Java開發者不能不知道的10個大數據工具和框架

當今IT開發人員面對的最大挑戰就是複雜性,硬件越來越複雜,OS越來越複雜,編程語言和API越來越複雜,我們構建的應用也越來越複雜。根據外媒的一項調查報告,中軟卓越專家列出了Java程序員在過去12個月內一直使用的一些工具或框架,或許會對你有意義。

有一句話叫做三人行必有我師,其實做爲一個開發者,有一個學習的氛圍

跟一個交流圈子特別重要這是一個我的大數據交流學習羣531629188

不管你是小白還是大牛歡迎入駐,正在求職的也可以加入

,大家一起交流學習,話糙理不糙,互相學習,共同進步,一起加油吧。


包括我自己整理的一份最新的適合2018年學習的大數據教程,歡迎初學和進階中的小夥伴。

先來看看大數據的概念。根據維基百科,大數據是龐大或複雜的數據集的廣義術語,因此傳統的數據處理程序不足以支持如此龐大的體量。


在許多情況下,使用SQL數據庫存儲/檢索數據都是很好的選擇。而現如今的很多情況下,它都不再能滿足我們的目的,這一切都取決於用例的變化。


現在來討論一些不同的非SQL存儲/處理數據工具,例如,NoSQL數據庫,全文搜索引擎,實時流式處理,圖形數據庫等。


1、MongoDB——最受歡迎的,跨平臺的,面向文檔的數據庫。


MongoDB是一個基於分佈式文件存儲的數據庫,使用C++語言編寫。旨在爲Web應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。應用性能高低依賴於數據庫性能,MongoDB則是非關係數據庫中功能最豐富,最像關係數據庫的,隨着MongDB 3.4版本發佈,其應用場景適用能力得到了進一步拓展。


MongoDB的核心優勢就是靈活的文檔模型、高可用複製集、可擴展分片集羣。你可以試着從幾大方面瞭解MongoDB,如實時監控MongoDB工具、內存使用量和頁面錯誤、連接數、數據庫操作、複製集等。


2、Elasticsearch ——爲雲構建的分佈式RESTful搜索引擎。


ElasticSearch是基於Lucene的搜索服務器。它提供了分佈式多用戶能力的全文搜索引擎,基於RESTful web接口。Elasticsearch是用Java開發的,並作爲Apache許可條款下的開放源碼發佈,是比較流行的企業級搜索引擎。


ElasticSearch不僅是一個全文本搜索引擎,還是一個分佈式實時文檔存儲,其中每個field均是被索引的數據且可被搜索;也是一個帶實時分析功能的分佈式搜索引擎,並且能夠擴展至數以百計的服務器存儲及處理PB級的數據。ElasticSearch在底層利用Lucene完成其索引功能,因此其許多基本概念源於Lucene。


3、Cassandra——開源分佈式數據庫管理系統,最初是由Facebook開發的,旨在處理許多商品服務器上的大量數據,提供高可用性,沒有單點故障。


Apache Cassandra是一套開源分佈式NoSQL數據庫系統。集Google BigTable的數據模型與Amazon Dynamo的完全分佈式架構於一身。於2008開源,此後,由於Cassandra良好的可擴展性,被Digg、Twitter等Web 2.0網站所採納,成爲了一種流行的分佈式結構化數據存儲方案。


因Cassandra是用Java編寫的,所以理論上在具有JDK6及以上版本的機器中都可以運行,官方測試的JDK還有OpenJDK 及Sun的JDK。 Cassandra的操作命令,類似於我們平時操作的關係數據庫,對於熟悉MySQL的朋友來說,操作會很容易上手。


4、Redis ——開源(BSD許可)內存數據結構存儲,用作數據庫,緩存和消息代理。 Redis是一個開源的使用ANSI C語言編寫的、支持網絡、可基於內存亦可持久化的日誌型、Key-Value數據庫,並提供多種語言的API。Redis 有三個主要使其有別於其它很多競爭對手的特點:Redis是完全在內存中保存數據的數據庫,使用磁盤只是爲了持久性目的; Redis相比許多鍵值數據存儲系統有相對豐富的數據類型; Redis可以將數據複製到任意數


5、Hazelcast ——基於Java的開源內存數據網格。


Hazelcast 是一種內存數據網格 in-memory data grid,提供Java程序員關鍵任務交易和萬億級內存應用。雖然Hazelcast沒有所謂的“Master”,但是仍然有一個Leader節點(the oldest member),這個概念與ZooKeeper中的Leader類似,但是實現原理卻完全不同。同時,Hazelcast中的數據是分佈式的,每一個member持有部分數據和相應的backup數據,這點也與ZooKeeper不同。


Hazelcast的應用便捷性深受開發者喜歡,但如果要投入使用,還需要慎重考慮。


6、EHCache——廣泛使用的開源Java分佈式緩存。主要面向通用緩存、Java EE和輕量級容器。


EhCache 是一個純Java的進程內緩存框架,具有快速、精幹等特點,是hibernate中默認的CacheProvider。主要特性有:快速簡單,具有多種緩存策略;緩存數據有兩級,內存和磁盤,因此無需擔心容量問題;緩存數據會在虛擬機重啓的過程中寫入磁盤;可以通過RMI、可插入API等方式進行分佈式緩存;具有緩存和緩存管理器的偵聽接口;支持多緩存管理器實例,以及一個實例的多個緩存區域;提供Hibernate的緩存實現。


7、Hadoop ——用Java編寫的開源軟件框架,用於分佈式存儲,並對非常大的數據用戶可以在不瞭解分佈式底層細節的情況下,開發分佈式程序。充分利用集羣進行高速運算和存儲。Hadoop實現了一個分佈式文件系統(Hadoop Distributed File System),簡稱HDFS。Hadoop的框架最核心的設計就是:HDFS和MapReduce。HDFS爲海量的數據提供了存儲,MapReduce則爲海量的數據提供了計算。


8、Solr ——開源企業搜索平臺,用Java編寫,來自Apache Lucene項目。


Solr是一個獨立的企業級搜索應用服務器,它對外提供類似於Web-service的API接口。用戶可以通過http請求,向搜索引擎服務器提交一定格式的XML文件,生成索引;也可以通過Http Get操作提出查找請求,並得到XML格式的返回結果。


與ElasticSearch一樣,同樣是基於Lucene,但它對其進行了擴展,提供了比Lucene更爲豐富的查詢語言,同時實現了可配置、可擴展並對查詢性能進行了優化。


9、Spark ——Apache Software Foundation中最活躍的項目,是一個開源集羣計算框架。


Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集羣計算環境,但是兩者之間還存在一些不同之處,這些不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越,換句話說,Spark 啓用了內存分佈數據集,除了能夠提供交互式查詢外,它還可以優化迭代工作負載。


Spark 是在 Scala 語言中實現的,它將 Scala 用作其應用程序框架。與 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能夠緊密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕鬆地


10、Memcached ——通用分佈式內存緩存系統。


Memcached是一套分佈式快取系統,當初是Danga Interactive爲了LiveJournal所發展的,但被許多軟件(如MediaWiki)所使用。Memcached作爲高速運行的分佈式緩存服務器,具有以下的特點:協議簡單,基於libevent的事件處理,內置內存存儲方式。


發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章