8 个最佳大数据 Hadoop 分析工具

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大多数公司都有大数据，但不知道如何使用它。公司已经开始意识到开始分析数据以做出更好的业务决策对他们来说是多么重要。

在大数据分析工具的帮助下，组织现在可以利用这些数据来把握新的商机。这是回报将带来更聪明的业务线索、满意的客户和更高的利润。大数据工具至关重要，可以通过多种方式帮助组织——更好的决策、为客户提供新产品和服务，并且具有成本效益。


让我们进一步探索在大数据中有用的顶级数据分析工具：

1. Apache Hive

Apache Hive 是一个基于 Java 的跨平台，用作构建在 Hadoop 之上的数据仓库。数据仓库只不过是从多个来源生成的数据存储在单个平台中的地方。Apache Hive 被认为是用于数据分析的最佳工具之一。熟悉 SQL的大数据专业人员可以轻松使用 Hive。这里使用的查询语言是 HIVEQL 或 HQL。

优点：

Hive 使用不同类型的存储，称为 ORC、HBase 和纯文本。
HQL 查询类似于 SQL 查询。
Hive 在 Hadoop 生态系统中完整的压缩数据上运行
它是内置的，用于数据挖掘。
2. Apache Mahout

Mahout 一词源自 Mahavatar，这是一个印度语单词，描述骑大象的人。Apache Mahout 运行的算法发生在 Hadoop 之上，因此称为 Mahout。在 Hadoop 生态系统上实施机器学习算法时，Apache Mahout 是理想的选择。值得一提的一个重要特性是 Mahout 可以轻松实现机器学习算法，而无需在 Hadoop 上进行任何集成。

优点：

由矩阵和向量库组成。
用于分析大型数据集。
机器学习算法的理想选择。
3. Apache Impala

Apache Impala 是为 Hadoop 设计的理想选择，是一个开源 SQL 引擎。它提供了更快的处理速度，并克服了 Apache Hive 中与速度相关的问题。Impala 使用的语法类似于 SQL、用户界面和 Apache Hive 等 ODBC 驱动程序。这很容易与 Hadoop 生态系统集成以进行 大数据分析。

优点：

提供易于集成。
它是可扩展的。
提供安全性。
提供内存数据处理。
4. Apache Spark

它是一个用于数据分析、快速集群计算甚至机器学习的开源框架。Apache Spark 非常适合批处理应用程序、交互式查询、流数据处理和机器学习。

优点：

简单且具有成本效益。
Spark 提供了一个用于流式传输的高级库。
由于强大的处理引擎，它以更快的速度运行。
它具有内存处理功能。
5. Apache Pig

Apache Pig 最初是由 Yahoo 开发的，目的是让开发人员更轻松地进行编程。因为它提供了处理大量数据集的优势。Pig还用于分析大型数据集，可以以数据流的形式呈现。现在，这些工具中的大部分都可以通过一些在线可用的顶级大数据认证平台的专业认证来学习。随着大数据的不断发展，大数据工具对于大多数行业都将具有最重要的意义。

优点：

以处理多种类型的数据而闻名。
易于扩展。
易于编程。
6.Apache Storm

Apache Storm 是一个开源的分布式实时计算系统，并且是免费的。这是在 Java、Clojure 和许多其他语言等编程语言的帮助下构建的。Apache Storm 由于其速度而用于流式传输。也可用于实时处理和机器学习处理。Apache Storm 被 Twitter、Spotify 和 Yahoo 等顶级公司使用。

优点：

操作层面很简单。
容错。
可扩展
7. Apache Sqoop

如果有 Apache 开发的命令行，那就是 Sqoop。Apache Sqoop 的主要目的是将 Oracle、SQL、MySQL 等关系数据库管理系统 (RDBMS) 等结构化数据导入 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)。Apache Sqoop 也可以将数据从 HDFS 传输到 RDBMS。

优点：

Sqoop 控制并行性。
帮助连接到数据库服务器。
提供将数据导入 HBase 或 Hive 的功能。
8.HBase

HBase 是一个非分布式、基于列的非关系型数据库。它由多个表组成，这些表由许多数据行组成。这些数据行还具有多个列族，每个列族由一个键值对组成。在从大型数据集中查找小型数据时，HBase 非常适合使用。

优点：

Java API 用于客户端访问。
它为实时数据查询阻塞缓存。
提供模块化和线性可扩展性。
除了上述工具之外，您还可以使用 Tableau 提供交互式可视化来展示从数据和 MapReduce 中得出的见解，从而帮助 Hadoop 更快地运行。

但是，在为您的项目选择任何工具时，您需要做出正确的选择。

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关键词：Hadoop 分析工具 Had 大数据 Apache Spark