1. Hadoop

憑借簡單的編程模式，Hadoop是最好的開源應用程序之一，可用于跨多個機器集群對許多實時數(shù)據(jù)集進行分布式處理。識別應用層的任何問題有助于從單個服務器擴展到數(shù)千個單元。Hadoop YARN、Hadoop Map Reduce、Hadoop Ozone、Hadoop分布式文件系統(tǒng)和Hadoop Common是當前可在模塊中訪問的五個項目。這些框架是用Java開發(fā)的，可以處理任何格式和大小的實時數(shù)據(jù)。即使面臨機器崩潰或網(wǎng)絡攻擊等逆境，它也是高效且具有成本效益的。

[[407279]]

2. MongoDB

這種面向文檔的分布式數(shù)據(jù)庫使應用程序開發(fā)人員可以更輕松地處理半結構化或非結構化的實時數(shù)據(jù)。它是使用最廣泛的開源數(shù)據(jù)分析工具之一，用于開發(fā)一些世界上最具創(chuàng)造性的服務和產(chǎn)品。它通過將數(shù)據(jù)存儲在類似JSON的文檔中來實現(xiàn)動態(tài)和靈活的模式。MongoDB Atlas是MongoDB的多云數(shù)據(jù)庫解決方案，提供一流的自動化和內(nèi)置流程，以確保持續(xù)可用性、彈性可擴展性和法規(guī)遵從性協(xié)助。它還具有用于聚合、圖形搜索、文本搜索、基于地理的搜索、索引、即席查詢和其他功能的查詢語言。

3. R

另一種大數(shù)據(jù)技術是R，一種用于統(tǒng)計計算和可視化的計算機語言。該編程包為大數(shù)據(jù)工程師、統(tǒng)計學家和其他人員提供了廣泛的功能，包括線性建模、非線性建模、傳統(tǒng)統(tǒng)計測試、時間序列分析、聚類和圖形方法。這是一個精心設計的界面，提供了廣泛的公式和數(shù)學符號。它通過提供大量、有凝聚力和集成的實時數(shù)據(jù)分析工具集來幫助有效的數(shù)據(jù)管理。

4. Tableau

這是一個強大的大數(shù)據(jù)平臺，可與各種開源數(shù)據(jù)庫配合使用。此外，服務器提供了一個免費的公共選項來創(chuàng)建適當?shù)目梢暬Ｔ摲治銎脚_具有多項吸引人的功能，包括與任何人共享選擇、中等速度以促進擴展操作、與250多個應用程序集成，以及最重要的是幫助解決大型實時數(shù)據(jù)分析困難。它是可用的最強大、最安全和適應性最強的端到端實時數(shù)據(jù)分析平臺之一。它創(chuàng)建了Tableau Mobile、Tableau Desktop、Tableau Prep、Tableau Mobile產(chǎn)品線以及Tableau Online和Tableau Server。

5. Cassandra

Cassandra是一個免費的開源NoSQL數(shù)據(jù)庫，可將大量實時數(shù)據(jù)轉換為詳細分析。在云基礎設施和商品硬件上，它都具有線性可擴展性和已證明的容錯能力。Cassandra確保不會丟失任何數(shù)據(jù)，并且會快速更換故障節(jié)點。基于屬性的模糊測試、重放、多重性能和故障注入測試都被用來確保可靠性。它傾向于通過改進的可擴展性和性能來支持云上的基本部署。

6. Qlik

通過自動匹配的數(shù)據(jù)關聯(lián)，Qlik提供了直接的原始數(shù)據(jù)集成。通過混合預測分析和嵌入式分析，它可以幫助大數(shù)據(jù)分析師檢測潛在的市場趨勢。關聯(lián)引擎和受監(jiān)管的多云架構提供了一套全面的實時數(shù)據(jù)分析。通過索引數(shù)據(jù)中的每個關系，關聯(lián)引擎確保可以交付無限的大數(shù)據(jù)組合。它有助于檢測深入洞察以提高生產(chǎn)力。QlikView擁有多種極具吸引力的全球解決方案，包括Qlik Gold Client、Qlik Compose、Qlik Replicate、Qlik Gold Client、Qlik Catalog和Qlik Enterprise Manager Data Protection。

7. Splunk

Splunk的目標是鼓勵IT、DevOps和其他團隊隨時轉換來自任何來源的大量實時數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)應用于各個行業(yè)，包括制造、教育、航空航天、零售、醫(yī)療保健等等。它有助于將數(shù)據(jù)轉換為彩色報告、圖表、自定義儀表板和其他數(shù)據(jù)可視化工具。

8. ElasticSearch

ElasticSearch是一個開源數(shù)據(jù)庫服務器，它使用Schema-freeJSON文檔和HTTPWeb界面來執(zhí)行實時數(shù)據(jù)分析和全文搜索。由于其巨大的可擴展性和速度，它是最可靠和可擴展的大數(shù)據(jù)技術之一。分析師還可以從非常適合基于語言的搜索的復雜平臺中受益。結合用于全文搜索的倒排索引、BKD樹和用于實時數(shù)據(jù)分析的列存儲可快速生成結果。在300個節(jié)點的集群中，可擴展性每秒可以處理數(shù)千個事件。

9. KNIME

KNIME，即康斯坦茨的信息挖掘器，是另一種基于Java的開源實時數(shù)據(jù)分析工具。數(shù)據(jù)可視化、分析階段的選擇性執(zhí)行、檢測結果、交互式視圖和可定制的數(shù)據(jù)模型都是其中的功能。它還為ETL操作提供了廣泛的集成工具，這些工具很容易集成到當前的計算機系統(tǒng)中。

10. RapidMiner

這是一個頂級大數(shù)據(jù)平臺，能夠為許多企業(yè)提供變革性的業(yè)務洞察力。由于其可擴展性和可移植性，它有助于提高企業(yè)的技能。RapidMiner是全面的數(shù)據(jù)準備、深度學習、文本挖掘和預測分析平臺。由于它與Apple、Android、NodeJS、Flask和許多其他編程語言的兼容性越來越受到非程序員和研究人員的歡迎。它還具有數(shù)據(jù)集集合，使用戶能夠從RDBMS、云、NoSQL和其他來源加載實時數(shù)據(jù)。

結論

在未來，上述領先的技術趨勢很可能會接管我們的日常生活。2021年，世界經(jīng)濟將重新崛起，新技術將發(fā)揮作用。這些技術領域的職位及其專業(yè)知識將是寶貴的，從長遠來看，接受這些領域的教育無疑會讓你受益。當你選擇并掌握適當?shù)男录夹g時，你將是未來的棟梁。