前端數(shù)據(jù)開發(fā)有哪些
你有兩年以上的前端開發(fā)經(jīng)驗(yàn)嗎?你會用數(shù)據(jù)開發(fā)輔助技能嗎?下面由學(xué)習(xí)啦小編為大家整理的前端數(shù)據(jù)開發(fā),希望大家喜歡!
前端數(shù)據(jù)開發(fā)
01、Spark
一個(gè)高速、通用大數(shù)據(jù)計(jì)算處理引擎。擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn),但不同的是Job的中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中,從而不再需要讀寫HDFS,因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce的算法。它可以與Hadoop和Apache Mesos一起使用,也可以獨(dú)立使用。
02、Kinesis
可以構(gòu)建用于處理或分析流數(shù)據(jù)的自定義應(yīng)用程序,來滿足特定需求。Amazon Kinesis Streams 每小時(shí)可從數(shù)十萬種來源中連續(xù)捕獲和存儲數(shù)TB數(shù)據(jù),如網(wǎng)站點(diǎn)擊流、財(cái)務(wù)交易、社交媒體源、IT日志和定位追蹤事件。
03、Trident
是對Storm的更高一層的抽象,除了提供一套簡單易用的流數(shù)據(jù)處理API之外,它以batch(一組tuples)為單位進(jìn)行處理,這樣一來,可以使得一些處理更簡單和高效。
前端數(shù)據(jù)查詢開發(fā)
01、Presto
是一個(gè)開源的分布式SQL查詢引擎,適用于交互式分析查詢,可對250PB以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速地交互式分析。Presto的設(shè)計(jì)和編寫是為了解決像Facebook這樣規(guī)模的商業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的交互式分析和處理速度的問題。Facebook稱Presto的性能比諸如Hive和MapReduce要好上10倍有多。
02、 Drill
于2012年8月份由Apache推出,讓用戶可以使用基于SQL的查詢,查詢Hadoop、NoSQL數(shù)據(jù)庫和云存儲服務(wù)。它能夠運(yùn)行在上千個(gè)節(jié)點(diǎn)的服務(wù)器集群上,且能在幾秒內(nèi)處理PB級或者萬億條的數(shù)據(jù)記錄。它可用于數(shù)據(jù)挖掘和即席查詢,支持一系列廣泛的數(shù)據(jù)庫,包括HBase、MongoDB、MapR-DB、HDFS、MapR-FS、亞馬遜S3、Azure Blob Storage、谷歌云存儲和Swift。
03、Phoenix
是一個(gè)Java中間層,可以讓開發(fā)者在Apache HBase上執(zhí)行SQL查詢。Phoenix完全使用Java編寫,并且提供了一個(gè)客戶端可嵌入的JDBC驅(qū)動。Phoenix查詢引擎會將SQL查詢轉(zhuǎn)換為一個(gè)或多個(gè)HBase scan,并編排執(zhí)行以生成標(biāo)準(zhǔn)的JDBC結(jié)果集。
前端數(shù)據(jù)框架開發(fā)
01、 Hadoop
一個(gè)開源框架,適合運(yùn)行在通用硬件,支持用簡單程序模型分布式處理跨集群大數(shù)據(jù)集,支持從單一服務(wù)器到上千服務(wù)器的水平scale up。Apache的Hadoop項(xiàng)目已幾乎與大數(shù)據(jù)劃上了等號,它不斷壯大起來,已成為一個(gè)完整的生態(tài)系統(tǒng),擁有眾多開源工具面向高度擴(kuò)展的分布式計(jì)算。高效、可靠、可伸縮,能夠?yàn)槟愕臄?shù)據(jù)存儲項(xiàng)目提供所需的YARN、HDFS和基礎(chǔ)架構(gòu),并且運(yùn)行主要的大數(shù)據(jù)服務(wù)和應(yīng)用程序。
02、Samza
出自于LinkedIn,構(gòu)建在Kafka之上的分布式流計(jì)算框架,是Apache頂級開源項(xiàng)目??芍苯永肒afka和Hadoop YARN提供容錯(cuò)、進(jìn)程隔離以及安全、資源管理。
03、Storm
Storm是Twitter開源的一個(gè)類似于Hadoop的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架。編程模型簡單,顯著地降低了實(shí)時(shí)處理的難度,也是當(dāng)下最人氣的流計(jì)算框架之一。與其他計(jì)算框架相比,Storm最大的優(yōu)點(diǎn)是毫秒級低延時(shí)。
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