǎo)，確保學(xué)員找到自己的心理工作。
3. 學(xué)費(fèi)性價(jià)比高
一個(gè)好的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)肯定能給你帶來1+1>2的效果，如果你在一個(gè)由專業(yè)的大數(shù)據(jù)教師領(lǐng)導(dǎo)并由大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)自己提供的平臺上工作，你將獲得比以往更多的投資。
希望你早日學(xué)有所成。
cherryhu111
Sqoop：(發(fā)音：skup)作為一款開源的離線數(shù)據(jù)傳輸工具，主要用于Hadoop(Hive) 與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(MySql,PostgreSQL)間的數(shù)據(jù)傳遞。它可以將一個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。
Flume：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集的一個(gè)開源框架，它是Cloudera提供的一個(gè)高可用用的、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)。目前已經(jīng)是Apache的頂級子項(xiàng)目。使用Flume可以收集諸如日志、時(shí)間等數(shù)據(jù)并將這些數(shù)據(jù)集中存儲起來供下游使用(尤其是數(shù)據(jù)流框架，例如Storm)。和Flume類似的另一個(gè)框架是Scribe(FaceBook開源的日志收集系統(tǒng)，它為日志的分布式收集、統(tǒng)一處理提供一個(gè)可擴(kuò)展的、高容錯(cuò)的簡單方案)大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程內(nèi)容有哪些
Kafka：通常來說Flume采集數(shù)據(jù)的速度和下游處理的速度通常不同步，因此實(shí)時(shí)平臺架構(gòu)都會用一個(gè)消息中間件來緩沖，而這方面最為流行和應(yīng)用最為廣泛的無疑是Kafka。它是由LinkedIn開發(fā)的一個(gè)分布式消息系統(tǒng)，以其可以水平擴(kuò)展和高吞吐率而被廣泛使用。目前主流的開源分布式處理系統(tǒng)(如Storm和Spark等)都支持與Kafka 集成。
Kafka是一個(gè)基于分布式的消息發(fā)布-訂閱系統(tǒng)，特點(diǎn)是速度快、可擴(kuò)展且持久。與其他消息發(fā)布-訂閱系統(tǒng)類似，Kafka可在主題中保存消息的信息。生產(chǎn)者向主題寫入數(shù)據(jù)，消費(fèi)者從主題中讀取數(shù)據(jù)。淺析大數(shù)據(jù)分析技術(shù)
作為一個(gè)分布式的、分區(qū)的、低延遲的、冗余的日志提交服務(wù)。和Kafka類似消息中間件開源產(chǎn)品還包括RabbiMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等。
MapReduce：MapReduce是Google公司的核心計(jì)算模型，它將運(yùn)行于大規(guī)模集群上的復(fù)雜并行計(jì)算過程高度抽象為兩個(gè)函數(shù)：map和reduce。MapReduce最偉大之處在于其將處理大數(shù)據(jù)的能力賦予了普通開發(fā)人員，以至于普通開發(fā)人員即使不會任何的分布式編程知識，也能將自己的程序運(yùn)行在分布式系統(tǒng)上處理海量數(shù)據(jù)。
Hive：MapReduce將處理大數(shù)據(jù)的能力賦予了普通開發(fā)人員，而Hive進(jìn)一步將處理和分析大數(shù)據(jù)的能力賦予了實(shí)際的數(shù)據(jù)使用人員(數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)分析師、算法工程師、和業(yè)務(wù)分析人員)。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程大綱
Hive是由Facebook開發(fā)并貢獻(xiàn)給Hadoop開源社區(qū)的，是一個(gè)建立在Hadoop體系結(jié)構(gòu)上的一層SQL抽象。Hive提供了一些對Hadoop文件中數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理、查詢、分析的工具。它支持類似于傳統(tǒng)RDBMS的SQL語言的查詢語言，一幫助那些熟悉SQL的用戶處理和查詢Hodoop在的數(shù)據(jù)，該查詢語言稱為Hive SQL。Hive SQL實(shí)際上先被SQL解析器解析，然后被Hive框架解析成一個(gè)MapReduce可執(zhí)行計(jì)劃，并按照該計(jì)劃生產(chǎn)MapReduce任務(wù)后交給Hadoop集群處理。
Spark：盡管MapReduce和Hive能完成海量數(shù)據(jù)的大多數(shù)批處理工作，并且在打數(shù)據(jù)時(shí)代稱為企業(yè)大數(shù)據(jù)處理的首選技術(shù)，但是其數(shù)據(jù)查詢的延遲一直被詬病，而且也非常不適合迭代計(jì)算和DAG(有限無環(huán)圖)計(jì)算。由于Spark具有可伸縮、基于內(nèi)存計(jì)算能特點(diǎn)，且可以直接讀寫Hadoop上任何格式的數(shù)據(jù)，較好地滿足了數(shù)據(jù)即時(shí)查詢和迭代分析的需求，因此變得越來越流行。
Spark是UC Berkeley AMP Lab(加州大學(xué)伯克利分校的 AMP實(shí)驗(yàn)室)所開源的類Hadoop MapReduce的通用并行框架，它擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)，但不同MapReduce的是，Job中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不需要再讀寫HDFS ，因此能更好適用于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce算法。
Spark也提供類Live的SQL接口，即Spark SQL，來方便數(shù)據(jù)人員處理和分析數(shù)據(jù)。
Spark還有用于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的流計(jì)算框架Spark Streaming,其基本原理是將實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)分成小的時(shí)間片段(秒或幾百毫秒)，以類似Spark離線批處理的方式來處理這小部分?jǐn)?shù)據(jù)。
Storm：MapReduce、Hive和Spark是離線和準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的主要工具，而Storm是實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)的。
Storm是Twitter開源的一個(gè)類似于Hadoop的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架。Storm對于實(shí)時(shí)計(jì)算的意義相當(dāng)于Hadoop對于批處理的意義。Hadoop提供了Map和Reduce原語，使對數(shù)據(jù)進(jìn)行批處理變得非常簡單和優(yōu)美。同樣，Storm也對數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)計(jì)算提供了簡單的Spout和Bolt原語。Storm集群表面上和Hadoop集群非常像，但是在Hadoop上面運(yùn)行的是MapReduce的Job,而在Storm上面運(yùn)行的是Topology(拓?fù)?。
Storm拓?fù)淙蝿?wù)和Hadoop MapReduce任務(wù)一個(gè)非常關(guān)鍵的區(qū)別在于：1個(gè)MapReduce Job最終會結(jié)束，而一個(gè)Topology永遠(yuǎn)運(yùn)行(除非顯示的殺掉它)，所以實(shí)際上Storm等實(shí)時(shí)任務(wù)的資源使用相比離線MapReduce任務(wù)等要大很多，因?yàn)殡x線任務(wù)運(yùn)行完就釋放掉所使用的計(jì)算、內(nèi)存等資源，而Storm等實(shí)時(shí)任務(wù)必須一直占有直到被顯式的殺掉。Storm具有低延遲、分布式、可擴(kuò)展、高容錯(cuò)等特性，可以保證消息不丟失，目前Storm, 類Storm或基于Storm抽象的框架技術(shù)是實(shí)時(shí)處理、流處理領(lǐng)域主要采用的技術(shù)。
Flink：在數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，批處理任務(wù)和實(shí)時(shí)流計(jì)算任務(wù)一般被認(rèn)為是兩種不同的任務(wù)，一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)目一般會被設(shè)計(jì)為只能處理其中一種任務(wù)，例如Storm只支持流處理任務(wù)，而MapReduce, Hive只支持批處理任務(wù)。
Apache Flink是一個(gè)同時(shí)面向分布式實(shí)時(shí)流處理和批量數(shù)據(jù)處理的開源數(shù)據(jù)平臺，它能基于同一個(gè)Flink運(yùn)行時(shí)(Flink Runtime),提供支持流處理和批處理兩種類型應(yīng)用的功能。Flink在實(shí)現(xiàn)流處理和批處理時(shí)，與傳統(tǒng)的一些方案完全不同，它從另一個(gè)視角看待流處理和批處理，將二者統(tǒng)一起來。Flink完全支持流處理，批處理被作為一種特殊的流處理，只是它的數(shù)據(jù)流被定義為有界的而已。基于同一個(gè)Flink運(yùn)行時(shí)，F(xiàn)link分別提供了流處理和批處理API，而這兩種API也是實(shí)現(xiàn)上層面向流處理、批處理類型應(yīng)用框架的基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)分析要學(xué)什么
Beam：Google開源的Beam在Flink基礎(chǔ)上更進(jìn)了一步，不但希望統(tǒng)一批處理和流處理，而且希望統(tǒng)一大數(shù)據(jù)處理范式和標(biāo)準(zhǔn)。Apache Beam項(xiàng)目重點(diǎn)在于數(shù)據(jù)處理的的編程范式和接口定義，并不涉及具體執(zhí)行引擎的實(shí)現(xiàn)。Apache Beam希望基于Beam開發(fā)的數(shù)據(jù)處理程序可以執(zhí)行在任意的分布式計(jì)算引擎上。
Apache Beam主要由Beam SDK和Beam Runner組成，Beam SDK定義了開發(fā)分布式數(shù)據(jù)處理任務(wù)業(yè)務(wù)邏輯的API接口，生成的分布式數(shù)據(jù)處理任務(wù)Pipeline交給具體的Beam Runner執(zhí)行引擎。Apache Flink目前支持的API是由Java語言實(shí)現(xiàn)的，它支持的底層執(zhí)行引擎包括Apache Flink、Apache Spark和Google Cloud Flatform。
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