大数据技术体系

本文全面介绍了大数据领域的关键技术和框架,包括文件存储、离线计算、实时计算、数据库、资源管理、日志收集、消息系统、查询分析、分布式协调服务、集群管理、数据挖掘、数据同步、任务调度等,为技术选型提供参考。

文件存储:Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

离线计算:Hadoop MapReduce、Spark

流式、实时计算:Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB

资源管理:YARN、Mesos

日志收集:Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系统:Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查询分析:Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式协调服务:Zookeeper

集群管理与监控:Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

数据挖掘、机器学习:Mahout、Spark MLLib

数据同步:Sqoop任务调度:Oozie

以上这些工具,是和大数据有关的一些框架技术,可以看到每一个类型中都有多种技术可以实现,所以在做技术选型的时候,需要根据自己的业务实际情况选择最适合自己的框架。

 

 

 

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