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9个大数据技术_大数据

大数据技术Hadoop差不多是知名度最高的（大概）但并非唯一。还有很多其他技术可用于解决大数据问题。除了Apache Hadoop外，另外9个大数据技术也是必须要了解的。

ApacheFlink：是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。

这是一种由社区驱动的分布式大数据分析开源框架，类似于Apache Hadoop和Apache Spark。它的引擎可借助数据流和内存中(in-memory)处理与迭代操作改善性能。目前Apache Flink已成为一个顶级项目(Top Level Project,TLP)，于2014年4月被纳入Apache孵化器，目前在全球范围内有很多贡献者。

Flink受到了MPP数据库技术(Declaratives、Query Optimizer、Parallel in-memory、out-of-core 算法)和Hadoop MapReduce技术(Massivescale out, User Defined functions, Schema on Read)的启发，有很多独特功能(Streaming, Iterations, Dataflow, General API)。

ApacheSamza：是一个开源、分布式的流处理框架，它使用开源分布式消息处理系统Apache Kafka来实现消息服务，并使用资源管理器Apache Hadoop Yarn实现容错处理、处理器隔离、安全性和资源管理。

该技术由LinkedIn开发，最初目的是为了解决Apache Kafka在扩展能力方面存在的问题，包含诸如Simple API、Managed state、Fault Tolerant、Durable messaging、Scalable、Extensible，以及Processor Isolation等功能。

Samza的代码可作为Yarn作业运行，还可以实施StreamTask接口，借此定义process()调用。StreamTask可以在任务实例内部运行，其本身也位于一个Yarn容器内。

CloudDataflow：Dataflow是一种原生的GoogleCloud数据处理服务，是一种构建、管理和优化复杂数据流水线的方法，用于构建移动应用，调试、追踪和监控产品级云应用。它采用了Google内部的技术Flume和MillWhell，其中Flume用于数据的高效并行化处理，而MillWhell则用于互联网级别的带有很好容错机制的流处理。

该技术提供了简单的编程模型，可用于批处理和流式数据的处理任务。该技术提供的数据流管理服务可控制数据处理作业的执行，数据处理作业可使用Data Flow SDK(Apache Beam)创建。

Google Data Flow为数据相关的任务提供了管理、监视和安全能力。Sources和Sink可在管线中抽象地执行读写操作，管线封装而成的整个计算序列可以接受外部来源的某些输入数据，通过对数据进行转换生成一定的输出数据。

StreamSets：StreamSets是一种专门针对传输中数据进行过优化的数据处理平台，提供了可视化数据流创建模型，通过开源的方式发行。该技术可部署在内部环境或云中，提供了丰富的监视和管理界面。

数据收集器可使用数据管线实时地流式传输并处理数据，管线描述了数据从源头到最终目标的流动方式，可包含来源、目标，以及处理程序。数据收集器的生命周期可通过管理控制台进行控制。

TensorFlow：是继DistBelief之后的第二代机器学习系统。TensorFlow源自Google旗下的Google Brain项目，主要目标在于为Google全公司的不同产品和服务应用各种类型的神经网络机器学习能力。

支持分布式计算的TensorFlow能够使用户在自己的机器学习基础结构中训练分布式模型。该系统以高性能的gRPC数据库为支撑，与最近发布的Google云机器学习系统互补，使用户能够利用Google云平台，对TensorFlow模型进行训练并提供服务。

这是一种开源软件库，可使用数据流图谱(data flow graph)进行数值运算，这种技术已被包括DeepDream、RankBrain、SmartReplyused在内的各种Google项目所使用。

数据流图谱使用由节点(Node)和边缘(Edge)组成的有向图(Directed graph)描述数值运算。图谱中的节点代表数值运算，边缘代表负责在节点之间进行通信的多维数据阵列(张量，Tensor)。边缘还描述了节点之间的输入/输出关系。“TensorFlow”这个名称蕴含了张量在图谱上流动的含义。

Druid：Druid是一个用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统，旨在快速处理大规模的数据，并能够实现快速查询和分析，诞生于2011年，包含诸如驱动交互式数据应用程序，多租户：大量并发用户，扩展能力：每天上万亿事件，次秒级查询，实时分析等功能。Druid还包含一些特殊的重要功能，例如低延迟数据摄入、快速聚合、任意切割能力、高可用性、近似计算与精确计算等。

创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题，当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析，但是很难满足实时分析的需要。而Druid提供了以交互方式访问数据的能力，并权衡了查询的灵活性和性能而采取了特殊的存储格式。

该技术还提供了其他实用功能，例如实时节点、历史节点、Broker节点、Coordinator节点、使用基于JSON查询语言的索引服务。

ApacheNiFi：Apache NiFi是一套强大可靠的数据处理和分发系统，可用于对数据的流转和转换创建有向图。借助该系统可以用图形界面创建、监视、控制数据流，有丰富的配置选项可供使用，可在运行时修改数据流，动态创建数据分区。此外还可以对数据在整个系统内的流动进行数据起源跟踪。通过开发自定义组件，还可轻松对其进行扩展。

Apache NiFi的运转离不开诸如FlowFile、Processor，以及Connection等概念。

LinkedInWhereHows：WhereHows提供带元数据搜索的企业编录(Enterprise catalog)，可以让您了解数据存储在哪里，是如何保存到那里的。该工具可提供协作、数据血统分析等功能，并可连接至多种数据源和提取、加载和转换(ETL)工具。

该工具为数据发现提供了Web界面，支持API的后端服务器负责控制元数据的爬网(Crawling)以及与其他系统的集成。

MicrosoftCognitive Services：该技术源自Project Oxford和Bing，提供了22种认知计算API，主要分类包括：视觉、语音、语言、知识，以及搜索。该技术已集成于Cortana Intelligence Suite。

这是一种开源技术，提供了22种不同的认知计算REST API，并为开发者提供了适用于Windows、IOS、Android以及Python的SDK。

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