大数据已然成为当今最热门的技术之一，正呈爆炸式增长。每天来自全球的新项目如雨后春笋般涌现。幸运地是，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，下面就来盘点最受欢迎的十大开源的大数据技术。1.——高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。2.——使用简单、支持所有重要的大数据语言（Scala、Python、Java、R）。拥有强大的生态系统，成长迅速，对microbatching/batching/SQL支持简单。Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。3.——Apache NiFi是由美国国家安全局(NSA)贡献给Apache基金会的开源项目，其设计目标是自动化系统间的数据流。基于其工作流式的编程理念，NiFi非常易于使用、强大、可靠、高可配置。两个最重要的特性是其强大的用户界面和良好的数据回溯工具。堪称大数据工具箱里的瑞士军刀。4.——Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。随着最新版本的发布，性能和功能都得到了全面提升，Hive已成为SQL在大数据上的最佳解决方案。5.——Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模网站中的所有动作流数据。它已成为大数据系统在异步和分布式消息之间的最佳选择。从Spark到NiFi再到第三方插件工具以至于Java到Scala，它都提供了强大的粘合作用。6.—是HBase的SQL驱动。目前大量的公司采用它，并扩大其规模。HDFS支持的NoSQL能够很好地集成所有工具。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。7.——Zeppelin 是一个提供交互数据分析且基于Web的笔记本。方便你做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档，并且支持多种语言，包括 Scala(使用 Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown、Shell等。8.——H2O填补了Spark’s Machine Learning的缺口，它可以满足你所有的机器学习。9.——在Java中提供统一的数据进程管道开发，并且能够很好地支持Spark和Flink。提供很多在线框架，开发者无需学习太多框架。10.——自然语言处理拥有巨大的增长空间，斯坦福正在努力增进他们的框架。DotNet开发跳槽(gh_98bfb3afe7eb)　
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1.&大数据解决方案构建详解 ：以阿里云E-MapReduce为例（上）
【课程类型】技术教程
【难度级别】高级
【适合人群】所有人
【课程介绍】 Hadoop是大数据技术的代表，Hadoop上云是趋势。即开即用、扩展性强等优点正让越来越多的公司选择在云上构建Hadoop平台、解决大数据问题。阿里云也在2015年推出了E-MapReduce平台，帮助中小企业解决大数据之忧。
【课程目标】 1. 简单介绍Hadoop生态，介绍E-MapReduce产品，包括作业报警等。
2. 探索Hadoop节约成本的几种方式
3. 几大类大数据场景的解决方案
4. 已有用户遇到的10大常见Hadoop问题剖析
5. E-MapReduce未来规划，如专家系统，更智能为客户服务
【课程计划】 本节授课讲师为曹龙（花名：封神）技术经理，阿里云技术专家，专注在大数据领域，7年分布式引擎研发经验；先后研发上万台Hadoop、ODPS集群；先后负责阿里YARN、Spark及自主研发内存计算引擎；目前为广大公共云用户提供专业的Hadoop服务。
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数据库（6）
传统的数据库在处理大数据时会显得性能十分低，所以需要分而治之。这个就是hadoop的精髓，小的数据量存在分布式的环境里，处理的的性能反而会降低。hadoop是面向至少TB,PB级的数据量，才能最大的发挥它的优势。&
1TB = 1024G
1PB = 1024T
1EB = 1024P
因此，对于大数据处理两套解决方案
1、移动数据，把数据分发到多个计算节点进行计算；第一种是MPI，常用于科学计算&
2、移动计算，将计算能力移到数据存储位置；Hadoop是第二种，
为什么移动计算能解决大数据处理问题？
因为hadoop的分块大小默认是64M，大数据可以充分的利用网络IO，否则hadoop的性能不能达到峰值。所以大家的思想就是hadoop在处理较大规模的数据时性能才是最理想的。&
Hadoop 由 Apache Software Foundation 公司于 2005 年秋天作为&的子&
hadoop logo
项目&的一部分正式引入。&
Hadoop 的最常见用法之一是 Web 搜索。虽然它不是惟一的软件框架应用程序，但作为一个并行数据处理引擎，它的表现非常突出。Hadoop 最有趣的方面之一是
Map and Reduce 流程，它受到&开发的启发。这个流程称为创建索引，它将
Web 爬行器检索到的文本 Web 页面作为输入，并且将这些页面上的单词的频率报告作为结果。然后可以在整个 Web 搜索过程中使用这个结果从已定义的搜索参数中识别内容。&
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