##大數據框架使企業可以從有助於決策的數據中獲得見解。查看前5個開源大數據工具的列表。

開源大數據工具

大數據分析軟件由於大量數據而成為業務的重要組成部分。數據在處理並從中獲取有用的信息之前毫無意義。 大數據框架 幫助公司進行大數據處理。在本文中，我們將重點介紹以下前5個 開源大數據工具 。

hadoop

hadoop 是一種健壯，可靠且可擴展的 開源大數據工具 。它具有三個主要組件，例如HDFS（高分佈式文件系統），MapReduce和紗線。 Namenodes和DataNodes是在 Hadoop Framework 中構成HDFS存儲層的兩種類型的節點。 Namenode將元數據存儲在一個塊的位置上。 Datanodes在一定的時間過去了後，將塊存儲並將塊報告提交給Namenode。 MAP相位和減少相是MapReduce處理層的兩個階段。 大數據中的MapReduce 旨在處理通過幾個節點分發的數據。紗線是 大數據 的工作計劃和資源管理層。 以下是 hadoop 的關鍵功能：

阿帕奇風暴

Apache Storm 是開源 實時數據處理 工具。這是一個易於使用的大數據處理平台，可以與任何編程語言一起使用。對於小公司和大型公司都是可行的。它是高度可擴展的，通過以線性方式添加資源，即使負載增長也可以維持性能。 Hadoop分批處理數據，而Apache Storm進行了實時處理數據流。 Apache Storm 可用於現有排隊和數據庫技術。它用java編寫，所有源代碼均可在 github 上獲得。 Apache Storm提出了以下重要功能：

  • 實時數據處理
  • 快速可靠
  • 高度可擴展和平行
  • 與任何語言一起使用
  • 與排隊和數據庫系統集成 了解有關Apache Storm

Apache Spark

它是一個免費的開源 大數據處理 引擎。 Apache Spark 建立在Hadoop MapReduce上。 Apache Spark擴展了Hadoop MapReduce模型，以更有效地完成更多類型的計算，例如交互式查詢和流處理。它支持內存群集計算功能，從而提高了應用程序的處理速度。此外， Apache Spark 能夠處理各種工作量，包括迭代算法，協作查詢和流媒體。包裝中包括容錯，高級分析，懶惰評估，實時流處理，內存數據處理以及其他幾個功能。它用Scala Java編寫，並附有有關開發和部署的所有文檔。因此，所有源代碼均可在 github 上獲得。 Apache Spark提供以下要點：

阿帕奇·卡桑德拉（Apache Cassandra）

cassandra 是一個免費的開源分佈式 nosql 數據庫。它可以處理大量數據，也可以處理大數據最佳的NOSQL數據庫之一。 apache cassandra 是一個 大數據數據庫 ，高度可擴展，高性能且高度訪問。允許管理大量通過許多服務器分發的數據。它與關係數據庫類似，因為它將數據組織到行和列中。 Cassandra查詢語言（CQL）是類似SQL的查詢語言。 Apache Cassandra支持以下重要特徵：

tdengine

tdengine 是一個 開源大數據軟件 。它是物聯網（IoT）的免費大數據平台。它是用於大數據處理的高度可擴展，可靠和高性能軟件。 Tdengine的管理為零，您可以快速安裝並運行它。它提供諸如緩存，流計算，消息排隊等功能，以降低運營成本。 Tdengine可以輕鬆地與其他工具集成在一起，而無需一系列代碼，包括Telegraf，Grafana，Matlab，R MQTT，OPC，Hadoop，Spark等。所有源代碼均可在 github 上獲得。 tdengine 提出以下關鍵功能：

  • 強大的數據分析
  • 支持與其他工具集成
  • 在插入/查詢速度上快10倍
  • 時間序列數據的完整堆棧
  • 消耗更少的計算資源 了解有關Tdengine

結論

我們已經在本教程中討論了前5個 開源大數據平台 。我們涵蓋了 大數據框架 的重要功能。您還可以訪問探索部分下的鏈接以獲取詳細信息。希望本指南可以幫助您選擇滿足您需求的正確的免費大數據工具。 最後， containerize.com 正處於撰寫有關更多最新開源產品的博客文章的一致過程。因此，與此 大數據 類別保持聯繫以獲取最新更新。

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