一方面，對很多公司來說，大數(shù)據(jù)是一個游戲規(guī)則的改變者，它提供了我們過去從未開啟的洞察力。另一方面，如果沒有合適的工具，就不可能利用這些信息。為了充分利用任何大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，公司獲得管理、挖掘和理解數(shù)據(jù)的創(chuàng)新解決方案至關(guān)重要。
幸運的是，有很多開發(fā)人員正在創(chuàng)建我們需要的軟件來布署數(shù)據(jù)環(huán)境。有鑒于此，下面大列舉數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)學(xué)習(xí)十大必備工具：
大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)學(xué)習(xí)必備工具10、ElasticSearch
查找和跟蹤數(shù)據(jù)對管理數(shù)據(jù)至關(guān)重要。ElasticSearch是當今市場上最強大的搜索引擎之一。作為分布式RESTful分析引擎，該解決方案幫助公司集中存儲數(shù)據(jù)，從而提供更簡單的信息控制。您還可以設(shè)置可靠的搜索功能，包括自動搜索、模糊搜索和全文搜索。
ElasticSearch也適用于多租戶系統(tǒng)，因此對于在同一主系統(tǒng)的多個安裝上工作的公司來說，它是一個經(jīng)濟高效的解決方案。特點包括：
查詢：進行結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、度量和地理搜索，以發(fā)現(xiàn)見解。
分析：縮小并觀察全局，探索數(shù)據(jù)趨勢。
速度：為任何業(yè)務(wù)提供難以置信的速度。
可擴展性：可在個人筆記本電腦上運行，也可在數(shù)百臺服務(wù)器上運行。
大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)學(xué)習(xí)必備工具9、QlikView (Qlik)
Qlik是一個平臺旨在將無限的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有無限可能性的易于訪問的信息。無論數(shù)據(jù)源有多重要，您都可以將所有內(nèi)容合并到一個視圖中，從而使混亂的細節(jié)更加清晰。
QlikView是基于Qlik的關(guān)聯(lián)引擎構(gòu)建的經(jīng)典分析解決方案。您可以使用它來探索您的數(shù)據(jù)，也可以通過增強智能來獲取智能見解。此外，支持多云體系結(jié)構(gòu)來為一系列用例提供結(jié)果。特點包括：
導(dǎo)向分析和受控自助分析
可用的增強智能
現(xiàn)代廣泛的數(shù)據(jù)連接
用智能可視化探索無邊界
解鎖大規(guī)模數(shù)據(jù)擴展
大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)學(xué)習(xí)必備工具8、Tableau
被許多人認為是信息管理的圣杯，Tableau允許公司來獲取他們大數(shù)據(jù)的真正力量。Tableau身臨其境且易于使用，適用于團隊和組織以及個人分析師。您還可以使用Tableau將分析功能嵌入到現(xiàn)有的工具和流程中。
作為最安全、最靈活的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)端到端平臺之一，Tableau將您的業(yè)務(wù)信息提升到了一個新的高度。您可以安全地檢查移動或桌面上的信息，訪問內(nèi)容發(fā)現(xiàn)功能，并進行深入分析。特點包括：
就您的數(shù)據(jù)提問并回答問題
使用APIs擴展您的分析功能
用可視化界面準備好您的數(shù)據(jù)進行分析
通過強大的權(quán)限和治理確保您的信息是安全的
在云中或內(nèi)部連接您的所有數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)學(xué)習(xí)必備工具7、Flume
Flume是一個可靠的、分布式的、高度引人入勝的收集和聚集大量數(shù)據(jù)的服務(wù)。Apache Flume 具有靈活簡單的架構(gòu)，非常可靠且容錯，盡管乍一看它似乎不是市場上最先進的工具。
Flume是Hadoop工具，開發(fā)人員可以使用它來收集各種來源的數(shù)據(jù)流并將其傳輸?shù)揭粋�集中的環(huán)境中。Flume也非常擅長管理各種系統(tǒng)之間的穩(wěn)定數(shù)據(jù)流。特點包括：
對齊來自一系列不同資源的數(shù)據(jù)流
訪問高度容錯和可靠的故障轉(zhuǎn)移機制
以流和批處理模式收集數(shù)據(jù)
結(jié)合社交媒體、傳感器信息、應(yīng)用日志等
將所有數(shù)據(jù)存儲在中央空間
大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)學(xué)習(xí)必備工具6、Tensorflow
世界上最著名的開源機器學(xué)習(xí)庫之一，Tensorflow是谷歌用于人工智能的開源神器。作為一個端到端的開源平臺，Tensorflow可以輕松地將您的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為人工智能的燃料。除此之外，社區(qū)資源、庫和工具的綜合生態(tài)系統(tǒng)讓研究人員和開發(fā)人員能夠創(chuàng)建最先進的最大語言應(yīng)用程序。
此外，借助tensorflow，公司可以找到簡單的ml問題解決方案，具有簡單的模型構(gòu)建功能，以及強大的實驗選項。功能還包括：
簡單靈活的開源架構(gòu)
機器學(xué)習(xí)的最新模型
簡單的模型構(gòu)建
內(nèi)部、云中或設(shè)備上的強大毫升產(chǎn)品
一系列資源和社區(qū)支持
大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)學(xué)習(xí)必備工具5、Apache Kafka
Kafka是Apache認可的實時處理和管理數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)工具。Kafka經(jīng)久耐用、容錯且可擴展，最初是由領(lǐng)英開發(fā)的，旨在幫助他們克服批處理問題。Kafka平臺處理傳入的數(shù)據(jù)流，而不管它們的目的地或來源。
有了Kafka，公司每天可以處理無數(shù)的事件。此外，領(lǐng)英報道說他們的Kafka體系每天管理大約1萬億起事件。特點包括：
管理記錄流
在數(shù)據(jù)流出現(xiàn)時對其進行處理
以持久、容錯的方式存儲信息
訪問核心APIs以擴展kafka的能力
大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)學(xué)習(xí)必備工具4、Cloudera
Cloudera宣稱自己是“企業(yè)數(shù)據(jù)云公司”。云時代旨在為您提供對數(shù)據(jù)的更多控制，確保您能夠從邊緣收集和處理信息，一直到您的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。
Cloudera還為公司提供了使用Cloudera數(shù)據(jù)流攝取、分析和管理實時流數(shù)據(jù)所需的工具。除此之外，還可以通過數(shù)據(jù)倉庫將來自不同來源的數(shù)據(jù)匯集在一起。特點包括：
收集和分析來自多個數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)
利用云時代數(shù)據(jù)倉庫管理和轉(zhuǎn)換您的信息
構(gòu)建、部署和擴展機器學(xué)習(xí)解決方案
從邊緣收集和處理數(shù)據(jù)
訪問實時洞察
大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)學(xué)習(xí)必備工具3、Apache Cassandra
得到了Datastax等市場領(lǐng)導(dǎo)者的認可，Apache Cassandra是一個分布式數(shù)據(jù)庫，企業(yè)可以使用它來管理多臺服務(wù)器上的大量數(shù)據(jù)集。作為管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的最佳大數(shù)據(jù)工具之一，Cassandra提供高可用性服務(wù)，沒有任何單點故障。
當您需要高可用性和可擴展性而又不影響性能時，Cassandra是一個絕佳的選擇。Cassandra還支持跨多個數(shù)據(jù)中心進行復(fù)制，因此為用戶提供了更低的延遲。特點包括：
容錯數(shù)據(jù)管理
為了更好的內(nèi)心平靜，沒有單點失敗
可擴展的高可用性數(shù)據(jù)管理
在異步復(fù)制和同步復(fù)制之間進行選擇
提供第三方服務(wù)
大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)學(xué)習(xí)必備工具2、Apache Flink
Flink是一個開源框架，由 Ververica 商業(yè)公司主導(dǎo)。有了 Flink，企業(yè)可以訪問分布式流處理引擎，在無界或有界環(huán)境中計算數(shù)據(jù)。
此外，這個工具的一大優(yōu)點是它可以運行在您可以想到的所有集群環(huán)境中，包括Hadoop、Kubernetes和Apache Mesos。Flink特性還包括：
在幾個抽象層次上訪問有用的APIs
提供靈活的窗口
支持各種第三方連接器
容錯性能和故障恢復(fù)
大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)學(xué)習(xí)必備工具1、Apache Spark
最后，Apache Spark，對于使用大數(shù)據(jù)的公司來說，它是業(yè)內(nèi)最令人興奮的工具之一。這個開源工具填補了Hadoop解決方案在數(shù)據(jù)處理、實時和批處理數(shù)據(jù)方面的空白。Spark在處理數(shù)據(jù)的速度上比傳統(tǒng)工具快得多，這對于數(shù)據(jù)分析師來說是非常好的。
Spark是已經(jīng)使用Apache解決方案(如Cassandra或Flink)的公司的理想之選，它使您的數(shù)據(jù)處理項目的核心更加高效和有價值，有助于調(diào)度和分布式任務(wù)傳輸?shù)裙ぷ鳌Ｌ攸c包括：
高速工作負載
易于使用的功能
訪問實時和批量數(shù)據(jù)處理
在Hadoop、Kubernetes、獨立或云中運行Spark 注：尊重原創(chuàng)文章,轉(zhuǎn)載請注明出處和鏈接 http://m.dedgn.cn/news-id-28924.html 違者必究！部分文章來源于網(wǎng)絡(luò)由培訓(xùn)無憂網(wǎng)編輯部人員整理發(fā)布,內(nèi)容真實性請自行核實或聯(lián)系我們，了解更多相關(guān)資訊請關(guān)注java培訓(xùn)頻道查看更多，了解相關(guān)專業(yè)課程信息您可在線咨詢也可免費申請試課。關(guān)注官方微信了解更多：150 3333 6050
