有哪些大數據開發常用的工具

有哪些大數據開發常用的工具？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

　　Java語言和 Linux操作系統，它們是學習大數據的基礎。

　　java：只需了解一些基本知識，不需要用很深的Java技術來做大數據，學習 java SE等于學習大數據基礎。

　　Linux：因為與大數據有關的軟件都在 Linux上運行，所以 Linux要學扎實一點，學好Linux對你快速掌握與大數據有關的技術，能讓你更好地了解 hadoop, hive, hbase, spark等大數據軟件的運行環境和網絡環境配置，能少走很多彎路，學會 shell可以更輕松地理解和配置大數據集群。同時也可以讓你更快地了解到未來大數據技術的發展。

　　hadoop：這是一個流行的大數據處理平臺，它幾乎成了大數據的代名詞，所以一定要學習它。在Hadoop中包含了HDFS、MapReduce和 YARN這三個組件， HDFS就像我們電腦硬盤上的文件一樣存儲在這些文件中， MapReduce用來處理數據，而 MapReduce用來計算數據，它的一個特點是，不管數據多大，只要給它時間， MapReduce就可以運行數據，但時間可能不會太快，因此它稱之為數據的批量處理。

　　Zookeeper：這是一個萬金油，當你安裝 Hadoop的 HA時就可以使用它，Hbase以后也可以使用。該軟件通常用于存儲一些相互協作的信息，這些信息一般不會超過1 M，所有使用該軟件的軟件都依賴于此，對于我們個人來說，只需正確安裝該軟件，使其正常運行即可。

　　mysql：我們學習了大數據處理，然后學習了 mysql數據庫處理小數據的工具，因為現在還在使用 mysql, mysql需要掌握多少層那？您可以在 Linux上安裝、運行它，配置簡單的權限、修改 root密碼、創建數據庫。在這里，我們主要學習 SQL的語法，因為 hive的語法非常類似于此。

　　sqoop：此文件用于從 Mysql導入數據到 Hadoop。同樣的，您也可以不用它，直接將 Mysql數據表導出為文件放入 HDFS，當然，在生產環境中使用 Mysql時也要小心。

　　Hive：這是一款非常適合使用 SQL語法的工具，可以使您輕松地處理大量數據，并且無需編寫 MapReduce程序。有人說皮格是嗎？跟 Pig差不多掌握其中一項。

　　現在你已經學會了 Hive，我相信你一定需要這款軟件，它可以幫助你管理 Hive或 MapReduce,Spark腳本，還可以檢查你的程序是否正確運行，如果出現錯誤，向你發送警報并重新嘗試程序，最重要的是，它還可以幫助你配置任務的依賴性。你肯定會喜歡它的，否則你就會看著一大堆腳本，密密麻麻地寫著 crond。

　　hbase：這是 Hadoop生態系統中的 NOSQL數據庫，他的數據以 key和 value的形式存儲， key是惟一的，因此它可以用于數據的重排，與 MYSQL相比，它可以存儲大量的數據。因此，他經常在處理完大數據后用于存儲目的地。

　　Kafka：這是一個更好的隊列工具，為什么要使用隊列呢？更多的數據也同樣需要排隊，例如，數百G文件如何處理，當您將數據逐個放到隊列中時，您可以將其逐個取出，當然，您還可以使用該工具對在線實時數據進行入庫或加入 HDFS，此時您可以與一個名為 Flume的工具協作，該工具專門用于提供對數據的簡單處理，并將其寫入各種數據接收者(如 Kafka)。

　　Spark：它用來彌補基于 MapReduce的數據處理速度的不足，它的特點是將數據裝入內存中進行計算，而不是去讀慢的、會導致死機的、進化也特別慢的硬盤。尤其適用于迭代運算，其中算法的優化是核心。JAVA或 Scala都能操縱它。

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