hadoop大数据处理刘军的简单介绍

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简述信息一览：

• 1、大数据处理工具有哪些
• 2、hadoop大数据处理架构的核心技术是什么?
• 3、大数据处理软件用什么比较好

大数据处理工具有哪些

大数据处理分析能力在21世纪至关重要。使用正确的大数据工具是企业提高自身优势、战胜竞争对手的必要条件。下面让我们来了解一下最常用的30种大数据工具，紧跟大数据发展脚步。第一部分、数据提取工具 Octoparse是一种简单直观的网络爬虫，可以从网站上直接提取数据，不需要编写代码。

大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。

传统数据分析所用工具 Excel作为电子表格软件，适合简单统计（分组/求和等）需求，由于其方便好用，功能也能满足很多场景需要，所以实际成为研究人员最常用的软件工具。其缺点在于功能单一，且可处理数据规模小。这两年Excel在大数据方面（如地理可视化和网络关系分析）上也作出了一些增强，但应用能力有限。

它还组装请求并重用 Spark 容器以对流程进行智能优化。RapidMiner有五种数据分析产品，即RapidMiner Studio Auto Model、Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。Apache Spark Apache Spark 是最好、最强大的开源大数据分析工具之一。

大数据分析软件有很多，一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。

hadoop大数据处理架构的核心技术是什么?

Hadoop核心架构，分为四个模块：Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。Hadoop YARN：提供任务调度和集群资源管理功能。Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。Hadoop MapReduce：大数据离线计算引擎，用于大规模数据集的并行处理。

MapReduce为大数据场景下数据计算提供了一套通用框架，用于处理TB级别数据的统计、排序等问题（单机内存无法处理）。用户需自己实现mapper和reducer方法，仅可用于离线批量计算，实时性不高。Spark作为更新一代的分布式计算引擎，更多的利用内存存储中间结果，减少了磁盘存储的IO开销，计算性能更高。

高可靠性。***用冗余数据存储方式，即使一个副本发生故障，其他副本也可以保证正常对外提供服务。高效性。作为并行分布式计算平台，Hadoop***用分布式存储和分布式处理两大核心技术，能够高效地处理PB级数据。高可扩展性。

大数据处理软件用什么比较好

1、大数据处理软件有：Apache Hadoop、Apache Spark、大数据实时处理软件Storm等。 Apache Hadoop Apache Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要用于处理和分析大数据。它能够利用集群的威力进行高速运算和存储，用户可以在不了解底层细节的情况下处理大规模数据集。

2、常见的数据处理软件有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、 Jaspersoft BI 套件。Apache Hive Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL，对数据进行结构化处理，并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。

3、Paxata Paxata是少数几家专注于数据清洗和预处理的组织之一，是一个易于使用的MSExcel类应用程序。它还提供了可视化的指导，可以轻松地将数据汇集在一起，查找并修复数据中混杂的噪音或缺失，以及在团队之间共享和重复使用数据项目。

4、PaxataPaxata是少数几家专注于数据清洗和预处理的组织之一，是一个易于使用的MSExcel类应用程序。PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件；SwiffChart软件：制作图表的软件，生成的是Flash。

5、Excel 大家耳熟能详的软件了，数据分析领域入门级的工具，也是日常工作时最常用的工具，常用的功能就是数据***表，再复杂一点就用VBA。

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