大数据必备的工具
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了大数据必备的工具相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
到2020年，每人将产生1.7兆每秒的数据量。
那将有很多信息要处理。
幸运的是，有很多开发人员正在创建我们需要的软件来布署数据环境。
5.Apache Kafka
Kafka是Apache认可的实时处理和管理数据的大数据工具。Kafka经久耐用、容错且可扩展，最初是由领英开发的，旨在帮助他们克服批处理问题。Kafka平台处理传入的数据流，而不管它们的目的地或来源。
有了Kafka，公司每天可以处理无数的事件。此外，领英报道说他们的Kafka体系每天管理大约1万亿起事件。特点包括:
管理记录流
在数据流出现时对其进行处理
以持久、容错的方式存储信息
访问核心APIs以扩展kafka的能力
4.Cloudera
Cloudera宣称自己是“企业数据云公司”。云时代旨在为您提供对数据的更多控制，确保您能够从边缘收集和处理信息，一直到您的机器学习应用程序。
Cloudera还为公司提供了使用Cloudera数据流摄取、分析和管理实时流数据所需的工具。除此之外，还可以通过数据仓库将来自不同来源的数据汇集在一起。特点包括:
收集和分析来自多个数据流的数据
利用云时代数据仓库管理和转换您的信息
构建、部署和扩展机器学习解决方案
从边缘收集和处理数据
访问实时洞察
3.Apache Cassandra
得到了Datastax等市场领导者的认可，Apache Cassandra是一个分布式数据库，企业可以使用它来管理多台服务器上的大量数据集。作为管理结构化数据的最佳大数据工具之一，Cassandra提供高可用性服务，没有任何单点故障。
当您需要高可用性和可扩展性而又不影响性能时，Cassandra是一个绝佳的选择。Cassandra还支持跨多个数据中心进行复制，因此为用户提供了更低的延迟。特点包括:
容错数据管理
为了更好的内心平静，没有单点失败
可扩展的高可用性数据管理
在异步复制和同步复制之间进行选择
提供第三方服务
2.Apache Flink
Flink是一个开源框架，由 Ververica 商业公司主导。有了 Flink，企业可以访问分布式流处理引擎，在无界或有界环境中计算数据。
此外，这个工具的一大优点是它可以运行在您可以想到的所有集群环境中，包括Hadoop、Kubernetes和Apache Mesos。Flink特性还包括:
在几个抽象层次上访问有用的APIs
提供灵活的窗口
支持各种第三方连接器
容错性能和故障恢复
1.Apache Spark
最后，Apache Spark，对于使用大数据的公司来说，它是业内最令人兴奋的工具之一。这个开源工具填补了Hadoop解决方案在数据处理、实时和批处理数据方面的空白。Spark在处理数据的速度上比传统工具快得多，这对于数据分析师来说是非常好的。
Spark是已经使用Apache解决方案(如Cassandra或Flink)的公司的理想之选，它使您的数据处理项目的核心更加高效和有价值，有助于调度和分布式任务传输等工作。特点包括:
高速工作负载
易于使用的功能
访问实时和批量数据处理
在Hadoop、Kubernetes、独立或云中运行Spark
以上是关于大数据必备的工具的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章