大数据处理流程与工具解析

"大数据工具概览(新)31.pptx" 大数据处理涉及一系列工具和技术，用于数据的收集、处理、计算、分析和展现。这个概览主要介绍了几个关键的工具，包括收集工具、处理工具、计算工具、展现工具以及数据挖掘工具。 首先，收集工具是大数据流程的第一步，用于获取原始数据。 Needlebase™是一个例子，它可以整合来自不同来源的数据，如网页、XML和CSV文件，并进行清洗和合并。此外，通过网页埋点和Web服务器日志收集也是常见的数据收集方式。对于自动化抓取公共网站，可以编写代码并支持多种编程语言，如Ruby、Python和PHP。 处理工具方面，自定义的ETL（提取、转换、加载）脚本用于对收集到的数据进行预处理。ETL是数据仓库中至关重要的一步，它将原始数据转化为可分析的形式。 计算工具是大数据处理的核心，其中Hadoop是最著名的代表。Hadoop是Google MapReduce架构的开源实现，由Doug Cutting创建，Yahoo!是其主要贡献者。它设计用于跨机器集群运行，支持大规模数据处理。Hadoop生态系统包含了众多相关工具，如HBase，它是开源版本的Google BigTable，使用HDFS作为底层存储，并支持分布式访问。此外，还有像Hive这样的数据仓库系统，它允许使用SQL编写Hadoop任务，尽管其延迟较高，不适合实时查询。 展现工具则负责将处理后的数据以可视化的方式呈现。Processing是一种图形编程语言，有丰富的库和示例。Processing.js是其JavaScript实现，而d3.js是一个强大的JavaScript框架，用于创建数据驱动的可视化，提供了丰富的组件和高级接口。FusionTables则是Google提供的一个在线数据存储服务，能根据地理信息进行数据可视化。 最后，数据挖掘工具如Apache Mahout和scikits.learn提供了机器学习算法，用于在海量数据上执行各种任务，如聚类、分类和预测。大部分这些工具的代码都是基于Hadoop编写的，可以在分布式环境中运行。 大数据工具涵盖了从数据获取到洞察发现的全过程，每个环节都有专门的工具和技术支持，构成了大数据生态系统的基石。