大数据的技术框架（大数据技术框架有哪些内容?）

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hadoop/Spark Hadoop是个获得极大应用的大数据框架，是大数据领域标志性的解决方案。Spark通过完善的内存计算和处理优化，极大的提升了速度，是具备流处理能力的下一代批处理框架。

Cassandra 这是一个开源的分布式数据库管理系统，最初由Facebook开发，用于处理许多商用服务器上的大量数据，提供高可用性而无单点故障。ApacheCassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。

下面江苏电脑培训为大家具体了解Java开发应该了解的大数据工具和框架。MongoDB这是一种最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性***集和可扩展的碎片集群。

大数据与Hadoop可谓密不可分。这套软件库兼框架能够利用简单的编程模型将大规模数据集分发于计算机集群当中。其尤为擅长处理大规模数据并使其可用于本地设备当中。

Hadoop 当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集还是离线处理，批处理比较多，用的比较广的是hive Storm 用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。

Apache Flink是一个开源框架，同样适用于批处理和流数据处理。它最适合于集群环境。该框架基于转换–流概念。它也是大数据的4G。它比Hadoop – Map Reduce快100倍。 Presto Presto是最适合较小数据集的开源分布式SQL工具。

1）Hadoop Common：一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口（序列化、Java RPC 和持久化数据结构）。

Hadoop是一个开源框架，用于以分布式方式存储和处理大数据。Hadoop的核心组件是 - HDFS（Hadoop分布式文件系统） - HDFS是Hadoop的基本存储系统。在商用硬件集群上运行的大型数据文件存储在HDFS中。

MapReduce为大数据场景下数据计算提供了一套通用框架，用于处理TB级别数据的统计、排序等问题（单机内存无法处理）。用户需自己实现mapper和reducer方法，仅可用于离线批量计算，实时性不高。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

Hadoop 0对应Hadoop版本为Apache Hadoop 0.2x、x和CDH4。（3）MapReduce 0或MRv1 MapReduce 0计算框架主要由三部分组成，分别是编程模型、数据处理引擎和运行时环境。

数据处理工具：Excel 数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。

Excel作为入门级的工具，同样也是最基础也是最主要的数据分析工具，Excel具备多种强大功能，除了创建表单，简单的数据清洗，还可以完成数据透视表，VBA等。

SAP商业智能 SAP是SAP的BI工具，可为组织提供实时分析以帮助他们做出决定。信息研究人员，预测分析师，评估投资者，技术专家和信息工程师认为此工具非常理想，因为它是理想，更智能，更快捷的工具。

标题和详情页优化工具，标题和详情页优化通常需要从采集到提炼两个过程，甩手工具在采集、***、编辑方面可以提供很高的便利，同时还有数据包处理能力。

虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

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