大數據框架技術提供分布式計算、存儲和分析功能，以處理和管理海量數據集。主要技術包括：hadoop（mapreduce 和 hdfs）、spark、flink、cassandra、mongodb、hive、pig、presto、impromptu 和 apache airflow。它們支持機器學習、圖形處理、nosql 數據庫、實時流處理、sql 查詢、數據分析和工作流管理，滿足不同的大數據處理需求。

大數據框架技術

大數據框架是用于處理和管理大規模數據集的軟件平臺。它們提供了分布式計算、存儲和分析功能，使組織能夠有效地利用大數據來獲得有價值的見解。

主要大數據框架技術：

1. hadoop

• 開源分布式計算框架
• mapreduce 編程模型
• hdfs（hadoop 分布式文件系統）用于數據存儲

2. spark

• 內存中計算引擎
• Resilient Distributed Dataset（彈性分布式數據集）模型
• 提供機器學習和圖形處理功能

3. flink

• 實時流處理引擎
• 分布式數據集和狀態管理
• 支持事件驅動的編程模型

4. Cassandra

• 可擴展分布式 nosql 數據庫
• 提供無模式架構和高可用性
• 適用于實時應用程序和時間序列數據

5. mongodb

• 文檔型 nosql 數據庫
• 提供靈活的架構和動態查詢
• 適用于內容管理系統和社交媒體應用程序

6. hive

• hadoop 上的數據倉庫框架
• 提供類似 sql 的查詢語言
• 可以高效地處理大規模結構化數據

7. Pig

• 基于 hadoop 的高級數據處理平臺
• 使用類似 sql 的語言定義數據轉換
• 簡化了大數據分析任務

8. Presto

• 交互式 sql 查詢引擎
• 優化了低延遲響應
• 適用于交互式數據探索和儀表盤

9. Impromptu

• 可視化數據分析平臺
• 提供拖放式界面
• 使非技術人員能夠輕松訪問和分析數據

10. apache airflow

• 工作流管理系統
• 編排、調度和監視大數據處理流程
• 確保數據管道可靠性和可重復性