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运城达内计算机培训大数据技术类型都有哪些

发布：运城达内教育官网
来源：互联网
时间：2023-06-25 09:18

大数据技术随着互联网的不断发展而被广泛应用到各个行业之中，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，大数据技术类型都有哪些。

运城达内计算机培训大数据技术类型都有哪些

1.Hadoop——高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。

2.Spark——使用简单、支持所有重要的大数据语言(Scala、Python、Java、R)。拥有强大的生态系统，成长迅速，对microbatching/batching/SQL支持简单。Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

3.NiFi——基于其工作流式的编程理念，NiFi非常易于使用、强大、可靠、高可配置。两个重要的特性是其强大的用户界面和良好的数据回溯工具。堪称大数据工具箱里的瑞士军刀。

4.ApacheHive2.1——Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载(ETL)，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。随着新版本的发布，性能和功能都得到了全面提升，Hive已成为SQL在大数据上的佳解决方案。

5.Kafka——Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模网站中的所有动作流数据。它已成为大数据系统在异步和分布式消息之间的佳选择。从Spark到NiFi再到三方插件工具以至于Java到Scala，它都提供了强大的粘合作用。

6.Phoenix—是HBase的SQL驱动。目前大量的公司采用它，并扩大其规模。HDFS支持的NoSQL能够很好地集成所有工具。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBasescan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。

7.Zeppelin——Zeppelin是一个提供交互数据分析且基于Web的笔记本。方便你做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档，并且支持多种语言，包括Scala(使用ApacheSpark)、Python(ApacheSpark)、SparkSQL、Hive、Markdown、Shell等。

8.SparklingWater——H2O填补了Spark’sMachineLearning的缺口，它可以满足你所有的机器学习。

9.ApacheBeam——在Java中提供统一的数据进程管道开发，并且能够很好地支持Spark和Flink。提供很多在线框架，开发者无需学习太多框架。

10.StanfordCoreNLP——自然语言处理拥有巨大的增长空间，斯坦福正在努力增进他们的框架。

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