1. 常見的大數據開發工具有哪些
1.Hadoop
Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式體系基礎架構。用戶能夠在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。Hadoop是一個能夠對很多數據進行分布式處理的軟體結構。Hadoop 以一種牢靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。
2.Apache Hive
Hive是一個建立在Hadoop上的開源數據倉庫基礎設施，經過Hive能夠很簡略的進行數據的ETL,對數據進行結構化處理,並對Hadoop上大數據文件進行查詢和處理等。 Hive供給了一種簡略的類似SQL的查詢言語—HiveQL,這為了解SQL言語的用戶查詢數據供給了便利。
3. Apache Spark
Apache Spark是Hadoop開源生態體系的新成員。它供給了一個比Hive更快的查詢引擎，由於它依賴於自己的數據處理結構而不是依靠Hadoop的HDFS服務。一起，它還用於事情流處理、實時查詢和機器學習等方面。
4. Keen IO
Keen IO是個強壯的移動應用分析東西。開發者只需要簡略到一行代碼， 就能夠跟蹤他們想要的關於他們應用的任何信息。開發者接下來只需要做一些Dashboard或者查詢的工作就能夠了。
5. Ambari
Apache Ambari是一種基於Web的東西，支撐Apache Hadoop集群的供給、管理和監控。Ambari已支撐大多數Hadoop組件，包含HDFS、MapRece、Hive、Pig、 Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等。
6. Flume
Flume是Cloudera供給的一個高可用的，高牢靠的，分布式的海量日誌搜集、聚合和傳輸的體系，Flume支撐在日誌體系中定製各類數據發送方，用於搜集數據;一起，Flume供給對數據進行簡略處理，並寫到各種數據接受方(可定製)的才能。
7.MapRece
MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集(大於1TB)的並行運算。概念"Map(映射)"和"Rece(歸約)"，是它們的首要思維，都是從函數式編程言語里借來的，還有從矢量編程言語里借來的特性。它極大地便利了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式體繫上。
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