开源免费大数据处理技术
本篇文章给大家分享开源免费大数据处理技术，以及开源大数据处理平台对应的知识点，希望对各位有所帮助。
简述信息一览：
开源免费的分布式文件系统
1、Ceph 是一款备受瞩目的开源分布式存储系统，以其扩展性、性能和可靠性著称，提供多种服务如块存储、对象存储和文件系统，能智能地分布数据以保持均衡。CubeFS 是新一代云原生存储，CNCF托管项目，兼容多种协议，支持多副本和纠删码存储，适用于大数据、AI等场景，具有多租户、跨区域部署特性。
2、Teedy强调标签和搜索功能，支持Markdown编辑，适用于文件和团队协作，月费19美元起。FileRun提供用户友好的文件处理工具，包括版本控制和图片编辑，免费版适用于个人账户。SeedDMS是一个适合企业的分布式DMS，支持元数据和移动使用，免费版同样值得关注。
3、既可以是Hadoop集群的一部分，也可以是一个独立的分布式文件系统，是开源免费的大数据处理文件存储系统。Hadoop实现了一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），简称HDFS。提供海量数据存储和计算的。需要java语言基础。Hadoop实现了一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），简称HDFS。
4、FastDFS 是一个开源的轻量级分布式文件系统，专为在线服务设计，如相册网站、***网站，特别适合以中小文件（建议范围：4KB file_size 500MB）为载体的应用。它由三个关键组件组成：追踪服务器（Tracker server）、存储服务器（Storage server）和客户端。
5、Ceph是一个开源的分布式存储系统，它提供了一个高性能和可扩展的分布式文件系统以及可扩展的对象存储功能。它具有高度可靠、高性能和安全性的特点。由于使用开源设计并且无需昂贵的专用硬件支持，Ceph适合在大量廉价服务器上进行部署，用于提供海量数据的存储和管理功能。
6、fastDFS与Nginx的结合使用，是为了更好地实现文件存储和传输。fastDFS是一个开源的分布式文件系统，主要用来解决大规模文件存储和高并发访问问题。Nginx则是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，它具有稳定、高效、容易使用、可移植、轻量级等特点。
大数据开发需要掌握哪些技术?
大数据开发需要掌握的技术有很多，以下是一些主要的技术： Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，可以处理大规模数据集。 Spark：Spark是一个快速的、通用的、分布式计算系统，可以用于大规模数据处理和分析。 Storm：Storm是一个分布式实时计算系统，可以用于处理流式数据。
大数据开发需要掌握java，Scala，Python等技术。首先在学习真正的大数据技术之前，要熟练掌握一门编程语言，比如java等，在学习大数据期间还会接触到其他的编程语言，比如说Scala、Python等编程语言，不过这些语言都是相通的，掌握了一门编程语言其他的就很好学习了。
Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志***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。
大数据开发专业主要涵盖数据处理、分析与存储。学生需掌握计算机科学基础，包含编程语言（Java、Python）、数据结构、算法与操作系统等。核心课程涉及大数据技术栈，如Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce、YARN）、Spark、Flink等分布式框架，及数据处理工具，如Hive、Pig、Kafka。
有哪些开源的大数据管理平台?
Apache Ambari是一个大数据平台集成运维管理工具，提供可视化集群管理，简化大数据平台的安装和使用。Bigtop是一个开源项目，提供一套完整的开源软件栈，用于构建、测试和部署大数据应用程序。
openQRM： 一款免费且功能强大的开源平台，专为异构数据中心设计，自动化工作流程与专业级监控相结合，确保资源的最佳使用。 OpenNebula： 一个开源解决方案，专为私有云和数据中心虚拟化而生，凭借其灵活性、经济性和可靠性，简化了资源管理和监控，是构建高效云环境的理想选择。
阿里云大数据平台：阿里云提供全面的大数据解决方案，包括数据存储、处理、分析等服务。该平台支持数据集成、数据科学和数据安全，适合各种规模的企业和个人开发者使用。 腾讯云大数据平台：腾讯云提供灵活且可扩展的大数据处理能力，适用于各种类型数据的处理和分析任务。
开源免费的大数据基础服务平台
1、Apache Ambari、Bigtop、CDAP和CDH等开源免费平台，如璀璨的明珠，为企业提供了易用的管理工具和高效运维环境。CDH曾以其易用性、快速升级和成本效益，深受企业青睐，尤其是Cloudera Manager和Hue Web控制台，简化了大数据生态的部署和管理。然而，自2021年起，CDH对新用户的免费服务已停止。
2、CloudEon是基于Kubernetes的开源大数据平台，简化了多种大数据服务的部署和管理，如Hadoop、Doris、Spark、Flink、Hive、Kafka等。 DataSophon DataSophon是一个国产开源大数据管理平台，支持Hadoop组件和新一代大数据组件栈，提供自动化运维管理，帮助用户快速构建稳定高效的大数据集群。
3、开源免费的平台选项众多，如Apache Ambari + Bigtop、CDAP、CDH、CRH、CloudEon、DataSophon等，其中Ambari和Bigtop由Apache基金会提供，如CDAP和CDH则在某些情况下需付费或面临服务调整。
4、在众多免费的数据集成工具中，我们选出了四个平台，它们分别是Apache Nifi、FineDataLink、kettle、ETLCloud。接下来，让我们快速浏览一下这四个平台的亮点。Apache Nifi：Apache NiFi，由美国国家安全局（NSA）开发并在2014年开源，于2015年7月成为Apache软件基金会的顶级项目。
5、**Greenplum**：作为全球首个开源、多云、并行大数据平台，Greenplum专为分析、机器学习与AI任务量身打造。它支持多种数据源和格式，提供丰富的图表与算法工具，并具备出色的弹性与线性扩展能力。 **DataEase**：在国内，DataEase以其强大的数据可视化能力与用户友好界面成为热门选择。
开源免费的大数据存储-搜索引擎
1、Nutch - 一个开源Java实现的搜索引擎，提供了运行自己搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬虫。 OpenSearch - 一个社区驱动的开源搜索和分析套件，由数据存储和搜索引擎、可视化和用户界面以及服务器端数据收集器组成。
2、ES全称为Elasticsearch，是一种开源的分布式搜索引擎。它利用Lucene搜索引擎库，将数据存储在分布式集群中，提供了快速、高效、可扩展的搜索和数据分析功能。ES主要用于处理大数据，索引及搜索和分析结构化和非结构化数据。ES具有丰富的功能，可以用于搜索、数据分析和数据可视化等方面。
3、Apache Hadoop： 开源的分布式系统，用于存储和处理大规模数据集。 Apache Spark： 开源的大数据处理引擎，可以在内存中执行数据分析。 Tableau：基于云计算的数据分析和可视化平台，可以连接各种数据源，包括大型数据集和实时数据流。 Microsoft Power BI： 用于数据可视化和商业的平台。
4、下面列举多个开源免费及商用的大数据管理平台。 Apache Ambari + Bigtop Apache Ambari是一个大数据平台集成运维管理工具，提供可视化集群管理，简化大数据平台的安装和使用。Bigtop是一个开源项目，提供一套完整的开源软件栈，用于构建、测试和部署大数据应用程序。
5、HongHu鸿鹄是一个针对时间序列进行优化、基于“读时模式”和列式存储的大数据平台，同时兼容“写时模式”。鸿鹄提供数据***集、导入、索引、搜索、展示和任务告警服务，用于定位问题和解决方案，支持数字化转型。Presto是一个Facebook开源的分布式SQL查询引擎，用于跨数据源查询大型数据集。
关于开源免费大数据处理技术，以及开源大数据处理平台的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
