大数据框架使企业可以从有助于决策的数据中获得见解。查看前5个开源大数据工具的列表。
大数据分析软件由于大量数据而成为业务的重要组成部分。数据在处理并从中获取有用的信息之前毫无意义。 大数据框架 帮助公司进行大数据处理。在本文中，我们将重点介绍以下前5个 开源大数据工具 。
hadoop
hadoop 是一种健壮，可靠且可扩展的 开源大数据工具 。它具有三个主要组件，例如HDFS（高分布式文件系统），MapReduce和纱线。 Namenodes和DataNodes是在 Hadoop Framework 中构成HDFS存储层的两种类型的节点。 Namenode将元数据存储在一个块的位置上。 Datanodes在一定的时间过去了后，将块存储并将块报告提交给Namenode。 MAP相位和减少相是MapReduce处理层的两个阶段。 大数据中的MapReduce 旨在处理通过几个节点分发的数据。纱线是 大数据 的工作计划和资源管理层。 以下是 hadoop 的关键功能：
- 更快的数据处理
- 分布式处理
- 容错
- 可靠且可扩展
- 易于使用和成本效益 了解更多有关Hadoop
阿帕奇风暴
Apache Storm 是开源 实时数据处理 工具。这是一个易于使用的大数据处理平台，可以与任何编程语言一起使用。对于小公司和大型公司都是可行的。它是高度可扩展的，通过以线性方式添加资源，即使负载增长也可以维持性能。 Hadoop分批处理数据，而Apache Storm进行了实时处理数据流。 Apache Storm 可用于现有排队和数据库技术。它用java编写，所有源代码均可在 github 上获得。 Apache Storm提出了以下重要功能：
- 实时数据处理
- 快速可靠
- 高度可扩展和平行
- 与任何语言一起使用
- 与排队和数据库系统集成 了解有关Apache Storm
Apache Spark
它是一个免费的开源 大数据处理 引擎。 Apache Spark 建立在Hadoop MapReduce上。 Apache Spark扩展了Hadoop MapReduce模型，以更有效地完成更多类型的计算，例如交互式查询和流处理。它支持内存群集计算功能，从而提高了应用程序的处理速度。此外， Apache Spark 能够处理各种工作量，包括迭代算法，协作查询和流媒体。包装中包括容错，高级分析，懒惰评估，实时流处理，内存数据处理以及其他几个功能。它用Scala Java编写，并附有有关开发和部署的所有文档。因此，所有源代码均可在 github 上获得。 Apache Spark提供以下要点：
- 实时流处理
- 支持多种语言
- 与Hadoop集成
- 高级分析
- 内存计算 了解有关Apache Spark
Apache Cassandra
cassandra 是一个免费的开源分布式 nosql 数据库。它可以处理大量数据，也可以处理大数据最佳的NOSQL数据库之一。 apache cassandra 是一个 大数据数据库 ，高度可扩展，高性能且高度访问。允许管理大量通过许多服务器分发的数据。它与关系数据库类似，因为它将数据组织到行和列中。 Cassandra查询语言（CQL）是类似SQL的查询语言。 Apache Cassandra支持以下重要特征：
- 分散式
- 快速线性尺度性能
- 灵活的数据存储
- 快速写作
- 弹性可伸缩性 了解更多有关Apache Cassandra
tdengine
tdengine 是一个 开源大数据软件 。它是物联网（IoT）的免费大数据平台。它是用于大数据处理的高度可扩展，可靠和高性能软件。 Tdengine的管理为零，您可以快速安装并运行它。它提供诸如缓存，流计算，消息排队等功能，以降低运营成本。 Tdengine可以轻松地与其他工具集成在一起，而无需一系列代码，包括Telegraf，Grafana，Matlab，R MQTT，OPC，Hadoop，Spark等。所有源代码均可在 github 上获得。 tdengine 提出以下关键功能：
- 强大的数据分析
- 支持与其他工具集成
- 在插入/查询速度上快10倍
- 时间序列数据的完整堆栈
- 消耗更少的计算资源 了解有关Tdengine
结论
我们已经在本教程中讨论了前5个 开源大数据平台 。我们涵盖了 大数据框架 的重要功能。您还可以访问探索部分下的链接以获取详细信息。希望本指南可以帮助您选择满足您需求的正确的免费大数据工具。 最后， containerize.com 正处于撰写有关更多最新开源产品的博客文章的一致过程。因此，与此 大数据 类别保持联系以获取最新更新。
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