大數(shù)據(jù)平臺常見開源工具集錦，看看你都知道哪些

引言

大數(shù)據(jù)平臺是對海量結構化、非結構化、半機構化數(shù)據(jù)進行采集、存儲、計算、統(tǒng)計、分析處理的一系列技術平臺。大數(shù)據(jù)平臺處理的數(shù)據(jù)量通常是TB級，甚至是PB或EB級的數(shù)據(jù)，這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫工具無法處理完成的，其涉及的技術有分布式計算、高并發(fā)處理、高可用處理、集群、實時性計算等，匯集了當前IT領域熱門流行的各類技術。

本文整理了大數(shù)據(jù)平臺常見的一些開源工具，并且依據(jù)其主要功能進行分類，以便大數(shù)據(jù)學習者及應用者快速查找和參考。

大數(shù)據(jù)平臺常見的一些工具匯集

主要包含：語言工具類、數(shù)據(jù)采集工具、ETL工具、數(shù)據(jù)存儲工具、分析計算、查詢應用及運維監(jiān)控工具等。以下對各工具作為簡要的說明。

一、語言工具類

1.Java編程技術

Java編程技術是目前使用最為廣泛的網(wǎng)絡編程語言之一,是大數(shù)據(jù)學習的基礎。Java具有簡單性、面向對象、分布式、健壯性、安全性、平臺獨立與可移植性、多線程、動態(tài)性等特點，擁有極高的跨平臺能力，是一種強類型語言，可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)應用程序等，是大數(shù)據(jù)工程師最喜歡的編程工具，最重要的是，Hadoop以及其他大數(shù)據(jù)處理技術很多都是用Java，因此，想學好大數(shù)據(jù)，掌握Java基礎是必不可少的。

2.Linux命令

對于大數(shù)據(jù)開發(fā)通常是在Linux環(huán)境下進行的，相比Linux操作系統(tǒng)，Windows操作系統(tǒng)是封閉的操作系統(tǒng)，開源的大數(shù)據(jù)軟件很受限制，因此，想從事大數(shù)據(jù)開發(fā)相關工作，還需掌握Linux基礎操作命令。

3.Scala

Scala是一門多范式的編程語言，一方面吸收繼承了多種語言中的優(yōu)秀特性，一方面又沒有拋棄 Java 這個強大的平臺，大數(shù)據(jù)開發(fā)重要框架Spark是采用Scala語言設計的，想要學好Spark框架，擁有Scala基礎是必不可少的，因此，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Scala編程基礎知識!

4.Python與數(shù)據(jù)分析

Python是面向對象的編程語言，擁有豐富的庫，使用簡單，應用廣泛，在大數(shù)據(jù)領域也有所應用，主要可用于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化等，因此，大數(shù)據(jù)開發(fā)需學習一定的Python知識。

二、數(shù)據(jù)采集類工具

• Nutch是一個開源Java 實現(xiàn)的搜索引擎。它提供了我們運行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬蟲。
• Scrapy是一個為了爬取網(wǎng)站數(shù)據(jù)，提取結構性數(shù)據(jù)而編寫的應用框架，可以應用在數(shù)據(jù)挖掘，信息處理或存儲歷史數(shù)據(jù)等一系列的程序中。大數(shù)據(jù)的采集需要掌握Nutch與Scrapy爬蟲技術。

三、ETL工具

1.Sqoop

Sqoop是一個用于在Hadoop和關系數(shù)據(jù)庫服務器之間傳輸數(shù)據(jù)的工具。它用于從關系數(shù)據(jù)庫(如MySQL，Oracle)導入數(shù)據(jù)到Hadoop HDFS，并從Hadoop文件系統(tǒng)導出到關系數(shù)據(jù)庫,學習使用Sqoop對關系型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)和Hadoop之間的導入有很大的幫助。

2.Kettle

Kettle是一個ETL工具集，它允許你管理來自不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，通過提供一個圖形化的用戶環(huán)境來描述你想做什么，而不是你想怎么做。作為Pentaho的一個重要組成部分，現(xiàn)在在國內項目應用上逐漸增多。其數(shù)據(jù)抽取高效穩(wěn)定。

四、數(shù)據(jù)存儲類工具

1.Hadoop分布式存儲與計算

Hadoop實現(xiàn)了一個分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System)，簡稱HDFS。Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲，MapReduce則為海量的數(shù)據(jù)提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關技術與操作!

2.Hive

Hive是基于Hadoop的一個數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結構化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供簡單的SQL查詢功能，可以將SQL語句轉換為MapReduce任務進行運行。相對于用Java代碼編寫MapReduce來說，Hive的優(yōu)勢明顯：快速開發(fā)，人員成本低，可擴展性(自由擴展集群規(guī)模)，延展性(支持自定義函數(shù))。十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析。對于Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。

3.ZooKeeper

ZooKeeper 是一個開源的分布式協(xié)調服務，是Hadoop和HBase的重要組件，是一個為分布式應用提供一致性服務的軟件，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務等，在大數(shù)據(jù)開發(fā)中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現(xiàn)方法。

4.HBase

HBase是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，它不同于一般的關系數(shù)據(jù)庫，更適合于非結構化數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。

5.Redis

Redis是一個Key-Value存儲系統(tǒng)，其出現(xiàn)很大程度補償了Memcached這類Key/Value存儲的不足，在部分場合可以對關系數(shù)據(jù)庫起到很好的補充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Redis的安裝、配置及相關使用方法。

6.Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，其在大數(shù)據(jù)開發(fā)應用上的目的是通過Hadoop的并行加載機制來統(tǒng)一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群來提供實時的消息。大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Kafka架構原理及各組件的作用和使用方法及相關功能的實現(xiàn)。

7.Neo4j

Neo4j是一個高性能的,NoSQL圖形數(shù)據(jù)庫，具有處理百萬和T級節(jié)點和邊的大尺度處理網(wǎng)絡分析能力。它是一個嵌入式的、基于磁盤的、具備完全的事務特性的Java持久化引擎，但是它將結構化數(shù)據(jù)存儲在網(wǎng)絡(從數(shù)學角度叫做圖)上而不是表中。Neo4j因其嵌入式、高性能、輕量級等優(yōu)勢，越來越受到關注。

8.Cassandra

Cassandra是一個混合型的非關系的數(shù)據(jù)庫，類似于Google的BigTable，其主要功能比Dynamo(分布式的Key-Value存儲系統(tǒng))更豐富。這種NoSQL數(shù)據(jù)庫最初由Facebook開發(fā)，現(xiàn)已被1500多家企業(yè)組織使用，包括蘋果、歐洲原子核研究組織(CERN)、康卡斯特、電子港灣、GitHub、GoDaddy、Hulu、Instagram、Intuit、Netflix、Reddit等。是一種流行的分布式結構化數(shù)據(jù)存儲方案。

9.SSM

SSM框架是由Spring、Spring MVC、MyBatis三個開源框架整合而成，常作為數(shù)據(jù)源較簡單的Web項目的框架。大數(shù)據(jù)開發(fā)需分別掌握Spring、Spring MVC、MyBatis三種框架的同時，再使用SSM進行整合操作。

五、分析計算類工具

1.Spark

Spark是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設計的快速通用的計算引擎，其提供了一個全面、統(tǒng)一的框架用于管理各種不同性質的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)處理的需求，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Spark基礎、SparkJob、Spark RDD部署與資源分配、Spark Shuffle、Spark內存管理、Spark廣播變量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相關知識。

2.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(tǒng)，可以非常可靠的處理龐大的數(shù)據(jù)流，用于處理Hadoop的批量數(shù)據(jù)。Storm支持許多種編程語言，并且有許多應用領域：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(xié)議，一種通過網(wǎng)路從遠程計算機程序上請求服務)、ETL等等。Storm的處理速度驚人：經(jīng)測試，每個節(jié)點每秒鐘可以處理100萬個數(shù)據(jù)元組。

3.Mahout

Mahout目的是“為快速創(chuàng)建可擴展、高性能的機器學習應用程序而打造一個環(huán)境”，主要特點是為可伸縮的算法提供可擴展環(huán)境、面向Scala/Spark/H2O/Flink的新穎算法、Samsara(類似R的矢量數(shù)學環(huán)境)，它還包括了用于在MapReduce上進行數(shù)據(jù)挖掘的眾多算法。

4.Pentaho

Pentaho是世界上最流行的開源商務智能軟件，以工作流為核心的、強調面向解決方案而非工具組件的、基于Java平臺的BI套件。包括一個Web Server平臺和幾個工具軟件：報表、分析、圖表、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)挖掘等，可以說包括了商務智能的方方面面。Pentaho的工具可以連接到NoSQL數(shù)據(jù)庫。大數(shù)據(jù)開發(fā)需了解其使用方法。

六、查詢應用類工具

1.Avro與Protobuf

Avro與Protobuf均是數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng)，可以提供豐富的數(shù)據(jù)結構類型，十分適合做數(shù)據(jù)存儲，還可進行不同語言之間相互通信的數(shù)據(jù)交換格式，學習大數(shù)據(jù)，需掌握其具體用法。

2.Phoenix

Phoenix是用Java編寫的基于JDBC API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動態(tài)列、散列加載、查詢服務器、追蹤、事務、用戶自定義函數(shù)、二級索引、命名空間映射、數(shù)據(jù)收集、時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握其原理和使用方法。

3.Kylin

Kylin是一個開源的分布式分析引擎，提供了基于Hadoop的超大型數(shù)據(jù)集(TB/PB級別)的SQL接口以及多維度的OLAP分布式聯(lián)機分析。最初由eBay開發(fā)并貢獻至開源社區(qū)。它能在亞秒內查詢巨大的Hive表。

4.Zeppelin

Zeppelin是一個提供交互數(shù)據(jù)分析且基于Web的筆記本。方便你做出可數(shù)據(jù)驅動的、可交互且可協(xié)作的精美文檔，并且支持多種語言，包括 Scala(使用 Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown、Shell等。

5.ElasticSearch

ElasticSearch是一個基于Lucene的搜索服務器。它提供了一個分布式、支持多用戶的全文搜索引擎，基于RESTful Web接口。ElasticSearch是用Java開發(fā)的，并作為Apache許可條款下的開放源碼發(fā)布，是當前流行的企業(yè)級搜索引擎。設計用于云計算中，能夠達到實時搜索、穩(wěn)定、可靠、快速、安裝使用方便。

6.Solr

Solr基于Apache Lucene，是一種高度可靠、高度擴展的企業(yè)搜索平臺, 是一款非常優(yōu)秀的全文搜索引擎。知名用戶包括eHarmony、西爾斯、StubHub、Zappos、百思買、AT&T、Instagram、Netflix、彭博社和Travelocity。大數(shù)據(jù)開發(fā)需了解其基本原理和使用方法。

七、數(shù)據(jù)管理類工具

1.Azkaban

Azkaban是由linked開源的一個批量工作流任務調度器，它是由三個部分組成：Azkaban Web Server(管理服務器)、Azkaban Executor Server(執(zhí)行管理器)和MySQL(關系數(shù)據(jù)庫)，可用于在一個工作流內以一個特定的順序運行一組工作和流程，可以利用Azkaban來完成大數(shù)據(jù)的任務調度，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Azkaban的相關配置及語法規(guī)則。

2.Mesos

Mesos 是由加州大學伯克利分校的AMPLab首先開發(fā)的一款開源集群管理軟件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等架構。對數(shù)據(jù)中心而言它就像一個單一的資源池，從物理或虛擬機器中抽離了CPU、內存、存儲以及其它計算資源，很容易建立和有效運行具備容錯性和彈性的分布式系統(tǒng)。

3.Sentry

Sentry 是一個開源的實時錯誤報告工具，支持 Web 前后端、移動應用以及游戲，支持 Python、OC、Java、Go、Node、Django、RoR 等主流編程語言和框架 ，還提供了 GitHub、Slack、Trello 等常見開發(fā)工具的集成。使用Sentry對數(shù)據(jù)安全管理很有幫助。

八、運維監(jiān)控類工具

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)，F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù);同時，F(xiàn)lume提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方(可定制)的能力。大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握其安裝、配置以及相關使用方法。

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