大数据领域7个流行的开源软件

大数据是当今用于分析大型数据集的主要工具之一。从中，企业可以获得有用的信息，帮助他们做出更好的战略决策。对于此分析，有多种开源软件选项，这些是我们这次要与您讨论的。

如果您对这个领域充满热情并想深入研究，您可以报读我们的商业分析和人工智能硕士课程。满足市场专业人员当前需求的培训。

什么是开源或开源软件？

开源软件是任何人都可以访问和修改源代码的软件。通过这种方式，可以促进和鼓励协作，以使软件适应每个用户的特定需求。它们是开源情报（OSINT）的一部分，并且是人工智能框架的类型之一。

在大数据领域，多年来已经开发出能够处 泰国的电话号码 理和分析大量数据的不同工具。由于开源功能，开发和工程人员可以不断改进，这不仅使他们受益，而且使使用该软件的整个社区受益。

开源软件的透明度有利于创新和不断更新，也让使用它的人有信心了解它的工作原理并根据自己的具体要求进行修改。出于好奇，在开发此类软件时，您还可以使用开源系统，就像Jenkins一样。

最佳开源软件
选择开源软件时有很多选择。要进行选择，您必须查看数 数据湖对比数据仓库：4 个主要区别 据类型和分析特征以评估兼容性。无论如何，下面我们为您留下最著名的。

阿帕奇Hadoop
Hadoop是最重要的开源软件之一，被认为是大数据的标准框架。它目前存储、分析和处理大量信息，这就是社交网络 Facebook 使用。

尽管它的使用比其他 美国b2b清单 代方案更复杂，但它具有显着的优点，例如使用分布在集群数据集中的简单编程模型；支持多种操作系统；它具有对硬件故障的容错能力，并在数据系统的增长中提供可扩展性。

Apache Spark专为编程速度快且易于使用而设计，是开创性的开源软件之一。它可以与多个系统一起工作，即集群，并接受多种语言，例如 Python、Java 或 Scala。它的速度非常高，在内存和磁盘上可以分别超过Hadoop的MapReduce系统100和10倍。

弹性搜索
Elasticsearch以其复杂的档案数据搜索和分析功能而闻名。它使用分布式搜索引擎，可以高效地索引和存储数据，有助于快速搜索并获得高度准确的结果。它不需要添加信息概要，适用于复杂的文本搜索。它允许您查看节点的状态并且可以进行扩展。

阿帕奇风暴
Storm是一个实时分布式计算系统，用于持续的数据流。例如，社交网络或高频传感器。虽然像 Hadoop 一样可以处理大量数据，但 Storm 的特殊性是实时性，因为它的高延迟。

Python
Python是一种高级编程语言，但对于那些没有专业水平的计算机科学知识但从事数据工作的，它仍然非常效率很高，由于其社区庞大，拥有多家书店。然而，它并不是最快的大数据软件。

MongoDB
MongoDB是最常用的大数据开源程序之一。它使用NoSQL数据库，将数据存储在文档而不是记录中。它们存储在 BSON（JSON 的二进制表示形式）中。它的应用主要出现在需要可扩展性的项目，因为它具有复制和分片功能。

阿帕奇卡桑德拉
它是最常用的大数据开源软件之一。Apache Cassandra数据库是分布式的，以提高数据输入和输出性能。