用雨後春筍來形容每天來自全球的新項目，一點都不爲過，尤其是與大數據相關的。逆水行舟，不進則退，沒有更多的技術作爲支撐，程序員們小心腳步會跟不上哦。下面就來盤點10個洪荒開源大數據技術，爲你傾情整理！
1.Apache Beam
ApacheBeam在Java中提供統一的數據進程管道開發，並且能夠很好地支持Spark和Flink。而且，它提供了很多在線框架，省卻了開發者很多學習框架的時間精力。
互聯網科技發展蓬勃興起，人工智能時代來臨，抓住下一個風口。爲幫助那些往想互聯網方向轉行想學習，卻因爲時間不夠，資源不足而放棄的人。我自己整理的一份最新的大數據進階資料和高級開發教程，大數據學習羣：199加上【427】最後加上210就可以找到組織學習 歡迎進階中和進想深入大數據的小夥伴加入。
2.Apache Hive2.1
Hive是建立在Hadoop上的數據倉庫基礎構架。隨着最新版本的發佈，ApacheHive的性能和功能都得到了全面提升，它已成爲SQL在大數據上的最佳解決方案。它提供了一系列的工具，可以用來進行數據提取轉化加載（ETL）——這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規模數據的機制。
3.Hadoop
高效、可靠、可伸縮的Hadoop——能夠爲你的數據存儲項目提供所需的YARN、HDFS和基礎架構，並且運行主要的大數據服務和應用程序。
4.Kafka
Kafka是一種高吞吐量的分佈式發佈訂閱消息系統，它可以處理消費者規模網站中的所有動作流數據。從Spark到NiFi再到第三方插件工具以至於Java到Scala，Kafka都提供了強大的粘合作用，它已成爲大數據系統在異步和分佈式消息之間的最佳選擇。
5.NiFi
堪稱大數據工具箱裏的瑞士×××的ApacheNiFi，是由美國國家安全局（NSA）貢獻給Apache基金會的開源項目，其設計目標是自動化系統間的數據流。其中，它的兩個最重要的特性是強大的用戶界面，以及良好的數據回溯工具。基於其工作流式的編程理念，NiFi非常易於使用，而且強大、可靠、高可配置。
6.Phoenix
作爲HBase的SQL驅動，Phoenix目前被大量的公司採用，它正在逐漸擴大規模。HDFS支持的NoSQL能夠很好地集成所有工具，Phoenix查詢引擎會將SQL查詢轉換爲一個或多個HBasescan，並編排執行以生成標準的JDBC結果集。
7.Spark
Spark使用簡單，而且可以支持所有重要的大數據語言，如Scala、Python、Java、R等。同時，它還擁有強大的生態系統，且成長迅速，對microbatching/batching/SQL的支持也很簡單。最重要的是，Spark能更好地適用於數據挖掘與機器學習等需要迭代的MapReduce的算法。
8.Sparkling Water
H2O填補了Spark’sMachineLearning的缺口，SparklingWater可以滿足你所有的機器學習。
9.Stanford Core NLP
自然語言處理擁有巨大的增長空間，斯坦福正在努力增進他們的框架，StanfordCoreNLP橫空出世。
10.Zeppelin
Zeppelin是一個提供交互數據分析且基於Web的筆記本，方便用戶做出可數據驅動的、可交互且可協作的精美文檔。同時，它還支持多種語言，包括Scala（使用ApacheSpark）、Python（ApacheSpark）、SparkSQL、Hive、Markdown、Shell，等等。
在科技圈都知道，作爲當今最熱門的技術之一的大數據，正呈爆炸式增長。幸運的是，開源讓越來越多的項目可以直接採用大數據技術，這也爲程序員提供了多一條出路。
大數據的未來前景可期，入行的人也非常的多，而如何快速的完成轉型，如何快速的進入大數據領域，就需要轉型者、小白去進行深刻的思考。
對於小白學習大數據需要注意的點有很多，但無論如何，既然你選擇了進入大數據行業，那麼便只顧風雨兼程。正所謂不忘初心、方得始終，學習大數據你最需要的還是一顆持之以恆的心。