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常见的大数据处理技术



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Hadoop - 官方网站 - 源代码 - 文档 - 下载地址 - 评分()

Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于处理大数据集。其基于Google的MapReduce算法和Google File System(GFS)创建,具有高度可扩展性和高容错性。Hadoop由一个主控节点和多个工作节点组成,用户可以将数据存储在Hadoop文件系统(HDFS)中,并使用MapReduce模型进行数据处理。Hadoop还提供了丰富的API和工具,如Pig、Hive和Spark等,使得用户可以进行更高级别的数据分析和处理。

Spark - 官方网站 - 源代码 - 文档 - 下载地址 - 评分()

Spark是一个大规模数据处理引擎,它使用内存计算技术来加速数据处理速度,是Hadoop生态圈中广受欢迎的工具之一。Spark支持多种数据处理任务,包括批量处理、流处理、机器学习和图形处理等。Spark的优势在于它可以通过高效的内存计算来减少磁盘I/O和网络传输,从而可以处理更大规模的数据。 Spark的编程模型灵活、易用,并支持多种语言、库和数据源。

Flink - 官方网站 - 源代码 - 文档 - 下载地址 - 评分()

Flink是一个开源的流处理框架,由Apache软件基金会开发。Flink提供了统一的API和底层引擎,支持各种数据处理场景,包括批处理、流处理、图形处理、机器学习等。Flink借助流处理技术实现了流式计算和批处理的无缝结合,可以将实时数据处理和离线数据处理融合到一起。Flink具有高可靠性、高可扩展性、高性能等特点,并支持多种集群环境,如Hadoop、Kubernetes、Mesos等。

Apache Storm - 官方网站 - 源代码 - 文档 - 下载地址 - 评分()

Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统,用于处理流数据。其提供高度可靠的实时处理,具有高度扩展性和可处理高吞吐量的数据。Storm采用“拓扑”作为计算模型,将计算任务划分为具有指定输入和输出流的节点,节点可以是Spout(数据源)或Bolt(数据处理器)。Storm提供了丰富的API和可扩展的架构,支持在多种场景下进行数据处理、实时计算和机器学习。

HBase - 官方网站 - 源代码 - 文档 - 下载地址 - 评分()

HBase是一个开源的分布式数据库,它是基于Apache Hadoop项目的HDFS构建的。与关系型数据库不同,HBase采用列族存储模型,可以支持上亿行记录和数百个列族。HBase可以存储、查询和处理大规模的非结构化数据,例如Web应用、新媒体、物联网等。HBase的设计支持水平扩展,可以处理大规模数据存储和并发访问。HBase提供了Hadoop的MapReduce接口,支持进行高效的数据处理和分析。

Hive - 官方网站 - 源代码 - 文档 - 下载地址 - 评分()

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。Hive支持各种不同的数据类型、数据格式以及处理方式,包括复杂的数据类型(如数组和结构体)、批量数据导入导出功能、复杂的查询支持和内置的聚合函数等等。Hive的查询语言类似SQL,称为HQL(Hive Query Language),可以用来查询和分析大规模的数据。Hive还可以通过ODBC和JDBC接口与其他工具集成。

Cassandra - 官方网站 - 源代码 - 文档 - 下载地址 - 评分()

Cassandra是一个高度可扩展、分布式的NoSQL数据库,由Facebook开发并开源。Cassandra支持高可用性,容错性和分布式数据存储,可以在公共云、私有云或混合云环境下使用。Cassandra使用类似于SQL的语言CQL(Cassandra Query Language)来查询和管理数据,同时还支持事务、索引、分区、复制和数据备份等功能。Cassandra适用于大规模的分布式数据存储和处理场景,例如物联网、实时数据分析等。


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