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大数据开发需要哪些工具?大数据开发必备工具汇总

来源:本站原创 浏览:1605次 时间:2019-08-13

大数据研究的出现,为企业、研究机构、政府决策提供了新的行之有效思路和手段,想要做好大数据的管理和分析,一些大数据开发工具的使用是必不可少的,以下是大数据开发过程中常用的工具:

1. Apache Hive

Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施,通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。

2. Apache Spark

Apache Spark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时,它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。

3. Jaspersoft BI 套件

Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的, 许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,,这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外,JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。

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4. Keen IO

Keen IO是个强大的移动应用分析工具。开发者只需要简单到一行代码, 就可以跟踪他们想要的关于他们应用的任何信息。开发者接下来只需要做一些Dashboard或者查询的工作就可以了。

5. Mortar Data

Mortar Data是专为开发者打造的Hadoop开发平台,它用Pig和Python的组合替代了MapReduce以便开发者能简单地编写Hadoop管道(Pipeline)。

6. Placed Analytics

利用脚本语言以及API, PlacedAnalytics能够提供针对移动和网络应用的详细用户行为分析。包括, 用户使用时间和地理位置信息。 这些可以帮助开发者的应用更好地吸引广告商, 也可以帮助开发者对自己的应用进行改善。

7. Ingres Corp

它拥有超过一万客户而且正在扩增。它通过Vectorwise以及对ParAccel实现了扩展。这些发展分别导致了Actian Vector和Actian Matrix的创建。它有Apache,Cloudera,Hortonworks以及其他发行版本可供选择。

8. Talend Open Studio

Talend是一个统一的平台,它通过提供一个统一的,跨企业边界生命周期管理的环境,使数据管理和应用更简单便捷。这种设计可以帮助企业构建灵活、高性能的企业架构,在次架构下,集成并启用百分之百开源服务的分布式应用程序变为可能。

9. Cloudera

Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持,Hadoop可以作为目标数据仓库,高效的数据平台,或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库的基础。 Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。

10. Pentaho Business Analytics

Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库,有很多内置模块,可以把它们拖放到一个图片上, 然后将它们连接起来。

工具的熟练使用可以起到事半功倍的效果,以上仅仅是一些数据开发过程中常用的工具,对于大数据开发人员来说是需要熟练掌握的,当然,大数据开发过程中也会需要借助一些其他的工具,这就需要大数据开发人员具有发现和解决问题的能力,以及养成善于积累的习惯!

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