大數據平臺是對海量結構化、非結構化、半機構化數據進行采集、存儲、計算、統計、分析處理的一系列技術平臺。大數據平臺處理的數據量通常是TB級，甚至是PB或EB級的數據，這是傳統數據倉庫工具無法處理完成的，其涉及的技術有分布式計算、高并發處理、高可用處理、集群、實時性計算等，匯集了當前IT領域熱門流行的各類技術。

大數據平臺常見的一些工具匯集

主要包含：語言工具類、數據采集工具、ETL工具、數據存儲工具、分析計算、查詢應用及運維監控工具等。以下對各工具作為簡要的說明。

一語言工具類

1、Java編程技術

Java編程技術是目前使用最為廣泛的網絡編程語言之一,是大數據學習的基礎。Java具有簡單性、面向對象、分布式、健壯性、安全性、平臺獨立與可移植性、多線程、動態性等特點，擁有極高的跨平臺能力，是一種強類型語言，可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統和嵌入式系統應用程序等，是大數據工程師最喜歡的編程工具，最重要的是，Hadoop以及其他大數據處理技術很多都是用Java，因此，想學好大數據，掌握Java基礎是必不可少的。

2、Python與數據分析

Python是面向對象的編程語言，擁有豐富的庫，使用簡單，應用廣泛，在大數據領域也有所應用，主要可用于數據采集、數據分析以及數據可視化等，因此，大數據開發需學習一定的Python知識。

二、數據采集類工具

1)Nutch是一個開源Java 實現的搜索引擎。它提供了我們運行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬蟲。

2)Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架，可以應用在數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。大數據的采集需要掌握Nutch與Scrapy爬蟲技術。

三、ETL工具

1、Sqoop

Sqoop是一個用于在Hadoop和關系數據庫服務器之間傳輸數據的工具。它用于從關系數據庫(如MySQL，Oracle)導入數據到Hadoop HDFS，并從Hadoop文件系統導出到關系數據庫,學習使用Sqoop對關系型數據庫數據和Hadoop之間的導入有很大的幫助。

2、Kettle

Kettle是一個ETL工具集，它允許你管理來自不同數據庫的數據，通過提供一個圖形化的用戶環境來描述你想做什么，而不是你想怎么做。作為Pentaho的一個重要組成部分，現在在國內項目應用上逐漸增多。其數據抽取高效穩定。

四、數據存儲類工具

1、Hadoop分布式存儲與計算

Hadoop實現了一個分布式文件系統(Hadoop Distributed File System)，簡稱HDFS。Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數據提供了存儲，MapReduce則為海量的數據提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關技術與操作!

2、Hive

Hive是基于Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，并提供簡單的SQL查詢功能，可以將SQL語句轉換為MapReduce任務進行運行。相對于用Java代碼編寫MapReduce來說，Hive的優勢明顯：快速開發，人員成本低，可擴展性(自由擴展集群規模)，延展性(支持自定義函數)。十分適合數據倉庫的統計分析。對于Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。

3、ZooKeeper

ZooKeeper 是一個開源的分布式協調服務，是Hadoop和HBase的重要組件，是一個為分布式應用提供一致性服務的軟件，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務等，在大數據開發中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現方法。

4、HBase

HBase是一個分布式的、面向列的開源數據庫，它不同于一般的關系數據庫，更適合于非結構化數據存儲的數據庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，大數據開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。

5、Redis

Redis是一個Key-Value存儲系統，其出現很大程度補償了Memcached這類Key/Value存儲的不足，在部分場合可以對關系數據庫起到很好的補充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便，大數據開發需掌握Redis的安裝、配置及相關使用方法。

6、Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，其在大數據開發應用上的目的是通過Hadoop的并行加載機制來統一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群來提供實時的消息。大數據開發需掌握Kafka架構原理及各組件的作用和使用方法及相關功能的實現。

在在國內項目應用上逐漸增多。其數據抽取高效穩定。

五、數據分析類工具

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總結

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