大數據技術該怎樣分析

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數據采集傳輸主要技術

分為兩類，一類是離線批處理、另一類是實時數據采集和傳輸

離線批處理最有名的是Sqoop、實時數據采集和傳輸最為常用的是Flume和Kafka

  1. Sqoop：一款開源的離線數據傳輸工具，主要用于Hadoop（Hive）與傳統(tǒng)數據庫（MySQL、Oracle）之間數據傳遞。

  2. Flume：實時日志采集平臺，一個高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸的系統(tǒng)。

  3. Kafka：通常來說Flume采集數據的速度與下游處理數據通常不同步，因此實時平臺架構都會用一個消息中間件進行緩沖，這方面使用最廣泛的無疑是Kafka，Kafka是一個分布式消息系統(tǒng)，以其可以水平擴展和高吞吐率而被廣泛使用，是基于消息發(fā)布-訂閱系統(tǒng)。和kafka類似的消息中間件產品還包括RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等

數據處理主要技術

  1. MapReduce：運行與大規(guī)模集群上的復雜并行計算過程高度抽象為兩個函數：map和reduce。

  2. Hive：是一個建立在Hadoop體系結構上的一層SQL抽象

  3. Spark：具有可伸縮、基于內存計算等特點，可以讀寫Hadoop上任何格式的數據。

  4. Strom：實時數據處理框架，擁有低延遲、分布式、可擴展、高容錯等特征，可以保證消息不丟（diu）失。

  5. Flink：是一個同時面向分布式實時流處理和批量數據處理的開源計算平臺，它能夠基于同一個Flink運行時提供支持流處理和批處理兩種類型應用的功能。

  6. Beam：在Flink基礎上更進一步，不但希望統(tǒng)一批處理和流處理，而且希望統(tǒng)一大數據處理范式和標準。

數據儲存主要技術

  1. HDFS：分布式文件系統(tǒng)。

  2. Hbase：構建在HDFS之上的分布式、面向列族的存儲系統(tǒng)，在需要實時讀寫并隨機訪問超大規(guī)模數據集等場景下，Hbase目前是市場上主流的技術選擇。

數據應用技術

  1. Drill：實時大數據分布式查詢引擎，Drill兼容ANSI SQL語法作為接口，支撐對本地文件、HDFS、Hive、HBase、MongeDB作為存儲數據查詢，文件格式支持Parquet、CSV、TSV以及JSON這種無模式數據，所有這些數據都可以像使用傳統(tǒng)數據庫的表查詢一樣進行快速實時查詢。

  2. R:數據分析語言

  3. TensorFlow：基于數據流圖的處理框架，Tensorflow節(jié)點表示數據運算，邊表示運算節(jié)點之間的數據交互。

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