google大数据处理工具（google大数据分析工具）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于google大数据处理工具的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端

官网：https://ai.de1919.com。

创意岭作为行业内优秀的企业，服务客户遍布全球各地，如需了解SEO相关业务请拨打电话175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目录:

• 1、hadoop是不是已经快过时了？

• 2、大数据专业都需要学习哪些软件啊？

• 3、大数据时代的数据管理可以使用哪些软件？

• 4、当前大数据技术的基础是由哪家公司提出的

一、hadoop是不是已经快过时了？

Hadoop即将过时了吗？

　Hadoop 这个单词如今铺天盖地，几乎成了大数据的代名词。仅仅数年时间，Hadoop 从边缘技术迅速成长为一个事实标准。如今想玩转大数据，搞企业分析或者商业智能，没有 Hadoop 还真不行。但 Hadoop 狂热的背后却酝酿着一场技术变革，Hadoop 的核心技术在 Google 那里已经过时，因为 Hadoop 并不擅长处理“快数据”。

今天，Hadoop 似乎已经毫无争议地成了企业大数据技术标准，看上去 Hadoop 将根植企业，其地位在未来十年似乎都不会动摇。但是 GigaOM 的专栏作家 Mike Miller 却发出了“不和谐”的声音：“企业真的会为一个盛极而衰的技术买单吗？”

起源：Google 文件系统和 Google MapReduce

为了探讨 Hadoop 的生命周期我们需要回溯 Hadoop 的灵感源泉——Google 的 MapReduce。为了迎接数据大爆炸的挑战，Google 的工程师 Jeff Dean 和 Sanjay Ghemawat 架构了两个影响深远的系统：Google File System（GFS）和 Google MapReduce（GMR）。前者是一个能在通用硬件上管理 EB（Exabyte）级数据的出色的可行方案。后者则是一个同样出色的，能在通用服务器上大规模并行处理数据的模型设计实现。

GMR 的出彩之处在于能够让普通的 Google 用户和开发者也能够进行高速、容错的大数据处理。GMR 和 GFS 成了搜索引擎数据处理引擎的核心，该引擎抓取、分析并分级 web 页面，并最终为用户呈现日常搜索结果。

　Hadoop 生态系统

我们再回头看看 Apache Hadoop 的两大组成部分：Hadoop 分布式文件系统和 Hadoop，确实就是 GFS 和 GMR 的翻版。虽然 Hadoop 正在发展成为一个无所不包的数据管理和处理生态系统，但是在这个生态系统的核心，依然是 MapReduce 系统。所有的数据和应用最终都将降解为 Map 和 Reduce 的工作。

Google 已经进化，Hadoop 能否跟上？

有趣的事情是，GMR 已经不再占据 Google 软件堆栈中的显赫位置。当企业被 Hadoop 解决方案锁定到 MapReduce 上时，Google 却已经准备淘汰 MapReduce 技术。虽然 Apache 项目和 Hadoop 商业发行版本试图通过 HBase、Hive 和下一代 MapReduce（亦即 YARN）弥补 Hadoop 的短板。但笔者认为只有用全新的，非 MapReduce 架构的技术替代 Hadoop 内核（HDFS 和 Zookeeper）才能与谷歌的技术抗衡。（这里有一个更加技术性的阐述：gluecon-miller-horizon）

增量索引过滤器（Percolator for incremental indexing）和频繁变化数据集分析。Hadoop 是一台大型“机器”，当启动并全速运转时处理数据的性能惊人，你唯一需要操心的就是硬盘的传输速度跟不上。但是每次你准备启动分析数据时，都需要把所有的数据都过一遍，当数据集越来越庞大时，这个问题将导致分析时间无限延长。

那么 Google 是如何解决让搜索结果返回速度越来越接近实时的呢？答案是用增量处理引擎 Percolator 代替 GMR。通过只处理新增的、改动过的或删除的文档和使用二级指数来高效率建目录，返回查询结果。Percolator 论文的作者写道：“将索引系统转换成增量系统…将文档处理延迟缩短了 100 倍。”这意味着索引 web 新内容的速度比用 MapReduce 快 100 倍！

类似大型强子对撞机产生的数据将不断变大，Twitter 也是如此。这也是为什么 HBase 中会新增触发流程，而 Twitter Storm 正在成为实时处理流数据的热门技术。

用于点对点分析的 Dremel。Google 和 Hadoop 生态系统都致力于让 MapReduce 成为可用的点对点分析工具。从 Sawzall 到 Pig 和 Hive，创建了大量的界面层，但是尽管这让 Hadoop 看上去更像 SQL 系统，但是人们忘记了一个基本事实——MapReduce (以及 Hadoop)是为组织数据处理任务开发的系统，诞生于工作流内核，而不是点对点分析。

今天有大量的 BI/分析查询都是点对点模式，属于互动和低延迟的分析。Hadoop 的 Map 和 Reduce 工作流让很多分析师望而却步，而且工作启动和完成工作流运行的漫长周期对于很多互动性分析来说意味着糟糕的用户体验。于是，Google 发明了 Dremel（业界也称之为 BigQuery 产品）专用工具，可以让分析师数秒钟内就扫描成 PB（Petabyte）的数据完成点到点查询，而且还能支持可视化。Google 在 Dremel 的论文中声称：“Dremel 能够在数秒内完成数万亿行数据的聚合查询，比 MapReduce 快上 100 倍！”

分析图数据的 Pregel。Google MapReduce 的设计初衷是分析世界上最大的数据图谱——互联网。但是在分析人际网络、电信设备、文档和其他一些图数据时就没有那么灵光了，例如 MapReduce 在计算单源最短路径（SSSP）时效率非常低下，已有的并行图算法库 Parallel BGL 或者 CGMgraph 又没有容错。

于是 Google 开发了 Pregel，一个可以在分布式通用服务器上处理 PB 级别图数据的大型同步处理应用。与 Hadoop 经常在处理图数据时产生指数级数据放大相比，Pregel 能够自然高效地处理 SSSP 或 PageRank 等图算法，所用时间要短得多，代码也简洁得多。

目前唯一能与 Pregel 媲美的开源选择是 Giraph，这是一个早期的 Apache 孵化项目，调用了 HDFS 和 Zookeeper。Githb 上还有一个项目 Golden Orb 可用。

总结

总而言之，Hadoop 是一个可以在普通通用硬件集群上进行大规模数据处理的优秀工具。但是如果你希望处理动态数据集、点对点分析或者图数据结构，那么 Google 已经为我们展示了大大优于 MapReduce 范型的技术选择。毫无疑问，Percolator、Dremel 和 Pregel 将成为大数据的新“三巨头”，正如 Google 的老“三巨头”：GFS、GMR 和 BigTable 所做的那样。

二、大数据专业都需要学习哪些软件啊？

大数据处理分析能力在21世纪至关重要。使用正确的大数据工具是企业提高自身优势、战胜竞争对手的必要条件。下面让我们来了解一下最常用的30种大数据工具，紧跟大数据发展脚步。

第一部分、数据提取工具

Octoparse是一种简单直观的网络爬虫，可以从网站上直接提取数据，不需要编写代码。无论你是初学者、大数据专家、还是企业管理层，都能通过其企业级的服务满足需求。为了方便操作，Octoparse还添加了涵盖30多个网站的“任务模板 (Task Templates)”，操作简单易上手。用户无需任务配置即可提取数据。随着你对Octoparse的操作更加熟悉，你还可以使用其“向导模式 (Wizard Mode)”来构建爬虫。除此之外，大数据专家们可以使用“高级模式 (Advanced Mode)”在数分钟内提取企业批量数据。你还可以设置“自动云提取 (Scheduled Cloud Extraction)”，以便实时获取动态数据，保持跟踪记录。

02

Content Graber

Content Graber是比较进阶的网络爬网软件，具有可用于开发、测试和生产服务器的编程操作环境。用户可以使用C#或VB.NET调试或编写脚本来构建爬虫。Content Graber还允许你在爬虫的基础上添加第三方扩展软件。凭借全面的功能，Content Grabber对于具有基本技术知识的用户来说功能极其强大。

Import.io是基于网页的数据提取工具。Import.io于2016年首次启动，现已将其业务模式从B2C转变为B2B。2019年，Import.io并购了Connotate，成为了一个网络数据集成平台 (Web Data Integration Platform)。凭借广泛的网络数据服务，Import.io成为了商业分析的绝佳选择。

Parsehub是基于网页的数据爬虫。它可以使用AJax，JavaScript等等从网站上提取动态的的数据。Parsehub提供为期一周的免费试用，供用户体验其功能。

Mozenda是网络数据抓取软件，提供企业级数据抓取服务。它既可以从云端也可以从内部软件中提取可伸缩的数据。

第二部分、开源数据工具

01Knime

KNIME是一个分析平台，可以帮助你分析企业数据，发现潜在的趋势价值，在市场中发挥更大潜能。KNIME提供Eclipse平台以及其他用于数据挖掘和机器学习的外部扩展。KNIME为数据分析师提供了2,000多个模块。

02OpenRefine（过去的Google Refine）是处理杂乱数据的强有力工具，可用于清理、转换、链接数据集。借助其分组功能，用户可以轻松地对数据进行规范化。

03R-Programming

R大家都不陌生，是用于统计计算和绘制图形的免费软件编程语言和软件环境。R语言在数据挖掘中很流行，常用于开发统计软件和数据分析。近年来，由于其使用方便、功能强大，得到了很大普及。

04RapidMiner

与KNIME相似，RapidMiner通过可视化程序进行操作，能够进行分析、建模等等操作。它通过开源平台、机器学习和模型部署来提高数据分析效率。统一的数据科学平台可加快从数据准备到实施的数据分析流程，极大地提高了效率。

第三部分、数据可视化工具

01

Datawrapper

Microsoft PowerBI既提供本地服务又提供云服务。它最初是作为Excel附加组件引入的，后来因其强大的功能而广受欢迎。截至目前，它已被视为数据分析领域的领头羊，并且可以提供数据可视化和商业智能功能，使用户能够以较低的成本轻松创建美观的报告或BI仪表板。

02

Solver

Solver专用于企业绩效管理 (CPM) 数据可视化。其BI360软件既可用于云端又可用于本地部署，该软件侧重于财务报告、预算、仪表板和数据仓库的四个关键分析领域。

03

Qlik

Qlik是一种自助式数据分析和可视化工具。可视化的仪表板可帮助公司有效地“理解”其业务绩效。

04

Tableau Public



Tableau是一种交互式数据可视化工具。与大多数需要脚本的可视化工具不同，Tableau可帮助新手克服最初的困难并动手实践。拖放功能使数据分析变得简单。除此之外，Tableau还提供了入门工具包和丰富的培训资源来帮助用户创建报告。

05

Google Fusion Tables

Fusion Table是Google提供的数据管理平台。你可以使用它来收集，可视化和共享数据。Fusion Table与电子表格类似，但功能更强大、更专业。你可以通过添加CSV，KML和电子表格中的数据集与同事进行协作。你还可以发布数据作品并将其嵌入到其他网络媒体资源中。

06

Infogram

Infogram提供了超过35种交互式图表和500多种地图，帮助你进行数据可视化。多种多样的图表（包括柱形图，条形图，饼形图和文字云等等）一定会使你的听众印象深刻。

第四部分、情感分析工具

01

HubSpot’s ServiceHub

HubSpot具有客户反馈工具，可以收集客户反馈和评论，然后使用自然语言处理 (NLP) 分析数据以确定积极意图或消极意图，最终通过仪表板上的图形和图表将结果可视化。你还可以将HubSpot’s ServiceHub连接到CRM系统，将调查结果与特定联系人联系起来。这样，你可以识别不满意的客户，改善服务，以增加客户保留率。

02

Semantria

Semantria是一款从各种社交媒体收集帖子、推文和评论的工具。Semantria使用自然语言处理来解析文本并分析客户的态度。通过Semantria，公司可以了解客户对于产品或服务的感受，并提出更好的方案来改善产品或服务。

03

Trackur

Trackur的社交媒体监控工具可跟踪提到某一用户的不同来源。它会浏览大量网页，包括视频、博客、论坛和图像，以搜索相关消息。用户可以利用这一功能维护公司声誉，或是了解客户对品牌和产品的评价。

04

SAS Sentiment Analysis



SAS Sentiment Analysis是一款功能全面的软件。网页文本分析中最具挑战性的部分是拼写错误。SAS可以轻松校对并进行聚类分析。通过基于规则的自然语言处理，SAS可以有效地对消息进行分级和分类。

05

Hootsuit Insight

Hootsuit Insight可以分析评论、帖子、论坛、新闻站点以及超过50种语言的上千万种其他来源。除此之外，它还可以按性别和位置对数据进行分类，使用户可以制定针对特定群体的战略营销计划。你还可以访问实时数据并检查在线对话。

第五部分、数据库

01

Oracle



毫无疑问，Oracle是开源数据库中的佼佼者，功能丰富，支持不同平台的集成，是企业的最佳选择。并且，Oracle可以在AWS中轻松设置，是关系型数据库的可靠选择。除此之外，Oracle集成信用卡等私人数据的高安全性是其他软件难以匹敌的。

02

PostgreSQL

PostgreSQL超越了Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server，成为第四大最受欢迎的数据库。凭借其坚如磐石的稳定性，它可以处理大量数据。

03

Airtable

Airtable是基于云端的数据库软件，善于捕获和显示数据表中的信息。Airtable提供一系列入门模板，例如：潜在客户管理、错误跟踪和申请人跟踪等，使用户可以轻松进行操作。

04

MariaDB

MariaDB是一个免费的开源数据库，用于数据存储、插入、修改和检索。此外，Maria提供强大的社区支持，用户可以在这里分享信息和知识。

05

Improvado

Improvado是一种供营销人员使用自动化仪表板和报告将所有数据实时地显示在一个地方的工具。作为营销和分析领导者，如果你希望在一个地方查看所有营销平台收集的数据，那么Inprovado对你再合适不过了。你可以选择在Improvado仪表板中查看数据，也可以将其通过管道传输到你选择的数据仓库或可视化工具中，例如Tableau、Looker、Excel等。品牌，代理商和大学往往都喜欢使用Improvado，以大大节省人工报告时间和营销花费。

三、大数据时代的数据管理可以使用哪些软件？

数据是平台运营商的重要资产，可能提供API接口允许第三方有限度地使用，但是显然是为了增强自身的业务，与此目的抵触的行为都会受到约束。

收集数据主要是通过计算机和网络。凡是经过计算机处理的数据都很容易收集，比如浏览器里的搜索、点击、网上购物、……其他数据（比如气温、海水盐度、地震波）可以通过传感器转化成数字信号输入计算机。

收集到的数据一般要先经过整理，常用的软件：Tableau和Impure是功能比较全面的，Refine和Wrangler是比较纯粹的数据整理工具，Weka用于数据挖掘。

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。用于统计分析的R语言有个扩展R + Hadoop，可以在Hadoop集群上运行R代码。更具体的自己搜索吧。

可视化输出的工具很多。建议参考wikipedia的“数据可视化”条目。

Tableau、Impure都有可视化功能。R语言也可以绘图。

还有很多可以用来在网页上实现可视化输出的框架或者控件。

大致基于四种技术：Flash(Flex)或者JS(HTML5)或者Java或者ASP.NET(Silverlight)

Flash的有Degrafa、BirdEye、Axiis、Open Flash Chart

JS的有Ajax.org、Sencha Ext JS、Filament、jQchart、Flot、Sparklines、gRaphael、TufteGraph、Exhibit、PlotKit、ExplorerCanvas、MilkChart、Google Chart API、Protovis

Java的有Choosel、google-visualization-java、GWT Chronoscope、JFreeChart

ASP.NET的有Telerik Charts、Visifire、Dundas Chart

目前我比较喜欢d3(Data-Driven Documents)，图形种类丰富，有交互能力，你可以去d3js.org看看，有很多种图形的demo。

四、当前大数据技术的基础是由哪家公司提出的

大数据技术的基础是由Google公司提出的，Google的工程师们归纳了“大数据”的观念，并将其首次提出于2004年，这一概念属于Google的核心理念，并帮助它实现了现今的成功。Google企业的软件项目的名称也证明了这一点，比如MapReduce，Bigtable，GFS（Google文件系统）等。

以上就是关于google大数据处理工具相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

推荐阅读：

鼎的图案logo（鼎的图案代表什么）

花店logo设计理念文字说明（花店logo设计理念文字说明）

牛头图片logo

杭州日语培训（杭州日语培训哪个机构比较好）

抖音微信登录权限怎么设置（抖音微信登录失败该应用未获得微信登录的权限）