容易搞混大数据分析学习的工具
大数据已成为当今企业不可分割的一部分，越来越多的企业纷纷寻找熟悉大数据分析工具的人。他们都期望员工在技术方面体现能力，并展示才华和思维过程。到目前为止流行的所谓的需求技能已经不再了，如果今天还有什么比较大热的技能，那就是大数据分析。
如果你想转换到大数据分析，并且顺利地把你应该学习的工具搞混了，那么这个列表你可以参考一下。
Hadoop
如果没有Hadoop，大数据是不完整的，数据专家们都知道这一点。Hadoop是一个开源的框架，它为各种数据提供了大量的存储空间。Hadoop具有惊人的处理能力和处理无数任务的能力，它不会让你考虑是否硬件故障。尽管您需要了解Java才能使用Hadoop，但它是值得付出的。了解Hadoop将使你在招聘中突出重围。
MongoDB
MongoDB是数据库的当代替代品。它是处理频繁变化或变化的数据集或半结构化或非结构化数据集的最佳方法。MongoDB的一些最佳用途包括存储来自移动应用、内容管理系统、产品目录等的数据。与Hadoop一样，不能立即开始使用MongoDB。您需要从头开始学习这个工具，并了解如何处理查询。
Cassandra
最初是由社交媒体巨头Facebook作为NoSQL解决方案开发的。它是一个高效的分布式数据库，用于处理商品服务器上的大量数据。Cassandra没有提供失败的空间，它是最可靠的大数据工具之一。
Drill
它是一个开放源码的框架，允许专家对大型数据集进行交互分析。Drill由Apache开发，设计用于扩展10,000多台服务器并在数秒内处理数据和数百万条记录。它支持大量的文件系统和数据库，如MongoDB、HDFS、Amazon S3、谷歌云存储等。
Elastisearch
这个开源的企业搜索引擎是在Java上开发的，并在Apache的许可下发布。它最好的功能之一是支持具有超快搜索功能的数据发现应用程序。
HCatalog
HCatalog允许用户查看存储在所有Hadoop集群中的数据，甚至允许用户使用像Hive和Pig这样的工具进行数据处理，而不必知道数据集在哪里。HCatalog是元数据管理工具，也是Apache Hadoop的共享服务。
Oozie
Oozie是最好的工作流处理系统之一，它允许您定义跨多种语言编写或编程的各种作业。此外，该工具还将它们链接到彼此，并允许用户方便地提到依赖项。
Storm
Storm支持非结构化数据集的实时处理。它是可靠的，不出错的，并且与任何编程语言兼容。来自Apache系列工具的Twitter现在拥有了一个开源的实时分布式计算框架Storm。
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