大數(shù)據(jù)框架技術(shù)提供分布式計(jì)算、存儲(chǔ)和分析功能，以處理和管理海量數(shù)據(jù)集。主要技術(shù)包括：hadoop（mapreduce 和 hdfs）、spark、flink、cassandra、mongodb、hive、pig、presto、impromptu 和 apache airflow。它們支持機(jī)器學(xué)習(xí)、圖形處理、nosql 數(shù)據(jù)庫(kù)、實(shí)時(shí)流處理、sql 查詢、數(shù)據(jù)分析和工作流管理，滿足不同的大數(shù)據(jù)處理需求。

大數(shù)據(jù)框架技術(shù)

大數(shù)據(jù)框架是用于處理和管理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的軟件平臺(tái)。它們提供了分布式計(jì)算、存儲(chǔ)和分析功能，使組織能夠有效地利用大數(shù)據(jù)來(lái)獲得有價(jià)值的見(jiàn)解。

主要大數(shù)據(jù)框架技術(shù)：

1. hadoop

• 開(kāi)源分布式計(jì)算框架
• mapreduce 編程模型
• hdfs（hadoop 分布式文件系統(tǒng)）用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

2. spark

• 內(nèi)存中計(jì)算引擎
• Resilient Distributed Dataset（彈性分布式數(shù)據(jù)集）模型
• 提供機(jī)器學(xué)習(xí)和圖形處理功能

3. flink

• 實(shí)時(shí)流處理引擎
• 分布式數(shù)據(jù)集和狀態(tài)管理
• 支持事件驅(qū)動(dòng)的編程模型

4. Cassandra

• 可擴(kuò)展分布式 nosql 數(shù)據(jù)庫(kù)
• 提供無(wú)模式架構(gòu)和高可用性
• 適用于實(shí)時(shí)應(yīng)用程序和時(shí)間序列數(shù)據(jù)

5. mongodb

• 文檔型 nosql 數(shù)據(jù)庫(kù)
• 提供靈活的架構(gòu)和動(dòng)態(tài)查詢
• 適用于內(nèi)容管理系統(tǒng)和社交媒體應(yīng)用程序

6. hive

• hadoop 上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架
• 提供類(lèi)似 sql 的查詢語(yǔ)言
• 可以高效地處理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

7. Pig

• 基于 hadoop 的高級(jí)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)
• 使用類(lèi)似 sql 的語(yǔ)言定義數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
• 簡(jiǎn)化了大數(shù)據(jù)分析任務(wù)

8. Presto

• 交互式 sql 查詢引擎
• 優(yōu)化了低延遲響應(yīng)
• 適用于交互式數(shù)據(jù)探索和儀表盤(pán)

9. Impromptu

• 可視化數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
• 提供拖放式界面
• 使非技術(shù)人員能夠輕松訪問(wèn)和分析數(shù)據(jù)

10. apache airflow

• 工作流管理系統(tǒng)
• 編排、調(diào)度和監(jiān)視大數(shù)據(jù)處理流程
• 確保數(shù)據(jù)管道可靠性和可重復(fù)性