對于許多參加大數據培訓學員來說，看到這樣的標題一定會處于好奇進來看一下，是不是自學習過的內容，看自己都知道那些內容，是否值得學習?；蛘呤翘幱诤闷婵吹降桌镞呏v的對不對的。對于想要參見大數據培訓的想了解的是大數據技術核心內容從而對比一下一些大數據培訓機構課程大綱便于自己的選擇。那么接下來我們一起來了解一下。

第一：Hadoop

缺點：采用批量處理技術，每一次的處理分析都需要訪問HDFS（硬盤存儲系統）導致其無法快速響應實時計算的要求。

歸屬：美國非盈利軟件基金會Apache（阿帕奇）（One Kill）

第二：Spark（伯克利大學的貢獻）

缺點：處理能力比不過MapReduce；統計功能與R語言無可比性

歸屬：美國非盈利軟件基金會Apache（阿帕奇）（Double Kill）

第三：Storm

缺點：資源分配沒有考慮任務拓撲的結構特征；采用集中式的作業級容錯機制，一定程度限制了系統的可拓展性。智者千慮，必有一失，不怕不怕啦

歸屬：美國非盈利軟件基金會Apache（阿帕奇）（Three Kill）

第四金剛：Kafka

缺點：該系統在大批量容錯、副本保護機制上還存在著巨大缺陷。果然人無完人，金無足赤

歸屬：美國非盈利軟件基金會Apache（阿帕奇）（Four Kill）

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