大数据框架技术有哪些
大数据框架技术提供分布式计算、存储和分析功能，以处理和管理海量数据集。主要技术包括：hadoop（mapreduce 和 hdfs）、spark、flink、cassandra、mongodb、hive、pig、presto、impromptu 和 apache airflow。它们支持机器学习、图形处理、nosql 数据库、实时流处理、sql 查询、数据分析和工作流管理，满足不同的大数据处理需求。

大数据框架技术

大数据框架是用于处理和管理大规模数据集的软件平台。它们提供了分布式计算、存储和分析功能，使组织能够有效地利用大数据来获得有价值的见解。

主要大数据框架技术：

1. Hadoop

开源分布式计算框架MapReduce 编程模型HDFS（Hadoop 分布式文件系统）用于数据存储

2. Spark

内存中计算引擎Resilient Distributed Dataset（弹性分布式数据集）模型提供机器学习和图形处理功能

3. Flink

实时流处理引擎分布式数据集和状态管理支持事件驱动的编程模型

4. Cassandra

可扩展分布式 NoSQL 数据库提供无模式架构和高可用性适用于实时应用程序和时间序列数据

5. MongoDB

文档型 NoSQL 数据库提供灵活的架构和动态查询适用于内容管理系统和社交媒体应用程序

6. Hive

Hadoop 上的数据仓库框架提供类似 SQL 的查询语言可以高效地处理大规模结构化数据

7. Pig

基于 Hadoop 的高级数据处理平台使用类似 SQL 的语言定义数据转换简化了大数据分析任务

8. Presto

交互式 SQL 查询引擎优化了低延迟响应适用于交互式数据探索和仪表盘

9. Impromptu

可视化数据分析平台提供拖放式界面使非技术人员能够轻松访问和分析数据

10. Apache Airflow

工作流管理系统编排、调度和监视大数据处理流程确保数据管道可靠性和可重复性

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