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編輯點(diǎn)評(píng)：大數(shù)據(jù)批量處理工具最新版

眾所周知，數(shù)據(jù)是當(dāng)今 IT 領(lǐng)域的一切。此外，這些數(shù)據(jù)每天都在大量增長(zhǎng)。早些時(shí)候，我們常談?wù)撉ё止?jié)和兆字節(jié)，這款軟件可以幫助站長(zhǎng)SEO整理專用多功能，感興趣的就快來(lái)下載吧

15款使用最多的大數(shù)據(jù)分析工具

下面介紹了一些常用的開(kāi)源工具和很少有付費(fèi)的商業(yè)工具（提供了免費(fèi)試用版）。讓我們?cè)敿?xì)了解每款工具。

一、Apache Hadoop

Apache Hadoop 是一個(gè)分布式文件系統(tǒng)并且能處理大數(shù)據(jù)的軟件框架。它通過(guò) MapReduce 編程模型處理大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集。Hadoop 是一個(gè)開(kāi)源框架，用 Java 編寫(xiě)，它提供了跨平臺(tái)支持。

毫無(wú)疑問(wèn)，這是最頂級(jí)的大數(shù)據(jù)工具。事實(shí)上，超過(guò)一半的財(cái)富 50 強(qiáng)公司在使用 Hadoop。這些公司包括Amazon Web services，Hortonworks，IBM，英特爾，微軟，F(xiàn)acebook等。

優(yōu)點(diǎn)：

Hadoop 的核心優(yōu)勢(shì)是其 HDFS（Hadoop 分布式文件系統(tǒng)），它能夠在同一文件系統(tǒng)上保存所有類型的數(shù)據(jù) - 視頻、圖像、JSON、XML 和純文本。

非常適用于研發(fā)目的。

提供對(duì)數(shù)據(jù)的快速訪問(wèn)。

高度可伸縮

在計(jì)算機(jī)群集上提供的高度可用的服務(wù)

缺點(diǎn)：

有時(shí)，由于其 3 倍數(shù)據(jù)冗余，可能會(huì)面臨磁盤(pán)空間問(wèn)題。

I/O 操作本可以針對(duì)更好的性能進(jìn)行優(yōu)化。

定價(jià)：此軟件在 Apache 許可證下可免費(fèi)使用。

二、CDH (Cloudera Distribution for Hadoop)

CDH著眼于大數(shù)據(jù)的企業(yè)級(jí)部署。它是完全開(kāi)源的，同時(shí)提供一個(gè)免費(fèi)的分布式平臺(tái)，包含Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Impala等等。使用CDH，你能夠收集、處理、管理、探索、建模和存儲(chǔ)無(wú)限量的數(shù)據(jù)。

優(yōu)點(diǎn)：

完全分布式

Cloudera 管理器很好地管理 Hadoop 集群。

易于實(shí)施。

不太復(fù)雜的管理。

高安全性和治理性。

缺點(diǎn)：

很少有復(fù)雜的 UI 功能，如 CM 服務(wù)上的圖表。

多種推薦的安裝方法聽(tīng)起來(lái)令人困惑。

但是，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的許可價(jià)格非常昂貴。

定價(jià)：CDH 是 Cloudera 的免費(fèi)軟件版本。但是，如果您有興趣了解 Hadoop 集群的成本，則每個(gè)節(jié)點(diǎn)的成本約為每 TB 1000 到 2000 美元。

三、Cassandra

Apache Cassandra 沒(méi)有成本和開(kāi)源分布式 NoSQL DBMS，用于管理分布在眾多領(lǐng)域服務(wù)器上的大量數(shù)據(jù)，提供高可用性。

它使用 CQL（Cassandra Structure Language）與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行交互。一些使用 Cassandra 的知名公司包括埃森哲、美國(guó)運(yùn)通、Facebook、通用電氣、霍尼韋爾、雅虎等。

優(yōu)點(diǎn)：

沒(méi)有單點(diǎn)故障。

非�？焖俚靥幚砗Ａ繑�(shù)據(jù)。

日志結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)。

自動(dòng)復(fù)制。

線性可擴(kuò)展性。

簡(jiǎn)單的環(huán)狀架構(gòu)。

缺點(diǎn)：

在故障排除和維護(hù)方面需要一些額外的努力。

集群本來(lái)可以改進(jìn)。

行級(jí)鎖特性不存在。

定價(jià)：此工具是免費(fèi)的。

大數(shù)據(jù)量文本數(shù)據(jù)如何處理問(wèn)題？

在日常的工作中我們會(huì)遇到大量的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行分析挖掘，但是由于大量的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)往往很難準(zhǔn)確進(jìn)行分析挖掘，下面介紹幾種比好常用的方法，

當(dāng)然這些方法可能并不能完全覆蓋所有的問(wèn)題，但是這樣的一些方法也基本可以處理絕大多數(shù)遇到的問(wèn)題。

1.Bloom filter
適用范圍：可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)字典，進(jìn)行數(shù)據(jù)的判重，或者集合求交集
基本原理及要點(diǎn)：
對(duì) 于原理來(lái)說(shuō)很簡(jiǎn)單，位數(shù)組+k個(gè)獨(dú)立hash函數(shù)。將hash函數(shù)對(duì)應(yīng)的值的位數(shù)組置1，查找時(shí)如果發(fā)現(xiàn)所有hash函數(shù)對(duì)應(yīng)位都是1說(shuō)明存在，很明顯這個(gè)過(guò)程并不保證查找的結(jié)果是100%正確的。同時(shí)也不支持刪除一個(gè)已經(jīng)插入的關(guān)鍵字，因?yàn)樵撽P(guān)鍵字對(duì)應(yīng)的位會(huì)牽動(dòng)到其他的關(guān)鍵字。所以一個(gè)簡(jiǎn)單的改進(jìn)就是 counting Bloom filter，用一個(gè)counter數(shù)組代替位數(shù)組，就可以支持刪除了。
2.Hashing
適用范圍：快速查找，刪除的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通常需要總數(shù)據(jù)量可以放入內(nèi)存
基本原理及要點(diǎn)：
hash函數(shù)選擇，針對(duì)字符串，整數(shù)，排列，具體相應(yīng)的hash方法。
碰撞處理，一種是open hashing，也稱為拉鏈法；另一種就是closed hashing，也稱開(kāi)地址法，opened addressing。
3.bit-map
適用范圍：可進(jìn)行數(shù)據(jù)的快速查找，判重，刪除，一般來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)范圍是int的10倍以下
基本原理及要點(diǎn)：使用bit數(shù)組來(lái)表示某些元素是否存在，比如8位電話號(hào)碼
4.堆
適用范圍：海量數(shù)據(jù)前n大，并且n比較小，堆可以放入內(nèi)存
基本原理及要點(diǎn)：最大堆求前n小，最小堆求前n大。方法，比如求前n小，我們比較當(dāng)前元素與最大堆里的最大元素，如果它小于最大元素，則應(yīng)該替換那個(gè)最大元素。這樣最后得到的n個(gè)元素就是最小的n個(gè)。適合大數(shù)據(jù)量，求前n小，n的大小比較小的情況，這樣可以掃描一遍即可得到所有的前n元素，效率很高。
5.雙層桶劃分 ----其實(shí)本質(zhì)上就是【分而治之】的思想，重在“分”的技巧上！
適用范圍：第k大，中位數(shù)，不重復(fù)或重復(fù)的數(shù)字
基本原理及要點(diǎn)：因?yàn)樵胤秶艽螅荒芾弥苯訉ぶ繁�，所以通過(guò)多次劃分，逐步確定范圍，然后最后在一個(gè)可以接受的范圍內(nèi)進(jìn)行�？梢酝ㄟ^(guò)多次縮小，雙層只是一個(gè)例子。
6.數(shù)據(jù)庫(kù)索引
適用范圍：大數(shù)據(jù)量的增刪改查
基本原理及要點(diǎn)：利用數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)方法，對(duì)海量數(shù)據(jù)的增刪改查進(jìn)行處理。
7.倒排索引(Inverted index)
適用范圍：搜索引擎，關(guān)鍵字查詢
基本原理及要點(diǎn)：為何叫倒排索引？一種索引方法，被用來(lái)存儲(chǔ)在全文搜索下某個(gè)單詞在一個(gè)文檔或者一組文檔中的存儲(chǔ)位置的映射。
8.外排序
適用范圍：大數(shù)據(jù)的排序，去重
基本原理及要點(diǎn)：外排序的歸并方法，置換選擇敗者樹(shù)原理，最優(yōu)歸并樹(shù)
9.trie樹(shù)
適用范圍：數(shù)據(jù)量大，重復(fù)多，但是數(shù)據(jù)種類小可以放入內(nèi)存
基本原理及要點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)方式，節(jié)點(diǎn)孩子的表示方式
10.分布式處理 mapreduce
適用范圍：數(shù)據(jù)量大，但是數(shù)據(jù)種類小可以放入內(nèi)存
基本原理及要點(diǎn)：將數(shù)據(jù)交給不同的機(jī)器去處理，數(shù)據(jù)劃分，結(jié)果歸約。
另外還可以使用一些大數(shù)據(jù)處理工具來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析挖掘，如NLPIR大數(shù)據(jù)語(yǔ)義智能分析系統(tǒng)，它是根據(jù)中文數(shù)據(jù)挖掘的綜合需求,融合了網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)采集、自然語(yǔ)言理解、文本挖掘和語(yǔ)義搜索的研究成果,并針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理的全技術(shù)鏈條的共享開(kāi)發(fā)平臺(tái)。

NLPIR大數(shù)據(jù)語(yǔ)義智能分析平臺(tái)主要有精準(zhǔn)采集、文檔轉(zhuǎn)化、新詞發(fā)現(xiàn)、批量分詞、語(yǔ)言統(tǒng)計(jì)、文本聚類、文本分類、摘要實(shí)體、智能過(guò)濾、情感分析、文檔去重、全文檢索、編碼轉(zhuǎn)換等十余項(xiàng)功能模塊，平臺(tái)提供了客戶端工具，云服務(wù)與二次開(kāi)發(fā)接口等多種產(chǎn)品使用形式。各個(gè)中間件API可以無(wú)縫地融合到客戶的各類復(fù)雜應(yīng)用系統(tǒng)之中，可兼容不同操作系統(tǒng)平臺(tái)，可以供Java，Python，C，C#等各類開(kāi)發(fā)語(yǔ)言使用。

大數(shù)據(jù)分析和處理的方法步驟

大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時(shí)代理念的三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對(duì)精確，要相關(guān)不要因果。具體的大數(shù)據(jù)處理方法其實(shí)有很多，但是根據(jù)長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)踐，

我們總結(jié)了一個(gè)基本的大數(shù)據(jù)處理流程，并且這個(gè)流程應(yīng)該能夠?qū)Υ蠹依眄槾髷?shù)據(jù)的處理有所幫助。整個(gè)處理流程可以概括為四步，分別是采集、導(dǎo)入和預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)和分析，以及挖掘。

采集

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)接收發(fā)自客戶端的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理工作。比如，

電商會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL和Oracle等來(lái)存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也常用于數(shù)據(jù)的采集。

在大數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬(wàn)的用戶來(lái)進(jìn)行訪問(wèn)和操作，比如火車(chē)票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問(wèn)量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬(wàn)，

所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫(kù)才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。

統(tǒng)計(jì)/分析

統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式計(jì)算集群來(lái)對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見(jiàn)的分析需求，在這方面，

一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的Greenplum、Oracle的Exadadata，以及基于MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。

統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有極大的占用。

導(dǎo)入/預(yù)處理

雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫(kù)，但是如果要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這些來(lái)自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式存儲(chǔ)集群，

并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使用來(lái)自Twitter的Storm來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來(lái)滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。

導(dǎo)入與預(yù)處理過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆，甚至千兆級(jí)別。

挖掘

與前面統(tǒng)計(jì)和分析過(guò)程不同的時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘一般沒(méi)有什么預(yù)先定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。

比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的Nsive Bayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，還有，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。