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大数据平台常见开源工具

发布时间:2019-04-09 01:32:01 所属栏目:教程 来源:print小路虎
导读:副标题#e# 大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级,甚至是PB或EB级的数据,这是传统数据仓库工具无法处理完成的,其涉及的技术有分布式计算、高并发处

Azkaban是由linked开源的一个批量工作流任务调度器,它是由三个部分组成:Azkaban Web Server(管理服务器)、Azkaban Executor Server(执行管理器)和MySQL(关系数据库),可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程,可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度,大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。

2、Mesos

Mesos 是由加州大学伯克利分校的AMPLab首先开发的一款开源集群管理软件,支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等架构。对数据中心而言它就像一个单一的资源池,从物理或虚拟机器中抽离了CPU、内存、存储以及其它计算资源,很容易建立和有效运行具备容错性和弹性的分布式系统。

3、Sentry

Sentry 是一个开源的实时错误报告工具,支持 Web 前后端、移动应用以及游戏,支持 Python、OC、Java、Go、Node、Django、RoR 等主流编程语言和框架 ,还提供了 GitHub、Slack、Trello 等常见开发工具的集成。使用Sentry对数据安全管理很有帮助。

八、运维监控类工具

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。

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