特點：
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它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。
它們運行在便宜的PC服務(wù)器集群上。
PC集群擴充起來非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復(fù)雜性和成本。
它們擊碎了性能瓶頸。
NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構(gòu)可以省去將Web或Java應(yīng)用和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SQL友好格式的時間，執(zhí)行速度變得更快。
“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對于那些繁重的重復(fù)操作的數(shù)據(jù)，SQL值得花錢。但是當(dāng)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)非常簡單時，SQL可能沒有太大用處。
沒有過多的操作。
雖然NoSQL的支持者也承認(rèn)關(guān)系數(shù)據(jù)庫提供了無可比擬的功能集合，而且在數(shù)據(jù)完整性上也發(fā)揮絕對穩(wěn)定，他們同時也表示，企業(yè)的具體需求可能沒有那么多。
Bootstrap支持
因為NoSQL項目都是開源的，因此它們?nèi)狈?yīng)商提供的正式支持。這一點它們與大多數(shù)開源項目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。
優(yōu)點：
易擴展
NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無關(guān)系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴展的能力。
大數(shù)據(jù)量，高性能
NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關(guān)系性，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)簡單。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對web2.0的交互頻繁的應(yīng)用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級的，是一種細(xì)粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。
靈活的數(shù)據(jù)模型
NoSQL無需事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段，隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡直就是一個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)量的web2.0時代尤其明顯。
高可用
NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra，HBase模型，通過復(fù)制模型也能實現(xiàn)高可用。
主要應(yīng)用：
Apache HBase
這個大數(shù)據(jù)管理平臺建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎(chǔ)上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優(yōu)勢的數(shù)據(jù)庫，Hbase最初被設(shè)計應(yīng)用于Hadoop平臺，而這一強大的數(shù)據(jù)管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺的龐大數(shù)據(jù)。
Apache Storm
用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實時計算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數(shù)據(jù)處理功能，同時還增加了低延遲的儀表板、安全警報，改進(jìn)了原有的操作方式，幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機會、發(fā)展新業(yè)務(wù)。
Apache Spark
該技術(shù)采用內(nèi)存計算，從多迭代批量處理出發(fā)，允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存做反復(fù)查詢，此外還融合數(shù)據(jù)倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式，Spark用Scala語言實現(xiàn)，構(gòu)建在HDFS上，能與Hadoop很好的結(jié)合，而且運行速度比MapReduce快100倍。
Apache Hadoop
該技術(shù)迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)之一。當(dāng)它被用來管理大型數(shù)據(jù)集時，對于復(fù)雜的分布式應(yīng)用，Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能，平臺的靈活性使它可以運行在商用硬件系統(tǒng)，它還可以輕松地集成結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。
Apache Drill
你有多大的數(shù)據(jù)集？其實無論你有多大的數(shù)據(jù)集，Drill都能輕松應(yīng)對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺，允許大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐，而且能很快得出結(jié)果。
Apache Sqoop
也許你的數(shù)據(jù)現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中，Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平臺采用并發(fā)連接，可以將數(shù)據(jù)從關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)方便地轉(zhuǎn)移到Hadoop中，可以自定義數(shù)據(jù)類型以及元數(shù)據(jù)傳播的映射。事實上，你還可以將數(shù)據(jù)（如新的數(shù)據(jù)）導(dǎo)入到HDFS、Hive和Hbase中。
Apache Giraph
這是功能強大的圖形處理平臺，具有很好可擴展性和可用性。該技術(shù)已經(jīng)被Facebook采用，Giraph可以運行在Hadoop環(huán)境中，可以將它直接部署到現(xiàn)有的Hadoop系統(tǒng)中。通過這種方式，你可以得到強大的分布式作圖能力，同時還能利用上現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理引擎。
Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你現(xiàn)有的Hadoop群集上，監(jiān)視所有的查詢。該技術(shù)和MapReduce一樣，具有強大的批處理能力，而且Impala對于實時的SQL查詢也有很好的效果，通過高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數(shù)據(jù)平臺上的數(shù)據(jù)。
Gephi
它可以用來對信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)和量化處理，通過為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強大的可視化效果，你可以從數(shù)據(jù)中得到不一樣的洞察力。Gephi已經(jīng)支持多個圖表類型，而且可以在具有上百萬個節(jié)點的大型網(wǎng)絡(luò)上運行。Gephi具有活躍的用戶社區(qū)，Gephi還提供了大量的插件，可以和現(xiàn)有系統(tǒng)完美的集成到一起，它還可以對復(fù)雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個節(jié)點、數(shù)據(jù)流等信息進(jìn)行可視化分析。
MongoDB
這個堅實的平臺一直被很多組織推崇，它在大數(shù)據(jù)管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創(chuàng)建，現(xiàn)在該技術(shù)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個應(yīng)用開源技術(shù)開發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫，可以用于在JSON這樣的平臺上存儲和處理數(shù)據(jù)。目前，紐約時報、Craigslist以及眾多企業(yè)都采用了MongoDB，幫助他們管理大型數(shù)據(jù)集。（Couchbase服務(wù)器也作為一個參考）。
十大頂尖公司：
Amazon Web Services
Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計算領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產(chǎn)品被稱為EMR（Elastic Map Reduce），AWS解釋這款產(chǎn)品采用了Hadoop技術(shù)來提供大數(shù)據(jù)管理服務(wù)，但它不是純開源Hadoop，經(jīng)過修改后現(xiàn)在被專門用在AWS云上。
Forrester稱EMR有很好的市場前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務(wù)，有一些公司將EMR應(yīng)用于數(shù)據(jù)查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創(chuàng)新，F(xiàn)orrester稱未來EMR可以基于工作量的需要自動縮放調(diào)整大小。亞馬遜計劃為其產(chǎn)品和服務(wù)提供更強大的EMR支持，包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉庫、新公布的Kenesis實時處理引擎以及計劃中的NoSQL數(shù)據(jù)庫和商業(yè)智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發(fā)行版。
Cloudera
Cloudera有開源Hadoop的發(fā)行版，這個發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項目的很多技術(shù)，不過基于這些技術(shù)的發(fā)行版也有很大的進(jìn)步。Cloudera為它的Hadoop發(fā)行版開發(fā)了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和監(jiān)控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發(fā)行版基于開源Hadoop，但也不是純開源的產(chǎn)品。當(dāng)Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時，Cloudera的工程師們就會實現(xiàn)這些功能，或者找一個擁有這項技術(shù)的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop，但因為其可實現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求，這一點使它不同于其他那些供應(yīng)商。”目前，Cloudera的平臺已經(jīng)擁有200多個付費客戶，一些客戶在Cloudera的技術(shù)支持下已經(jīng)可以跨1000多個節(jié)點實現(xiàn)對PB級數(shù)據(jù)的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一樣，Hortonworks是一個純粹的Hadoop技術(shù)公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應(yīng)商的Hadoop發(fā)行版都要強大。Hortonworks的目標(biāo)是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū)，推進(jìn)開源項目的發(fā)展。Hortonworks平臺和開源Hadoop聯(lián)系緊密，公司管理人員表示這會給用戶帶來好處，因為它可以防止被供應(yīng)商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個平臺，他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開源平臺）。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術(shù)，而是因為該公司將其所有開發(fā)的成果回報給了開源社區(qū)，比如Ambari，這個工具就是由Hortonworks開發(fā)而成，用來填充集群管理項目漏洞。Hortonworks的方案已經(jīng)得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應(yīng)商的支持。
IBM
當(dāng)企業(yè)考慮一些大的IT項目時，很多人首先會想到IBM。IBM是Hadoop項目的主要參與者之一，F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級的數(shù)據(jù)。IBM在網(wǎng)格計算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項目實施等眾多領(lǐng)域有著豐富的經(jīng)驗。“IBM計劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應(yīng)對高性能計算的工作負(fù)載管理等眾多技術(shù)?！?/p>
Intel
和AWS類似，英特爾不斷改進(jìn)和優(yōu)化Hadoop使其運行在自己的硬件上，具體來說，就是讓Hadoop運行在其至強芯片上，幫助用戶打破Hadoop系統(tǒng)的一些限制，使軟件和硬件結(jié)合的更好，英特爾的Hadoop發(fā)行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個產(chǎn)品，所以公司在未來還有很多改進(jìn)的可能，英特爾和微軟都被認(rèn)為是Hadoop市場上的潛力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop發(fā)行版目前為止也許是最好的了，不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對Hadoop用戶的調(diào)查顯示，MapR的評級最高，其發(fā)行版在架構(gòu)和數(shù)據(jù)處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發(fā)行版中。例如網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)（NFS）、災(zāi)難恢復(fù)以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個真正的大企業(yè)，還需要加強伙伴關(guān)系和市場營銷。
Microsoft
微軟在開源軟件問題上一直很低調(diào)，但在大數(shù)據(jù)形勢下，它不得不考慮讓W(xué)indows也兼容Hadoop，它還積極投入到開源項目中，以更廣泛地推動Hadoop生態(tài)圈的發(fā)展。我們可以在微軟的公共云Windows Azure HDInsight產(chǎn)品中看到其成果。微軟的Hadoop服務(wù)基于Hortonworks的發(fā)行版，而且是為Azure量身定制的。
微軟也有一些其他的項目，包括名為Polybase的項目，讓Hadoop查詢實現(xiàn)了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說：“微軟在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、云、OLAP、BI、電子表格（包括PowerPivot）、協(xié)作和開發(fā)工具市場上有很大優(yōu)勢，而且微軟擁有龐大的用戶群，但要在Hadoop這個領(lǐng)域成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者還有很遠(yuǎn)的路要走。”
Pivotal Software
EMC和Vmware部分大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分拆組合產(chǎn)生了Pivotal。Pivotal一直努力構(gòu)建一個性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版，為此，Pivotal在開源Hadoop的基礎(chǔ)上又添加了一些新的工具，包括一個名為HAWQ的SQL引擎以及一個專門解決大數(shù)據(jù)問題的Hadoop應(yīng)用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺的優(yōu)勢在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術(shù)，Pivotal的真正優(yōu)勢實際上等于EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止，Pivotal的用戶還不到100個，而且大多是中小型客戶。
Teradata
對于Teradata來說，Hadoop既是一種威脅也是一種機遇。數(shù)據(jù)管理，特別是關(guān)于SQL和關(guān)系數(shù)據(jù)庫這一領(lǐng)域是Teradata的專長。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺崛起可能會威脅到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通過與Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平臺集成了SQL技術(shù)，這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺上方便地使用存儲在Teradata數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。
AMPLab
通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔?，我們才可以理解世界，而這也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫、信息檢索、自然語言處理和語音識別等多個領(lǐng)域，努力改進(jìn)對信息包括不透明數(shù)據(jù)集內(nèi)信息的甄別技術(shù)。除了Spark，開源分布式SQL查詢引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有極高的查詢效率，具有良好的兼容性和可擴展性。近幾年的發(fā)展使計算機科學(xué)進(jìn)入到全新的時代，而AMPLab為我們設(shè)想一個運用大數(shù)據(jù)、云計算、通信等各種資源和技術(shù)靈活解決難題的方案，以應(yīng)對越來越復(fù)雜的各種難題。
簡單來說，從大數(shù)據(jù)的生命周期來看，無外乎四個方面：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析，共同組成了大數(shù)據(jù)生命周期里最核心的技術(shù)，下面分開來說：
一、大數(shù)據(jù)采集
大數(shù)據(jù)采集，即對各種來源的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)，所進(jìn)行的采集。
數(shù)據(jù)庫采集：流行的有Sqoop和ETL，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle 也依然充當(dāng)著許多企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲方式。當(dāng)然了，目前對于開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數(shù)據(jù)集成內(nèi)容，可實現(xiàn)hdfs，hbase和主流Nosq數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)同步和集成。
網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集：一種借助網(wǎng)絡(luò)爬蟲或網(wǎng)站公開API，從網(wǎng)頁獲取非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并將其統(tǒng)一結(jié)構(gòu)化為本地數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集方式。
文件采集：包括實時文件采集和處理技術(shù)flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。
二、大數(shù)據(jù)預(yù)處理
大數(shù)據(jù)預(yù)處理，指的是在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，先對采集到的原始數(shù)據(jù)所進(jìn)行的諸如“清洗、填補、平滑、合并、規(guī)格化、一致性檢驗”等一系列操作，旨在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后期分析工作奠定基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括四個部分：數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)規(guī)約。
數(shù)據(jù)清理：指利用ETL等清洗工具，對有遺漏數(shù)據(jù)(缺少感興趣的屬性)、噪音數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)中存在著錯誤、或偏離期望值的數(shù)據(jù))、不一致數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。
數(shù)據(jù)集成：是指將不同數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，合并存放到統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫的，存儲方法，著重解決三個問題：模式匹配、數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)值沖突檢測與處理。
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：是指對所抽取出來的數(shù)據(jù)中存在的不一致，進(jìn)行處理的過程。它同時包含了數(shù)據(jù)清洗的工作，即根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，以保證后續(xù)分析結(jié)果準(zhǔn)確性。
數(shù)據(jù)規(guī)約：是指在最大限度保持?jǐn)?shù)據(jù)原貌的基礎(chǔ)上，最大限度精簡數(shù)據(jù)量，以得到較小數(shù)據(jù)集的操作，包括：數(shù)據(jù)方聚集、維規(guī)約、數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)值規(guī)約、概念分層等。
三、大數(shù)據(jù)存儲
大數(shù)據(jù)存儲，指用存儲器，以數(shù)據(jù)庫的形式，存儲采集到的數(shù)據(jù)的過程，包含三種典型路線：
1、基于MPP架構(gòu)的新型數(shù)據(jù)庫集群
采用Shared Nothing架構(gòu)，結(jié)合MPP架構(gòu)的高效分布式計算模式，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，重點面向行業(yè)大數(shù)據(jù)所展開的數(shù)據(jù)存儲方式。具有低成本、高性能、高擴展性等特點，在企業(yè)分析類應(yīng)用領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。
較之傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，其基于MPP產(chǎn)品的PB級數(shù)據(jù)分析能力，有著顯著的優(yōu)越性。自然，MPP數(shù)據(jù)庫，也成為了企業(yè)新一代數(shù)據(jù)倉庫的最佳選擇。
2、基于Hadoop的技術(shù)擴展和封裝
基于Hadoop的技術(shù)擴展和封裝，是針對傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫難以處理的數(shù)據(jù)和場景（針對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和計算等），利用Hadoop開源優(yōu)勢及相關(guān)特性（善于處理非結(jié)構(gòu)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、復(fù)雜的ETL流程、復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘和計算模型等），衍生出相關(guān)大數(shù)據(jù)技術(shù)的過程。
伴隨著技術(shù)進(jìn)步，其應(yīng)用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應(yīng)用場景：通過擴展和封裝 Hadoop來實現(xiàn)對互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲、分析的支撐，其中涉及了幾十種NoSQL技術(shù)。
3、大數(shù)據(jù)一體機
這是一種專為大數(shù)據(jù)的分析處理而設(shè)計的軟、硬件結(jié)合的產(chǎn)品。它由一組集成的服務(wù)器、存儲設(shè)備、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，以及為數(shù)據(jù)查詢、處理、分析而預(yù)安裝和優(yōu)化的軟件組成，具有良好的穩(wěn)定性和縱向擴展性。
四、大數(shù)據(jù)分析挖掘
從可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、預(yù)測性分析、語義引擎、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等方面，對雜亂無章的數(shù)據(jù)，進(jìn)行萃取、提煉和分析的過程。
1、可視化分析
可視化分析，指借助圖形化手段，清晰并有效傳達(dá)與溝通信息的分析手段。主要應(yīng)用于海量數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，即借助可視化數(shù)據(jù)分析平臺，對分散異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，并做出完整分析圖表的過程。
具有簡單明了、清晰直觀、易于接受的特點。
2、數(shù)據(jù)挖掘算法
數(shù)據(jù)挖掘算法，即通過創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘模型，而對數(shù)據(jù)進(jìn)行試探和計算的，數(shù)據(jù)分析手段。它是大數(shù)據(jù)分析的理論核心。
數(shù)據(jù)挖掘算法多種多樣，且不同算法因基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式，會呈現(xiàn)出不同的數(shù)據(jù)特點。但一般來講，創(chuàng)建模型的過程卻是相似的，即首先分析用戶提供的數(shù)據(jù)，然后針對特定類型的模式和趨勢進(jìn)行查找，并用分析結(jié)果定義創(chuàng)建挖掘模型的最佳參數(shù)，并將這些參數(shù)應(yīng)用于整個數(shù)據(jù)集，以提取可行模式和詳細(xì)統(tǒng)計信息。
3、預(yù)測性分析
預(yù)測性分析，是大數(shù)據(jù)分析最重要的應(yīng)用領(lǐng)域之一，通過結(jié)合多種高級分析功能（特別統(tǒng)計分析、預(yù)測建模、數(shù)據(jù)挖掘、文本分析、實體分析、優(yōu)化、實時評分、機器學(xué)習(xí)等），達(dá)到預(yù)測不確定事件的目的。
幫助分用戶析結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的趨勢、模式和關(guān)系，并運用這些指標(biāo)來預(yù)測將來事件，為采取措施提供依據(jù)。
4、語義引擎
語義引擎，指通過為已有數(shù)據(jù)添加語義的操作，提高用戶互聯(lián)網(wǎng)搜索體驗。
5、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理
指對數(shù)據(jù)全生命周期的每個階段（計劃、獲取、存儲、共享、維護(hù)、應(yīng)用、消亡等）中可能引發(fā)的各類數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，進(jìn)行識別、度量、監(jiān)控、預(yù)警等操作，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的一系列管理活動。
以上是從大的方面來講，具體來說大數(shù)據(jù)的框架技術(shù)有很多，這里列舉其中一些：
文件存儲：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
離線計算：Hadoop MapReduce、Spark
流式、實時計算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron
K-V、NOSQL數(shù)據(jù)庫：HBase、Redis、MongoDB
資源管理：YARN、Mesos
日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系統(tǒng)：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid
分布式協(xié)調(diào)服務(wù)：Zookeeper
集群管理與監(jiān)控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)：Mahout、Spark MLLib
數(shù)據(jù)同步：Sqoop
任務(wù)調(diào)度：Oozie
······
想要學(xué)習(xí)更多關(guān)于大數(shù)據(jù)的知識可以加群和志同道合的人一起交流一下啊[ ]
MongoDB是一個面向文檔的數(shù)據(jù)庫，屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫，它使用類似JSON的文檔和schemata。
MongoDB的默認(rèn)接口是（CLI）命令行，新用戶很難像專業(yè)人員那樣處理數(shù)據(jù)庫。因此，有一些MongoDB管理工具來提供GUI界面以提高生產(chǎn)力。就像phpmyadmin為MySQL/MariaDB數(shù)據(jù)庫提供基于HTTP網(wǎng)絡(luò)的GUI界面一樣。但是，此處包含的所有工具都不是基于HTTP的，只有少數(shù)工具為MongoDB提供Web界面。以下是使用GUI的比較流行的MongoDB管理工具列表：
要從具有圖形用戶界面的MongoDB開始，MongoDB是最好的方法之一。MongoDB Compass Community由MongoDB開發(fā)人員開發(fā)，這意味著更高的可靠性和兼容性。它為MongoDB提供GUI mongodb工具，以 探索 數(shù)據(jù)庫交互；具有完整的CRUD功能并提供可視方式。借助內(nèi)置模式可視化，用戶可以分析文檔并顯示豐富的結(jié)構(gòu)。為了監(jiān)控服務(wù)器的負(fù)載，它提供了數(shù)據(jù)庫操作的實時統(tǒng)計信息。就像MongoDB一樣，Compass也有兩個版本，一個是Enterprise（付費），社區(qū)可以免費使用。適用于Linux，Mac或Windows。
NoSQLBooster是MongoDB CLI界面中非常流行的GUI工具。它正式名稱為MongoBooster。NoSQLBooster是一個跨平臺，它帶有一堆mongodb工具來管理數(shù)據(jù)庫和監(jiān)控服務(wù)器。這個Mongodb工具包括服務(wù)器監(jiān)控工具，Visual Explain Plan，查詢構(gòu)建器，SQL查詢，ES2017語法支持等等......它有免費，個人和商業(yè)版本，當(dāng)然，免費版本有一些功能限制。NoSQLBooster也可用于Windows，MacOS和Linux。
ClusterControl是另一個MongoDB工具，具有管理數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的GUI。它還有兩個版本 - 社區(qū)和企業(yè)版。不用說，ClusterControl社區(qū)版可以免費使用，而企業(yè)則是付費的。它不僅限于MongoDB，還支持MySQL，MySQL復(fù)制，MySQL NDB集群，Galera集群，MariaDB，PostgreSQL，TimescaleDB，Docker和ProxySQL。
ClusterControl為數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)架構(gòu)提供全自動安全性，該基礎(chǔ)架構(gòu)具有單個圖形用戶界面，可操作和自動化MongoDB和MySQL數(shù)據(jù)庫環(huán)境。它可通過YUM/APT提供回購，適用于Linux平臺（RedHat，Centos，Ubuntu或Debian）。
Nosqlclient是一個免費的開源MongoDB管理工具，基于Web的GUI意味著不再需要命令行來管理數(shù)據(jù)庫。我們可以使用Nosqlclient在MongoDB中插入，刪除或更新數(shù)據(jù)，而無需使用查詢。它可作為桌面應(yīng)用程序，Docker和Web應(yīng)用程序使用。Web使用HTTP為MOngoDB提供基于瀏覽器的界面。
Robo 3T由MongoDB客戶端Studio 3T的開發(fā)人員維護(hù)和提供。以前，Robo 3T被稱為Robomongo。它也是適用于Windows，MacOS和Linux的跨平臺MongoDB GUI管理工具。它具有相同的引擎和環(huán)境，是MongoDB shell（3.2）的一部分。
上面提到的Robomong被3T收購并更名為Robot 3T；現(xiàn)在是Studio 3T的一部分。那么，Studio 3T是什么？與其他提到的MongoDB管理GUI工具一樣，Studio 3T也是一個基于GUI的工具，用于管理數(shù)據(jù)庫，但在付費類別中。但是，此工具的30天免費試用版允許用戶在投入資金之前使用并了解其功能。與免費和開源Robot 3T相比，Studio 3T具有更多功能并提供企業(yè)支持。與Robo 3T相同，它也適用于Windows，Linux（Ubuntu和CentOS）和MacOS。
Mongo Management Studio是一個用于數(shù)據(jù)庫管理的免費MongoDB GUI工具。它輕巧，界面清晰，易于開發(fā)基于MongoDB的項目。它使用nodeJs，Electron框架，MongoDB和AngularJs開發(fā)。MMS與MongoDB 3.0/3.2/3.4兼容。
與上述所有MongoDB管理工具一樣，用戶可以輕松安裝它，但免費版僅適用于Windows；而企業(yè)和個人則適用于Linux，Windows和MacOS。企業(yè)版（Web服務(wù)器）支持MongoDB Web界面HTTP GUI，這意味著我們可以在主服務(wù)器上安裝，之后可以在本地或遠(yuǎn)程使用瀏覽器的任何系統(tǒng)上訪問。但是，個人版和免費版只能在已安裝它們的本地系統(tǒng)上使用。
它是面向關(guān)系，NoSQL和云平臺的數(shù)據(jù)庫開發(fā)人員的通用集成開發(fā)環(huán)境（IDE）。因此，支持各種數(shù)據(jù)庫來開發(fā)，訪問，管理和可視化分析數(shù)據(jù)。
對于MongoDB，Aqua Data Studio使用具有管理和數(shù)據(jù)庫查詢功能的圖形用戶界面作為管理工具。Aqua Data studio的Visual界面允許用戶瀏覽和修改數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，包括模式對象和集合，以及維護(hù)數(shù)據(jù)庫安全性。
它提供了一個MongoDB數(shù)據(jù)庫工具包，包括各種工具，如Visual Analytics，MongoSQL查詢參考，MongoJS查詢分析器，MongoShell MongoShell，F(xiàn)luidShell，查詢和分析工具，網(wǎng)格和數(shù)據(jù)透視圖，表數(shù)據(jù)編輯器，導(dǎo)入和導(dǎo)出工具，實體關(guān)系建模；Visual Query Builder；比較工具：架構(gòu)比較，文件比較；SQL 歷史 記錄，Open API腳本環(huán)境，集成安全Shell（SSH）和版本控制：Subversion（SVN），Git，CVS，Perforce。
MongoJS查詢分析器Javascript編輯器允許執(zhí)行JavaScript命令并支持自動完成和語法突出顯示。結(jié)果可以在樹層次結(jié)構(gòu)，網(wǎng)格結(jié)果和文本中看到。
作為付費產(chǎn)品，Aqua Data Studio的試用版提供14天，具有所有企業(yè)功能。所以，如果你正在尋找一些付費產(chǎn)品，那么你可以在花錢之前免費試用它。它適用于Windows，Linux和MacOS。
這聽起來像phpMyAdmin工具。但是，phpMoAdmin也是PHP編寫的但是可用于MongoDB。它基于Vork PHP框架。很輕巧，易于安裝。它只有115KB的moadmin.php文件，用戶可以放在網(wǎng)站的任何地方開始工作。
它是一個跨平臺的MongoDB管理工具，在Open Source許可下發(fā)布，使用Electron框架和Angular JS構(gòu)建?？稍贕itHub上找到。
以上談到了Windows，Linux和MacOS MongoDB管理客戶端，所以那些正在尋找智能手機和平板電腦的用戶mongoDB管理可以試試Mongolime。它為MongoDB移動客戶端提供了輕松連接和訪問MongoDB服務(wù)器的功能。它具有內(nèi)置的SSH隧道，可以通過SSL輕松驗證和連接遠(yuǎn)程服務(wù)器。MongoLime是免費增值MongoDB客戶端應(yīng)用程序，支持iOS和Android平臺。
使用Node.js，Express和Bootstrap3編寫的基于Web的MongoDB管理界面。它允許連接多個數(shù)據(jù)庫；查看/添加/刪除數(shù)據(jù)庫，集合和文檔；預(yù)覽音頻/視頻/圖像資產(chǎn)；GridFS支持 - 添加/獲取/刪除難以置信的大文件；在文檔中使用BSON數(shù)據(jù)類型，Mobile / Responsive - Bootstrap以及更多功能。
星環(huán)科技
星環(huán)信息科技主要從事大數(shù)據(jù)時代核心平臺數(shù)據(jù)庫軟件的研發(fā)與服務(wù)，被Gartner列為國際主流Hadoop發(fā)行版廠商。其產(chǎn)品Transwarp Data Hub提供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流處理引擎Transwarp Stream和數(shù)據(jù)挖掘組件Transwarp Discover。
帆軟軟件
帆軟軟件由報表軟件FineReport起家，目前已成為報表領(lǐng)域的權(quán)威者，擁有10年企業(yè)數(shù)據(jù)分析的行業(yè)經(jīng)驗。后發(fā)布的商業(yè)智能自助式BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式數(shù)據(jù)庫、多維數(shù)據(jù)庫的大數(shù)據(jù)可視化分析；提供PC端、移動端、大屏的可視化方案，廣泛應(yīng)用于銀行、電商、地產(chǎn)、醫(yī)藥、制造、電信、制造、化工等行業(yè)，擁有成熟的行業(yè)化解決方案。
數(shù)據(jù)可視化類
數(shù)字冰雹
數(shù)字冰雹主營大數(shù)據(jù)可視化業(yè)務(wù)，提供集設(shè)計、程序開發(fā)、硬件集成為一體的解決方案，廣泛應(yīng)用于航天戰(zhàn)場、智慧城市、網(wǎng)絡(luò)安全、企業(yè)管理、工業(yè)監(jiān)控等領(lǐng)域。
海云數(shù)據(jù)
海云數(shù)據(jù)的產(chǎn)品——圖易能夠集成用戶內(nèi)部系統(tǒng)大量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在真實的數(shù)據(jù)源上，將行業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的可視分析。目前主要應(yīng)用于公安、航空、快消、制造、金融、醫(yī)療、信息安全等領(lǐng)域。
星圖數(shù)據(jù)
星圖數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)服務(wù)公司，涉及線上零售、線上娛樂、線上教育等領(lǐng)域?；诜植际酱髷?shù)據(jù)獲取與存儲系統(tǒng)進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理及分析，具有自有的大數(shù)據(jù)分析體系和云計算處理技術(shù)。
用戶行為/精準(zhǔn)營銷分析類
大數(shù)據(jù)技術(shù)使得用戶在互聯(lián)網(wǎng)的行為，得到精準(zhǔn)定位，從而細(xì)化營銷方案、快速迭代產(chǎn)品。這方面的廠商有GrowingIO、神策數(shù)據(jù)等。
GrowingIO
GrowingIO是基于互聯(lián)網(wǎng)的用戶行為數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，具有無埋點的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，可以通過網(wǎng)頁或APP的瀏覽軌跡、點擊記錄和鼠標(biāo)滑動軌跡等行為數(shù)據(jù)，進(jìn)行實時的用戶行為數(shù)據(jù)分析，用于優(yōu)化產(chǎn)品體驗，實現(xiàn)精益化運營。
神策數(shù)據(jù)
與GrowingIO類似，也是基于用戶網(wǎng)絡(luò)行為，采集數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。技術(shù)上提供開放的查詢 API 和完整的 SQL 接口，同時與 MapReduce 和 Spark 等計算引擎無縫融合，隨時以最高效的方式來訪問干凈、規(guī)范的數(shù)據(jù)。
分析服務(wù)類
提供輿情分析的有百度統(tǒng)計、品友互動、Talking data、友盟、中科數(shù)據(jù)等等。
百度統(tǒng)計
百度統(tǒng)計是專業(yè)的網(wǎng)站流量分析工具，和GA類似，提供免費的流量分析、來源分析、網(wǎng)站分析等多種統(tǒng)計分析服務(wù)，能夠告訴用戶訪客是如何找到并瀏覽用戶的網(wǎng)站，在網(wǎng)站上做了些什么，以此來改善訪客在用戶的網(wǎng)站上的使用體驗。
Talking Data
TalkingData是獨立的第三方移動數(shù)據(jù)服務(wù)品牌。其產(chǎn)品及服務(wù)涵蓋移動應(yīng)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計、移動廣告監(jiān)測、移動游戲運營、公共數(shù)據(jù)查詢、綜合數(shù)據(jù)管理等多款極具針對性的產(chǎn)品及服務(wù)。在銀行、互聯(lián)網(wǎng)、電商行業(yè)有廣泛的數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用。
友盟+
第三方全域大數(shù)據(jù)服務(wù)提供商，通過全面覆蓋PC、手機、傳感器、無線路由器等多種設(shè)備數(shù)據(jù)，打造全域數(shù)據(jù)平臺。提供全業(yè)務(wù)鏈數(shù)據(jù)應(yīng)用解決方案，包括基礎(chǔ)統(tǒng)計、運營分析、數(shù)據(jù)決策和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)等，幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)化運營和管理。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的體系龐大且復(fù)雜，基礎(chǔ)的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機器學(xué)習(xí)、并行計算、可視化等。
1、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：FlumeNG實時日志收集系統(tǒng)，支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)，提供數(shù)據(jù)同步服務(wù)。
2、數(shù)據(jù)存儲：Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設(shè)計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用于數(shù)據(jù)存儲。HBase，是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，可以認(rèn)為是hdfs的封裝，本質(zhì)是數(shù)據(jù)存儲、NoSQL數(shù)據(jù)庫。
3、數(shù)據(jù)清洗：MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計算。
4、數(shù)據(jù)查詢分析：Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供HQL(HiveSQL)查詢功能。Spark啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。
5、數(shù)據(jù)可視化：對接一些BI平臺，將分析得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，用于指導(dǎo)決策服務(wù)。
QuickRedis 是一款 永久免費 的 Redis 可視化管理工具。它支持直連、哨兵、集群模式，支持億萬數(shù)量級的 key，還有令人興奮的事情 UI。QuickRedis 支持 Windows 、 Mac OS X 和 Linux 下運行。
下載地址：QuickRedis: QuickRedis 是一款 永久免費 的 Redis 可視化管理工具。它支持直連、哨兵、集群模式，支持億萬數(shù)量級的 key，還有令人興奮的 UI。QuickRedis 支持 Windows 、 Mac OS X 和 Linux 下運行。
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RDM 是存在時間最久最古老的Redis可視化工具?；?Qt 5 開發(fā)，支持跨平臺的桌面管理工具，由社區(qū)愛好者們共同維護(hù)。提供開源版本，但是安裝比較麻煩，需要自己編譯，github上提供的下載安裝地址打不開。最大的缺陷是收費且很貴，企業(yè)員工： 379 每年。
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布局簡潔，跨平臺支持。MAC 版本收費。
下載地址：
TablePlus是一個現(xiàn)代化的本地工具，UI優(yōu)雅，redis功能相對簡單，正如他的取名一樣，操作非常的表單化。它允許您同時管理多個數(shù)據(jù)庫，如MySQL、PostgreSQL、SQLite、microsoftsqlserver等等。
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開源免費，但是RedisPlus將不再更新。
下載地址：RedisPlus: RedisPlus是為Redis可視化管理開發(fā)的一款開源免費的桌面客戶端軟件，支持Windows 、Linux 、Mac三大系統(tǒng)平臺，RedisPlus提供更加高效、方便、快捷的使用體驗，有著更加現(xiàn)代化的用戶界面風(fēng)格。
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這是一款在蘋果app store下載的redis可視化工具。
下載地址：Mac App Store
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布局簡潔，跨平臺支持。免費。
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這個軟件來頭挺大的，是redis labs出的一款監(jiān)控分析級別的redis可視化工具。這款軟件是web版的
那redis labs是啥公司，redis labs創(chuàng)立于2011年，公司致力于為Redis、Memcached等流行的NoSQL開源數(shù)據(jù)庫提供云托管服務(wù)?？梢运闶菍ｉT致力于redis云的一家專業(yè)公司。他們的提供的軟件中，除了可以連接企業(yè)私有的redis服務(wù)，也可以連接他們的redis云。
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Iedis是一款基于IntelliJ IDEA的插件，在IDEA的plugin市場里就可以搜到，但是為收費插件?？稍囉?天。
下載地址：idea plugins
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# 評測總結(jié)
前面介紹的9款redis可視化工具，供大家參考和比較。如果你想獲得免費、功能比收費還要強大且界面精美，依次推薦QuickRedis、medis和AnotherRedisDesktopManager。
重慶分公司
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