當今社會是一個大數(shù)據(jù)社會，但是在浩瀚的數(shù)據(jù)中，如果放置這些數(shù)據(jù)，不加以分析整理，那就相當于一堆廢的數(shù)據(jù)，對人類的發(fā)展沒有任何意義，因此就有了數(shù)據(jù)分析工具的出現(xiàn)。因為在分析海量的數(shù)據(jù)時，免不了要借助一些大數(shù)據(jù)分析工具軟件，那數(shù)據(jù)分析工具除了上層應用層面之外，它的底層核心技術(shù)到底有哪些呢？

 

首先要介紹的是一款由于成本低，任何人都可以使用的數(shù)據(jù)分析工具軟件——Hadoop。這是一個能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進行分布式處理的軟件框架。可以對從GB到PB級的數(shù)據(jù)量實現(xiàn)復雜的查詢和分析，具有高可擴展性，用戶可以通過增加集群節(jié)點數(shù)量，線性提高系統(tǒng)的處理能力。

 

其次是HPPC，與Hadoop不同的是它擁有先進軟件技術(shù)與算法，主要應用于國家科研與教育網(wǎng)絡，促進教育更加個性化、精細化、智能化、并提高行政管理效率。

 

而另外一款基于Hadoop的軟件，是一個分布式的，容錯的系統(tǒng)——Storm。這是一個自由的開源軟件，人們都追求可靠的數(shù)據(jù)分析工具，而Storm擁有非常強大可靠的處理龐大的數(shù)據(jù)流，敏捷分析、打造數(shù)據(jù)可視化與數(shù)據(jù)應用場景。

 

還有Apache Spark 是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設計的快速通用的計算引擎。Spark 是一種與Hadoop 相似的開源集群計算環(huán)境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使Spark 在某些工作負載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越，換句話說，Spark 啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負載。

 

軟件的底層架構(gòu)的重要性不言而喻，無論是在性能、可修改性、安全性、可擴展性等方面都影響著系統(tǒng)最終的質(zhì)量屬性和性能。

 

隨著用戶對數(shù)據(jù)分析應用的意識不斷提高，對數(shù)據(jù)分析工具的需求也在不斷加大，而在選擇數(shù)據(jù)分析工具的時，不但要考察該工具是否可以在統(tǒng)一的平臺上完成全流程數(shù)據(jù)分析任務，一站式實現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)應用，而且要看考察該工具的底層技術(shù)架構(gòu)是否有更高的性能，因為它直接決定了數(shù)據(jù)分析工具上層應用的便利性。

 

 

 

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