大数据挖掘开发

xiaofei
大数据技术
2024-11-16 08:09:13
18

简述信息一览：

1、开源免费的大数据存储-搜索引擎
2、开源的大数据框架有哪些?
3、工业大数据常用开源数据集
4、干货!19款最好用的免费数据挖掘工具大汇总!

开源免费的大数据存储-搜索引擎

1、Tableau以直观的界面和强大的性能提升功能著称，免费试用版便于快速上手。然而，它对专业知识的需求和协作功能的易用性之间存在微妙的平衡。 Apache Spark - 高性能计算引擎 Spark是大数据分析的引擎，支持批量和流数据处理，对大规模计算的支持强大无比。然而，其配置复杂性对于新手来说可能是个挑战。

2、经过早期快速的发展之后，MySQL开始支持更多的存储引擎，并通过InnoDB引擎实现了ACID。MySQL还支持其他存储引擎，提供了临时表的功能（使用MEMORY存储引擎），通过MyISAM引擎实现了高速读的数据库，此外还有其他的核心存储引擎与第三方引擎。

（图片来源网络，侵删）

3、目前，Github上提供了多个优秀的开源矢量数据库项目，包括：Milvus，一个强大的相似性搜索引擎，拥有24k颗星。Qdrant，下一代矢量数据库，获得17k颗星。Chroma，一个嵌入式数据库，拥有3k颗星。Weaviate，一个矢量数据库，获8k颗星。RediSearch，一个全文搜索引擎，拥有6k颗星。

4、相信不少同学都听说过 Elasticsearch，作为目前最流行的搜索引擎实现方案，越来越多的公司在自己的应用架构中引入，而其应用场景也从搜索引擎扩展到了日志存储分析、大数据分析领域。下面尝试给初次接触Elasticsearch 的同学一些建议，旨在帮助大家以最佳的姿势打开 Elasticsearch 的学习大门。

5、MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于许多行业，包括金融、互联网、电子商务等。MySQL提供了许多不同的引擎，每个引擎都具有不同的特点和优缺点。本文将介绍MySQL引擎的比较，包括它们的区别、优缺点、适用场景和使用注意点。

（图片来源网络，侵删）

6、在语音识别技术日益发展的今天，众多开源引擎为开发者和研究人员提供了丰富的选择。以下是一些备受关注的开源语音识别引擎，它们各自拥有独特的特点和适用场景： Whisper （OpenAI）：以高精度著称，凭借其丰富的训练数据和多语言支持赢得了开发者们的青睐。

开源的大数据框架有哪些?

1、大数据框架主要有以下几种：Hadoop Hadoop是Apache软件基金***开发的一个开源大数据框架，它提供了一个分布式系统基础架构，允许开发者在集群上处理大规模数据。其核心组件包括分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型和HBase数据库等。Hadoop主要用于数据存储和处理，解决了大数据的存储和管理问题。

2、大数据开发框架有多种，以下是一些常见的框架： Hadoop Hadoop是一个开源的大数据处理框架，主要用于处理和分析大规模数据集。它提供了分布式文件系统和MapReduce编程模型，可以处理海量数据的存储和计算需求。Hadoop的分布式架构使得它能够处理数千个节点的集群环境，广泛应用于大数据处理和分析领域。

3、学习大数据，以下五种框架是不可或缺的：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink。以下是它们的详细介绍：一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。

4、大数据处理框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等。Hadoop是Apache软件基金***开发的分布式系统基础架构，能够处理大量数据的存储和计算问题。它提供了分布式文件系统，能够存储大量的数据，并且可以通过MapReduce编程模型处理大数据。

5、Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算，并开发了 HDFS（分布式文件系统）和 HBase（数据存储系统），以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的国际标准，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛***用。

工业大数据常用开源数据集

1、MHMS_Deep Learning 该数据集专门针对机器学习和深度学习算法的训练与测试设计，包含了多种工业场景中的数据，如设备运行状态、故障预测等。通过分析此数据集，研究人员可以深入了解特定任务的挑战，并开发出更精确的预测与诊断模型。在工业大数据领域，数据集的选择直接关系到研究的深度与广度。

2、Oracle的这个NoSQL Database，是在10月4号的甲骨文全球大全上发布的Big Data Appliance的其中一个组件，Big Data Appliance是一个集成了Hadoop、NoSQL Database、Oracle数据库Hadoop适配器、Oracle数据库Hadoop装载器及R语言的系统。其次推荐的是Membase。Membase是NoSQL家族的一个新的重量级的成员。

3、NebulaGraph 是一款由杭州悦数科技有限公司研发的开源图数据库，具备分布式、易扩展和高性能的特点，能够支持超大规模数据集，并提供毫秒级查询能力，适用于需要处理复杂关联数据的场景。 Neo4j Neo4j 是一个开源的高性能NOSQL图形数据库，将数据存储在网络结构中，而非传统的表格结构。

4、工业大数据是指应用于工业领域的大数据技术和相关数据集。随着工业0时代的到来，工业大数据已经成为推动工业智能化、高效化发展的核心力量。工业大数据的显著特点在于其数据量的庞大和多样性。

5、常见的大数据处理工具有Hadoop、Spark、Apache Flink、Kafka和Storm等。 **Hadoop**：Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户存储和处理大规模数据集。Hadoop提供了HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型）两个核心组件，使得用户可以以一种可扩展和容错的方式处理数据。