本文共 1662 字，大约阅读时间需要 5 分钟。
大数据领域正在快速发展：各类公司每年都在产生更多种类的数据。随着数据量的不断增长和多样性增强，公司正在加大对大数据工具和技术的投资，以充分利用这些数据来改善运营、更好地了解客户、更快地交付产品，并通过分析应用程序获得其他业务优势。
当谈到大数据处理和分析工具时，以下是一些受欢迎的开源工具和技术：
Airflow 是一个用于在大数据系统中调度和运行复杂数据管道的工作流管理平台。它允许数据工程师和其他用户确保工作流中的每个任务按指定顺序执行，同时具备访问所需系统资源的权限。Airflow 的工作流主要使用 Python 编程语言创建，可以用于构建机器学习模型、数据传输等多种用途。
Airflow 最早起源于 2014 年底的 Airbnb，于 2015 年中年开放源代码，随后于 2019 年加入 Apache 软件基金会，成为顶级项目。Airflow 的核心优势在于其基于有向无环图（DAGs）的模块化和可扩展架构，可以直观展示任务之间的依赖关系。其网页应用界面（Web Application）不仅支持数据管道可视化，还能监控管道的运行状态和解决问题。此外，Airflow 与主流云平台和其他第三方服务的集成使其成为大数据场景中不可或缺的工具。
Delta Lake 是 Databricks 开发的一款基于 Apache Spark 的开源技术，于 2019 年通过 Linux 基金会开源。Delta Lake 被描述为“开放格式的存储层，可为数据湖上的流和批处理操作提供可靠性、安全性和性能”。与传统数据湖不同，Delta Lake 通过在数据湖之上统一管理结构化、半结构化和非结构化数据，解决了数据孤岛问题。Delta Lake 支持 ACID 事务，能够以 Apache Parquet 格式存储数据，并提供与 Spark 兼容的 API。
Apache Drill 被称为“用于大规模数据集的低延迟分布式查询引擎，涵盖结构化和半结构化/嵌套数据”。它能够在数千个集群节点上扩展，通过 SQL 和标准连接 API 支持 PB 级数据的查询。Drill 的主要目标是让用户能够从多种数据源（如 Hadoop 序列文件、服务器日志、NoSQL 数据库、云对象存储等）中高效探索数据。它还能够与常见 BI 工具（如 Tableau、Qlik）进行集成，并依赖 Apache ZooKeeper 管理集群信息。
Druid 是一个实时分析数据库，具有低查询延迟、高并发能力、多租户支持和对流数据的即时可见性。作为传统数据仓库的高性能替代品，Druid 采用面向列的存储方式，并融合了搜索系统和时间序列数据库的功能。其主要特点包括本地反向索引、时间序列数据分区以及对半结构化和嵌套数据的支持。
Flink 是 Apache 开源的另一个流处理框架，支持分布式、高性能和始终可用的实时数据流处理。它可以处理有界和无界数据流，并支持批处理、图形处理和迭代处理。Flink 能够在数百万事件级别实现低延迟和高吞吐量，其灵活性使其适用于多种大数据场景。Flink 还提供了三层 API，供开发者创建不同类型的应用程序，并配套了多种工具库，支持复杂事件处理、机器学习等用途。
Hadoop 是一个分布式框架，用于在廉价硬件集群上存储和运行应用程序。作为一项开创性的大数据技术，它最初通过 MapReduce 处理批量数据，但随着 YARN 的引入（2013 年），Hadoop 支持了更广泛的处理引擎和用例。Hadoop 的核心组件包括分布式文件系统 HDFS、资源调度器 YARN 和 MapReduce 引擎，构成一个完整的大数据生态系统。
在技术工具之外，网络安全和黑客行为也是值得关注的领域。通过学习eline 的相关知识和技能，网络安全专家能够更好地保护企业数据，同时应对不断变化的网络威胁。
转载地址：http://ugeyk.baihongyu.com/