hadoop, mapreduce,hive, hbase, storm, spark, flink, kylin等大数据框架的角色和关系

Hadoop是一个大数据框架，可以存储和处理大规模的数据集。MapReduce是Hadoop的一种编程模型，用于分布式计算。Hive是一个数据仓库工具，可以在Hadoop集群上运行SQL查询。HBase是一个分布式的NoSQL数据库，可以用于快速读写大量数据。Storm是一个分布式的流处理系统，可以实时处理数据流。Spark是一个快速的大数据处理框架，可以进行批处理和流处理。Flink是一个分布式数据流处理框架，可以进行批处理和流处理。Kylin是一个开源的大数据分析引擎，可以在Hadoop上进行多维分析。这些技术之间存在着紧密的关系和相互作用，可以帮助企业高效地存储、管理和分析大数据。

相关问题

HIVE和hadoop什么关系

Hadoop是一个大数据框架，可以存储和处理大规模的数据集。MapReduce是Hadoop的一种编程模型，用于分布式计算。Hive是一个数据仓库工具，可以在Hadoop集群上运行SQL查询。HBase是一个分布式的NoSQL数据库，可以用于快速读写大量数据。Storm是一个分布式的流处理系统，可以实时处理数据流。Spark是一个快速的大数据处理框架，可以进行批处理和流处理。Flink是一个分布式数据流处理框架，可以进行批处理和流处理。Kylin是一个开源的大数据分析引擎，可以在Hadoop上进行多维分析。这些技术之间存在着紧密的关系和相互作用，可以帮助企业高效地存储、管理和分析大数据。

大数据开发各流程常用工具

大数据开发常用的工具包括：

1. 数据采集：Apache Flume、Kafka、Logstash、Sqoop、Flink、NiFi等
2. 数据存储：Hadoop HDFS、HBase、Cassandra、MongoDB、Elasticsearch、Redis、MySQL等
3. 数据处理：Hadoop MapReduce、Spark、Storm、Pig、Hive、Impala、Kylin、Druid等
4. 数据可视化：Tableau、Power BI、QlikView、Echarts、D3.js等
5. 数据监控和调度：Apache Oozie、Azkaban、Airflow、Control-M等
6. 编程语言：Java、Python、Scala、R等

以上是常用的大数据开发工具，不同的项目和场景会有不同的选择。