大数据技术专业需要学习SQL、NoSQL等不同类型的数据库技术，以及如何优化数据库的性能，如何处理海量数据。大数据技术主要学什么？大数据技术介绍如下:数据库技术:数据库是存储和管理数据的关键技术，数据可视化和分析:数据可视化和分析可以帮助专业人士将大数据转化为易于理解的信息。
最近在抽时间写k8s的教程，很费时间。相关内容初步完成后再和大家分享。对于k8s来说，上云更简单、更稳定、更便宜，所以我们需要了解主流云服务的容器服务，以便更好的应用到生产中。主流云服务容器服务介绍Docker Kubernetes已经成为云计算的主流。亚马逊AWSAmazonWebServices(AWS)是亚马逊的云计算服务平台，为全球客户提供云解决方案。
那么如何在AWS上运行Docker呢？AWS同时支持Docker开源解决方案和商业解决方案，可以多种方式在AWS上运行容器:微软Azure是一个开放灵活的企业级云计算平台。IaaS PaaS可以帮助用户加快开发速度，提高工作效率，节省运营成本。Azure是一个灵活且可互操作的平台，可用于创建运行在云中的应用程序，或通过基于云的功能增强现有的应用程序。
用户可以使用云数据库。有几种方法，包括在虚拟机或Kubernetes上执行，或者直接采用完全托管的服务。Google提供了一些建议，供用户在选择数据库之前参考。Kubernetes的应用越来越普及。很多应用已经容器，甚至专门做软件的服务容器，也开始流行起来。然而，这种热潮并没有发生在数据库上。谷歌提到可以容器。通常，它可以适应频繁重启、水平扩展、虚拟化等其他限制。因此数据库等服务的可用性限制了分布式环境下数据执行的发展。
3、大数据技术主要学什么大数据技术主要学习如下:数据库技术:数据库是存储和管理数据的关键技术。大数据技术专业需要学习SQL、NoSQL等不同类型的数据库技术，以及如何优化数据库的性能，如何处理海量数据。数据挖掘和机器学习:数据挖掘和机器学习是大数据处理的核心技术。学习数据挖掘和机器学习技术可以帮助专业人员处理和分析大规模数据集，发现数据中的模式和规律。
你需要学习Hadoop、Spark、Hive、HBase、Cassandra等分布式存储和管理系统的使用和优化技术。数据可视化和分析:数据可视化和分析可以帮助专业人士将大数据转化为易于理解的信息。需要学习数据可视化和分析工具，如Tableau、PowerBI等。大数据安全:大数据安全是大数据技术中的一个重要问题。需要学习数据安全策略、数据加密技术、身份认证、访问控制等安全技术。
4、如何实现Docker与分布式 数据库结合那么Docker是什么？Docker是一个开源的应用程序容器 engine，它允许开发者将自己的应用程序和依赖包打包成一个可移植的容器，然后发布到任何流行的Linux机器上，同时也实现了虚拟化。容器完全使用沙箱机制，两者之间不会有接口，几乎没有性能开销，可以在机器和数据中心轻松运行。最重要的是，它们独立于任何语言、框架或系统。
