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大数据技术栈包括哪些?
大数据处理的技术栈共有四个层次，分别是数据采集和传输层、数据存储层、数据处理和分析层、数据应用层。数据采集和传输层：这一层主要负责从各种数据源收集数据，并将数据传输到数据中心。常用的技术包括Flume、Logstash、Sqoop等。
此外，Java 开发人员还可以使用 Hadoop、Spark 等大数据技术栈，这些技术栈都是基于 Java 开发的。因此，Java 开发人员可以更容易地转向大数据领域。当然，如果您想成为一名专业的大数据工程师，您需要学习新的技术和工具。例如，您需要学习如何使用 Spark、Hadoop、Hive、Pig 等大数据工具。
管理层 要支持在多源数据上做深层次的分析，大数据技术架构中需要一个管理平台，使结构化和非结构化数据管理为一体，具备实时传送和查询、计算功能。本层既包括数据的存储和管理，也涉及数据的计算。并行化和分布式是大数据管理平台所必须考虑的要素。分析层 大数据应用需要大数据分析。
好程序员分享Python之五分钟了解Django框架设计
1、当前主流的开发语言如Java、PHP、Python中都有MVC框架。 Web MVC各部分的功能 M全拼为Model，主要封装对数据库层的访问，对数据库中的数据进行增、删、改、查操作。 V全拼为View，用于封装结果，生成页面展示的html内容。
2、Django 框架的核心组件有： 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美管理界面 一流的 URL 设计 设计者友好的模板语言 缓存系统。
3、至于MVC控制器部分，由Django框架的URLconf来实现。URLconf机制是使用正则表达式匹配URL，然后调用合适的Python函数。URLconf对于URL的规则没有任何限制，你完全可以设计成任意的URL风格，不管是传统的，RESTful的，或者是另类的。
4、Django是一个开源的python Web框架，用于快速开发，实用，可维护，简洁的设计，并保护网站。Web应用程序框架是应用程序开发所需的所有组件的工具包。Django框架的主要目标是允许开发人员专注于新应用程序的组件，而不是花时间在已开发的组件上。Django是市场上许多其他框架的完整功能。
5、Django是一个用Python编写的开放源代码的Web应用框架，采用了MVC的框架模式，也有很多人把它称为MVT模式。
6、Django Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，模板T和视图V。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS(内容管理系统)软件。Flask Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。
python有什么好的大数据/并行处理框架
1、Django： Python Web应用开发框架 Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，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。
2、Pillow.它是PIL（Python图形库）的一个友好分支。对于用户比PIL更加友好，对于任何在图形领域工作的人是必备的库。SQLAlchemy.一个数据库的库。对它的评价褒贬参半。是否使用的决定权在你手里。BeautifulSoup.我知道它很慢，但这个xml和html的解析库对于新手非常有用。
3、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。
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