有哪些大數(shù)據(jù)開發(fā)常用的工具-創(chuàng)新互聯(lián)

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有哪些大數(shù)據(jù)開發(fā)常用的工具？很多新手對(duì)此不是很清楚，為了幫助大家解決這個(gè)難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

　　Java語言和 Linux操作系統(tǒng)，它們是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。

　　java：只需了解一些基本知識(shí)，不需要用很深的Java技術(shù)來做大數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí) java SE等于學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

　　Linux：因?yàn)榕c大數(shù)據(jù)有關(guān)的軟件都在 Linux上運(yùn)行，所以 Linux要學(xué)扎實(shí)一點(diǎn)，學(xué)好Linux對(duì)你快速掌握與大數(shù)據(jù)有關(guān)的技術(shù)，能讓你更好地了解 hadoop, hive, hbase, spark等大數(shù)據(jù)軟件的運(yùn)行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，能少走很多彎路，學(xué)會(huì) shell可以更輕松地理解和配置大數(shù)據(jù)集群。同時(shí)也可以讓你更快地了解到未來大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展。

　　hadoop：這是一個(gè)流行的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，它幾乎成了大數(shù)據(jù)的代名詞，所以一定要學(xué)習(xí)它。在Hadoop中包含了HDFS、MapReduce和 YARN這三個(gè)組件， HDFS就像我們電腦硬盤上的文件一樣存儲(chǔ)在這些文件中， MapReduce用來處理數(shù)據(jù)，而 MapReduce用來計(jì)算數(shù)據(jù)，它的一個(gè)特點(diǎn)是，不管數(shù)據(jù)多大，只要給它時(shí)間， MapReduce就可以運(yùn)行數(shù)據(jù)，但時(shí)間可能不會(huì)太快，因此它稱之為數(shù)據(jù)的批量處理。

　　Zookeeper：這是一個(gè)萬金油，當(dāng)你安裝 Hadoop的 HA時(shí)就可以使用它，Hbase以后也可以使用。該軟件通常用于存儲(chǔ)一些相互協(xié)作的信息，這些信息一般不會(huì)超過1 M，所有使用該軟件的軟件都依賴于此，對(duì)于我們個(gè)人來說，只需正確安裝該軟件，使其正常運(yùn)行即可。

　　mysql：我們學(xué)習(xí)了大數(shù)據(jù)處理，然后學(xué)習(xí)了 mysql數(shù)據(jù)庫處理小數(shù)據(jù)的工具，因?yàn)楝F(xiàn)在還在使用 mysql, mysql需要掌握多少層那？您可以在 Linux上安裝、運(yùn)行它，配置簡(jiǎn)單的權(quán)限、修改 root密碼、創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫。在這里，我們主要學(xué)習(xí) SQL的語法，因?yàn)?hive的語法非常類似于此。

　　sqoop：此文件用于從 Mysql導(dǎo)入數(shù)據(jù)到 Hadoop。同樣的，您也可以不用它，直接將 Mysql數(shù)據(jù)表導(dǎo)出為文件放入 HDFS，當(dāng)然，在生產(chǎn)環(huán)境中使用 Mysql時(shí)也要小心。

　　Hive：這是一款非常適合使用 SQL語法的工具，可以使您輕松地處理大量數(shù)據(jù)，并且無需編寫 MapReduce程序。有人說皮格是嗎？跟 Pig差不多掌握其中一項(xiàng)。

　　現(xiàn)在你已經(jīng)學(xué)會(huì)了 Hive，我相信你一定需要這款軟件，它可以幫助你管理 Hive或 MapReduce,Spark腳本，還可以檢查你的程序是否正確運(yùn)行，如果出現(xiàn)錯(cuò)誤，向你發(fā)送警報(bào)并重新嘗試程序，最重要的是，它還可以幫助你配置任務(wù)的依賴性。你肯定會(huì)喜歡它的，否則你就會(huì)看著一大堆腳本，密密麻麻地寫著 crond。

　　hbase：這是 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的 NOSQL數(shù)據(jù)庫，他的數(shù)據(jù)以 key和 value的形式存儲(chǔ)， key是惟一的，因此它可以用于數(shù)據(jù)的重排，與 MYSQL相比，它可以存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)。因此，他經(jīng)常在處理完大數(shù)據(jù)后用于存儲(chǔ)目的地。

　　Kafka：這是一個(gè)更好的隊(duì)列工具，為什么要使用隊(duì)列呢？更多的數(shù)據(jù)也同樣需要排隊(duì)，例如，數(shù)百G文件如何處理，當(dāng)您將數(shù)據(jù)逐個(gè)放到隊(duì)列中時(shí)，您可以將其逐個(gè)取出，當(dāng)然，您還可以使用該工具對(duì)在線實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行入庫或加入 HDFS，此時(shí)您可以與一個(gè)名為 Flume的工具協(xié)作，該工具專門用于提供對(duì)數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單處理，并將其寫入各種數(shù)據(jù)接收者(如 Kafka)。

　　Spark：它用來彌補(bǔ)基于 MapReduce的數(shù)據(jù)處理速度的不足，它的特點(diǎn)是將數(shù)據(jù)裝入內(nèi)存中進(jìn)行計(jì)算，而不是去讀慢的、會(huì)導(dǎo)致死機(jī)的、進(jìn)化也特別慢的硬盤。尤其適用于迭代運(yùn)算，其中算法的優(yōu)化是核心。JAVA或 Scala都能操縱它。

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