183.17.231.* 2020-07-29 13:16:33 |
數據是一個龐大而復雜的數據集合,它包含的內容有很多,比如,氣候信息、公開信息、網購信息、網絡日記、視頻圖像、病歷等等。這些都是大數據的原始資料來源。這些原始數據量非常龐大,需要用專業的工具來進行處理,才能得到有價值的大數據。今天我們就來了解一下,大數據技術常用的三種工具都有哪些。
大數據技術常用的三種工具都有哪些
一、Hadoop
Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架。但是Hadoop是以一種可靠、**、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop是可靠的,因為它假設計算元素和存儲會失敗,因此它維護多個工作數據副本,確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop是**的,因為它以并行的方式工作,通過并行處理加快處理速度。Hadoop還是可伸縮的,能夠處理PB級數據。此外,Hadoop依賴于社區服務器,因此它的成本比較低,任何人都可以使用。
Hadoop是一個能夠讓用戶輕松架構和使用的分布式計算平臺。用戶可以輕松地在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序。它主要有以下幾個優點:
⒈高可靠性。Hadoop按位存儲和處理數據的能力值得人們信賴。
⒉高擴展性。Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數據并完成計算任務的,這些集簇可以方便地擴展到數以千計的節點中。
⒊**性。Hadoop能夠在節點之間動態地移動數據,并保證各個節點的動態平衡,因此處理速度非常快。
⒋高容錯性。Hadoop能夠自動保存數據的多個副本,并且能夠自動將失敗的任務重新分配。
Hadoop帶有用Java語言編寫的框架,因此運行在Linux生產平臺上是非常理想的。Hadoop上的應用程序也可以使用其他語言編寫,比如C++。
二、HPCC
HPCC,HighPerformanceComputingandCommunications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年,由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了"重大挑戰項目:高性能計算與通信"的報告,也就是被稱為HPCC計劃的報告,即美國總統科學戰略項目,其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國實施信息高速公路而上實施的計劃,該計劃的實施將耗資百億美元,其主要目標要達到:開發可擴展的計算系統及相關軟件,以支持太位級網絡傳輸性能,開發千兆比特網絡技術,擴展研究和教育機構及網絡連接能力。
該項目主要由五部分組成:
1、高性能計算機系統(HPCS),內容包括今后幾代計算機系統的研究、系統設計工具、先進的典型系統及原有系統的評價等;
2、先進軟件技術與算法(ASTA),內容有巨大挑戰問題的軟件支撐、新算法設計、軟件分支與工具、計算計算及高性能計算研究中心等;
3、國家科研與教育網格(NREN),內容有中接站及10億位級傳輸的研究與開發;
4、基本研究與人類資源(BRHR),內容有基礎研究、培訓、教育及課程教材,被設計通過獎勵調查者-開始的,長期的調查在可升級的高性能計算中來增加創新意識流,通過提高教育和高性能的計算訓練和通信來加大熟練的和訓練有素的人員的聯營,和來提供必需的基礎架構來支持這些調查和研究活動;
5、信息基礎結構技術和應用(IITA),目的在于保證美國在先進信息技術開發方面的地位。
三、Storm
Storm是自由的開源軟件,一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流,用于處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單,支持許多種編程語言,使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來,其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。
Storm有許多應用領域:實時分析、在線機器學習、不停頓的計算、分布式RPC(遠過程調用協議,一種通過網絡從遠程計算機程序上請求服務)、ETL(Extraction-Transformation-Loading的縮寫,即數據抽取、轉換和加載)等等。Storm的處理速度驚人:經測試,每個節點每秒鐘可以處理100萬個數據元組。Storm是可擴展、容錯,很容易設置和操作。
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