大数据平台常见开源工具
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Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD部署与资源分配、Spark Shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。 2、Storm Storm 是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统，可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm支持许多种编程语言，并且有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网路从远程计算机程序上请求服务)、ETL等等。Storm的处理速度惊人：经测试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。 3、Mahout Mahout目的是"为快速创建可扩展、高性能的机器学习应用程序而打造一个环境"，主要特点是为可伸缩的算法提供可扩展环境、面向Scala/Spark/H2O/Flink的新颖算法、Samsara(类似R的矢量数学环境)，它还包括了用于在MapReduce上进行数据挖掘的众多算法。 4、Pentaho Pentaho是世界上最流行的开源商务智能软件，以工作流为核心的、强调面向解决方案而非工具组件的、基于Java平台的BI套件。包括一个Web Server平台和几个工具软件：报表、分析、图表、数据集成、数据挖掘等，可以说包括了商务智能的方方面面。Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库。大数据开发需了解其使用方法。 5、HAWQ HAWQ是Hadoop原生SQL查询引擎，为用户提供了一个完整的、符合标准的SQL接口，数据存储在HDFS上，分布式运行，可以查询PB级以上的数据，查询性能高、低延迟、高可用，对于OLAP分析是个不错的选择。 六、查询应用类工具 1、Avro与Protobuf Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。 2、Phoenix Phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。 3、Kylin Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供了基于Hadoop的超大型数据集(TB/PB级别)的SQL接口以及多维度的OLAP分布式联机分析。最初由eBay开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。 4、Zeppelin Zeppelin是一个提供交互数据分析且基于Web的笔记本。方便你做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档，并且支持多种语言，包括 Scala(使用 Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown、Shell等。 5、ElasticSearch ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式、支持多用户的全文搜索引擎，基于RESTful Web接口。ElasticSearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索、稳定、可靠、快速、安装使用方便。 6、Solr Solr基于Apache Lucene，是一种高度可靠、高度扩展的企业搜索平台, 是一款非常优秀的全文搜索引擎。知名用户包括eHarmony、西尔斯、StubHub、Zappos、百思买、AT&T、Instagram、Netflix、彭博社和Travelocity。大数据开发需了解其基本原理和使用方法。 七、数据管理类工具 1、Azkaban Azkaban是由linked开源的一个批量工作流任务调度器，它是由三个部分组成：Azkaban Web Server(管理服务器)、Azkaban Executor Server(执行管理器)和MySQL(关系数据库)，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。 2、Mesos Mesos 是由加州大学伯克利分校的AMPLab首先开发的一款开源集群管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等架构。对数据中心而言它就像一个单一的资源池，从物理或虚拟机器中抽离了CPU、内存、存储以及其它计算资源，很容易建立和有效运行具备容错性和弹性的分布式系统。 3、Sentry Sentry 是一个开源的实时错误报告工具，支持 Web 前后端、移动应用以及游戏，支持 Python、OC、Java、Go、Node、Django、RoR 等主流编程语言和框架 ，还提供了 GitHub、Slack、Trello 等常见开发工具的集成。使用Sentry对数据安全管理很有帮助。 八、运维监控类工具 Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。 【编辑推荐】
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