大數(shù)據(jù)框架技術(shù)提供分布式計算、存儲和分析功能,以處理和管理海量數(shù)據(jù)集。主要技術(shù)包括:hadoop(mapreduce 和 hdfs)、spark、flink、cassandra、mongodb、hive、pig、presto、impromptu 和 apache airflow。它們支持機器學(xué)習(xí)、圖形處理、nosql 數(shù)據(jù)庫、實時流處理、sql 查詢、數(shù)據(jù)分析和工作流管理,滿足不同的大數(shù)據(jù)處理需求。
大數(shù)據(jù)框架技術(shù)
大數(shù)據(jù)框架是用于處理和管理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的軟件平臺。它們提供了分布式計算、存儲和分析功能,使組織能夠有效地利用大數(shù)據(jù)來獲得有價值的見解。
主要大數(shù)據(jù)框架技術(shù):
1. hadoop
2. spark
3. flink
- 實時流處理引擎
- 分布式數(shù)據(jù)集和狀態(tài)管理
- 支持事件驅(qū)動的編程模型
4. Cassandra
- 可擴展分布式 nosql 數(shù)據(jù)庫
- 提供無模式架構(gòu)和高可用性
- 適用于實時應(yīng)用程序和時間序列數(shù)據(jù)
5. mongodb
- 文檔型 nosql 數(shù)據(jù)庫
- 提供靈活的架構(gòu)和動態(tài)查詢
- 適用于內(nèi)容管理系統(tǒng)和社交媒體應(yīng)用程序
6. hive
7. Pig
- 基于 hadoop 的高級數(shù)據(jù)處理平臺
- 使用類似 sql 的語言定義數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
- 簡化了大數(shù)據(jù)分析任務(wù)
8. Presto
- 交互式 sql 查詢引擎
- 優(yōu)化了低延遲響應(yīng)
- 適用于交互式數(shù)據(jù)探索和儀表盤
9. Impromptu
- 可視化數(shù)據(jù)分析平臺
- 提供拖放式界面
- 使非技術(shù)人員能夠輕松訪問和分析數(shù)據(jù)
- 工作流管理系統(tǒng)
- 編排、調(diào)度和監(jiān)視大數(shù)據(jù)處理流程
- 確保數(shù)據(jù)管道可靠性和可重復(fù)性