大数据平台组件（大数据组件图谱比较齐全）
今天给各位分享大数据平台组件的知识，其中也会对大数据组件图谱比较齐全进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
如何搭建大数据分析平台？
一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：
Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。
数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。
数据建模分析是针对预处理提取的特征或数据建模，得到想要的结果。结果可视化及输出API。可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况，行数据展示，和列查找展示。
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一个典型的大数据解决方案,包含哪些组件？
首先，一个典型的大数据解决方案，也就是大数据系统平台的构建，涉及到多个层次，数据采集和传输、数据存储、数据计算、资源管理、任务调度等，每个流程阶段当中，都有多个组件可选择，关键是要能够满足实际的需求。
简单举例说明一下典型的一些组件：
文件存储：Hadoop HDFS
离线计算：Hadoop MapReduce、Spark
流式、实时计算：Storm、Spark Streaming
K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB
资源管理：YARN、Mesos
日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查询分析：Hive、Impala、Presto、Phoenix、SparkSQL、Flink、Kylin、Druid
分布式协调服务：Zookeeper
集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib
数据同步：Sqoop
任务调度：Oozie
大数据常用组件
大数据技术通常包括许多不同的组件，这些组件可以帮助你处理和分析大量数据。
常用的大数据组件包括：
1.Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，可以处理海量数据。
2.Spark：Spark是一个快速的大数据处理引擎，可以帮助你快速分析和处理大量数据。
3.NoSQL数据库：NoSQL数据库是面向大数据的数据库，可以快速处理大量非结构化数据。
4.流式处理引擎：流式处理引擎可以实时处理大量数据流。
5.数据仓库：数据仓库是一个大数据存储和分析平台，可以帮助你组织和管理大量数据。
6.数据挖掘和机器学习工具：数据挖掘和机器学习工具可以帮助你从大量数据中发现有价值的信息。
关于大数据平台组件和大数据组件图谱比较齐全的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
