即時(shí)數(shù)據(jù)流在大數(shù)據(jù)分析中的地位已經(jīng)非常突出，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道工具也是如此。

對(duì)于希望做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)決策的組織來(lái)說(shuō)，實(shí)時(shí)分析已經(jīng)成為一項(xiàng)繁忙的任務(wù)。數(shù)據(jù)管道是公司運(yùn)營(yíng)的核心。它允許組織控制數(shù)據(jù)，并使用它來(lái)產(chǎn)生收入驅(qū)動(dòng)的見解。然而，管理數(shù)據(jù)管道涉及數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換、加載到數(shù)據(jù)庫(kù)、編排、監(jiān)控等任務(wù)。隨著數(shù)據(jù)變得越來(lái)越容易獲取，根據(jù)當(dāng)前的趨勢(shì)進(jìn)行推斷并制定策略的需求已經(jīng)成為生存和發(fā)展的關(guān)鍵。這個(gè)任務(wù)不僅僅是數(shù)據(jù)處理和創(chuàng)建管道，而是要實(shí)時(shí)進(jìn)行。在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，即時(shí)數(shù)據(jù)流已經(jīng)變得非常突出，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流工具也是如此。根據(jù)《財(cái)富》商業(yè)洞察，數(shù)據(jù)流工具需求的增長(zhǎng)體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)在預(yù)測(cè)期內(nèi)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的需求將從2018年的368億美元增長(zhǎng)到2026年的1043億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率為14%。從此，Analytics Insight為您帶來(lái)一份數(shù)據(jù)流工具的清單，這些工具最適合進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道的頂尖技術(shù)

Spark

Apache Spark是一個(gè)開源且靈活的內(nèi)存框架，可作為map-reduce的替代方案，用于處理批量、實(shí)時(shí)分析和數(shù)據(jù)處理工作負(fù)載。它為Java、Scala、Python和R編程語(yǔ)言提供了本地綁定，并支持SQL、流數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和圖形處理。從2009年在U.C Berkeley的AMPLab開始，Apache Spark已經(jīng)成為世界上重要的大數(shù)據(jù)分布式處理框架之一。Spark還具有快速、靈活和對(duì)開發(fā)者友好的特點(diǎn)。

Keboola

Keboola是一個(gè)軟件即服務(wù)(SaaS)的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，它涵蓋了整個(gè)數(shù)據(jù)管道的運(yùn)營(yíng)周期。從ETL（提取-轉(zhuǎn)換-加載）作業(yè)到協(xié)調(diào)和監(jiān)控，Keboola提供了一個(gè)整體的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)。該架構(gòu)采用模塊化設(shè)計(jì)，即插即用，允許更大的定制化。除了所有預(yù)期的功能外，Keboola在數(shù)據(jù)管道上的先進(jìn)性讓人驚喜，它提供了數(shù)字沙盒的一鍵部署、機(jī)器學(xué)習(xí)開箱即用的功能等。Keboola背后的工程是非凡的。它具有彈性，可以隨著用戶的數(shù)據(jù)需求毫不費(fèi)力地?cái)U(kuò)展，并利用先進(jìn)的安全技術(shù)來(lái)保證數(shù)據(jù)的安全。

Hadoop

Hadoop是一個(gè)開源框架，允許在分布式環(huán)境中使用簡(jiǎn)單的編程模型在計(jì)算機(jī)集群中存儲(chǔ)和處理大數(shù)據(jù)。它被設(shè)計(jì)成可以從單個(gè)服務(wù)器擴(kuò)展到數(shù)千臺(tái)機(jī)器，每臺(tái)機(jī)器都提供本地計(jì)算和存儲(chǔ)。該庫(kù)本身不是依靠硬件來(lái)提供高可用性，而是設(shè)計(jì)成在應(yīng)用層檢測(cè)和處理故障，因此在計(jì)算機(jī)集群之上提供高可用性服務(wù)，而每個(gè)計(jì)算機(jī)集群都可能容易發(fā)生故障。它可以處理大數(shù)據(jù)量，在短時(shí)間內(nèi)執(zhí)行復(fù)雜的轉(zhuǎn)換和計(jì)算。多年來(lái)，在Hadoop之上還建立了其他功能，使其成為真正有效的實(shí)時(shí)處理軟件。

Kafka

Apache Kafka也是流式實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道的領(lǐng)先技術(shù)。它是一個(gè)開源的分布式流式平臺(tái)，對(duì)于構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道和流式處理應(yīng)用非常有用。企業(yè)使用Apache Kafka來(lái)管理高峰期的數(shù)據(jù)攝取負(fù)載，也可以作為大數(shù)據(jù)消息總線。與常見的存儲(chǔ)引擎相比，Apache Kafka管理峰值數(shù)據(jù)攝取負(fù)載的能力是一個(gè)獨(dú)特而強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。Kafka的一般應(yīng)用是在后端進(jìn)行微服務(wù)的集成。除此之外，它還可以支持其他實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流門戶，如Flink或Spark。Kafka還可以將數(shù)據(jù)發(fā)送到其他平臺(tái)進(jìn)行流式分析，以達(dá)到分析的目的。

Storm

Apache Storm是一個(gè)開源的分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)，用于處理數(shù)據(jù)流。類似于Hadoop對(duì)批處理的處理方式，Apache Storm對(duì)無(wú)界數(shù)據(jù)流的處理方式是可靠的。Apache Storm由Twitter打造，專門針對(duì)數(shù)據(jù)流的轉(zhuǎn)化。Storm有很多用例，比如實(shí)時(shí)分析、在線機(jī)器學(xué)習(xí)、連續(xù)計(jì)算、分布式RPC、ETL等等。它集成了人們已有的隊(duì)列和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。一個(gè)Apache Storm拓?fù)鋾?huì)消耗數(shù)據(jù)流，并以任意復(fù)雜的方式處理這些數(shù)據(jù)流，無(wú)論如何需要，都會(huì)在每個(gè)計(jì)算階段之間重新分配數(shù)據(jù)流。

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