Java Big Data Frameworks

大数据是指数据量巨大，并随时间呈指数级增长的数据集合。传统数据库管理工具无法处理大数据。因此，使用大数据工具来管理和处理海量数据。有许多大数据工具可用于高效地管理海量数据。

如今，技术发展日新月异，不断取代旧技术。但 Java 技术已经存在二十多年，仍然是开发者的热门选择。全球数百万开发者使用 Java，它在数十亿设备上高效运行。其稳定性的主要原因是其更新；Java 正在与时俱进。如果我们查看 Java 版本历史，会发现几乎每年都会发布一个新版本的 Java，其中包含一些更新和增强。

如果我们仔细观察多年来技术、操作系统和数据库的演变，会发现很多东西都变了。如今，科技开发者主要关注 大数据 和 物联网 领域。

在处理大数据时，Java 仍然是许多大数据框架的基石。Java 在大数据方面具有天然优势，因为一些流行的出色大数据工具的核心模块是用 Java 编写的。此外，使用 Java 大数据工具的一个主要优势是，一些领先的大数据工具对 Java 开发者是开源的。

在本节中，我们将讨论 Java 在大数据领域的未来以及一些面向 Java 开发者的流行大数据框架。

Java 在大数据领域的未来

如果我们说“Java 是大数据行业的未来”，这是值得的。让我们来讨论一下为什么？

如前所述，领先的大数据工具的核心部分是用 Java 编写的。因此，大数据的根基深植于 Java。几个开源的 Java 社区正在为开源大数据工具做出贡献。

如今，我们可以看到数据呈指数级增长。对如此海量数据进行分析的需求将持续增加。分析这些数据的一个主要方法是批处理数据，这主要通过使用 Hadoop 和 Spark 等开源工具来完成。它们都是基于 Java 的工具。

Hadoop 是大数据领域的一个大名鼎鼎的工具。它是最重要的工具之一；对于这个工具，Java 是其使用的语言。因此，Java 开发者很容易学习它。事实上，对于 Java 开发者来说，学习基于 Java 的大数据工具就像学习 Java 中的新 API 一样。

就像 Hadoop 一样，Pig 也是 Java 开发者易于学习的另一个选择。

让我们讨论一些让 Java 能够轻松处理大数据的特性

Java 可访问大数据工具

大多数大数据工具都可以通过 Java 访问，因此实现大数据将是最便宜且灵活的技术栈。

Java 是类型安全的

数据科学家处理大量数据至关重要，因为有海量信息正在被处理。Java 是类型安全的，因此可以花费更少的时间进行单元测试和代码库维护。

Java 是可扩展的

Java 在可扩展性方面表现出色。它支持广泛的工具集、庞大的社区以及跨平台兼容性，这使其成为设计复杂大数据基础设施的理想选择。

Java 是可移植的

Java 是可移植的，可以在任何硬件和软件平台上运行。这也使其成为处理大数据的良好选择。

Java 具有垃圾回收机制

Java 提供了垃圾回收和自动内存分配，这也有助于大数据处理。

Java 是安全的

安全性是 Java 普及的主要原因之一。

因此，我们可以说 Java 在大数据处理领域拥有光明的前景。

让我们讨论一些流行的大数据框架（Java）

1) Apache Hadoop

Hadoop 是大数据管理工具中广为人知的名称。它是一个由 Apache 基金会提供的开源框架。它能够高效地存储和分析海量数据。Hadoop 是用 Java 编写的。

Apache Hadoop 软件库允许在计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。它是一个领先的大数据工具，旨在从单台服务器扩展到数千台分布式机器。

Hadoop 的一些关键特性如下：

• 它在处理 HTTP 代理服务器时提供了改进的身份验证。
• 它提供了一个兼容的文件系统（Filesystem effort）。
• 它为 POSIX 风格的文件系统扩展属性提供支持。
• 它提供了一个强大的生态系统来满足分析开发者的需求。
• 它在数据处理方面提供了灵活性。
• 它提供更快速的数据处理。
• 与其他大数据工具相比，它是一个低成本的工具。

学习 Hadoop

2) Apache Spark

Apache Spark 类似于 Hadoop MapReduce 框架，但在大数据处理方面比 MapReduce 更受欢迎。它是一个集群计算框架，可以在数千台机器上运行。此外，它可以在分布式计算机上运行，用于分析这些设备上的海量数据集。Spark 基于 RDD（弹性分布式数据集）的概念。

Spark 可以轻松地执行大型 ETL（提取、转换、加载）操作。此外，它还可以对大数据集执行预测分析和报告应用程序操作。Apache Spark 执行以下操作：

• 它将数据加载到 RDD（弹性分布式数据集）中。
• 它转换数据，使其适合处理操作。
• 它缓存跨不同会话的可重用数据。
• 它对数据执行一些预定义或自定义的操作。

Spark 是用 Scala 编程语言编写的，而 Scala 本身是用 Java 编写的。因此，Java 间接构成了 Apache Spark 堆栈的基础，并得到其所有产品的完全支持。其堆栈拥有广泛的 Java API。因此，Apache 是 Java 开发者易于采用的大数据框架。

以下是 Java 开发者可以轻松理解和使用的 Spark API 的一些示例：

• 核心 RDD 框架及其函数
• Spark SQL 代码
• Spark Streaming 代码
• Spark MLlib 算法
• Spark GraphX 库

学习 Apache Spark

3) Apache Storm

Storm 是 Apache 基金会提供的一个免费的开源分布式实时计算系统，用于处理大数据。它是一种高效的大数据处理工具，可以轻松可靠地实时处理无界数据流。它是一个可以与任何编程语言一起使用的简单工具。

它支持实时数据处理、机器学习、连续计算、ETL、分布式 RPC 等。它是一个快速的工具，每节点每秒可处理超过一百万个元组。它是一个分布式、可扩展、容错且易于设置的工具。它集成了消息队列和可用的数据库技术。

其架构有两个主要组件：

• 主节点（Nimbus）
• 工作节点（Supervisor）

Apache Storm 的一些关键特性如下：

• 用户友好
• 免费开源
• 适用于从小规模到大规模的实现
• 高度容错
• 可靠
• 超快
• 实时处理
• 可扩展
• 分布式
• 通过运营智能实现动态负载平衡和优化

4) Java JFreeChart

数据可视化也是大数据分析中的一项重要任务。由于大数据涉及海量数据集，因此也有必要表示和查找原始数据。当数据以图表形式呈现时，数据分析会变得更容易。

JFreechart 是可用于数据可视化的领先工具之一。它是一个开源工具，内置 Java 库，允许用户轻松生成专业的图表和图形。

使用 JFreeChart，我们可以创建各种可视化图表，如饼图、条形图（可选 3D 效果）、散点图、甘特图、折线图、时间序列图等。

JFreeChart 库支持 Eclipse、Netbeans 等各种 IDE 的插件。它提供了向应用程序添加图表的多种选择。

5) Apache Mahout

Apache Mahout 也是一个开源的大数据工具，提供 Java ML 库。它是 Apache Software Foundation 的一项产品，专为机器学习设计。它使机器能够进行机器学习查询，而无需过度编程。它支持可扩展的机器学习算法，并以便捷的方式从数据集中提取推荐和关系。

Mahout 在 Hadoop 上运行，使用 MapReduce paradigm。凭借其数据科学工具，Mahout 支持以下功能：

• 推荐
• 聚类
• 分类
• 协同过滤
• 频繁项集挖掘

Mahout 的算法在 Hadoop 上运行。因此，它在分布式环境中表现良好。此外，它还提供了多种 ML 算法的内置 MapReduce 实现。

6) Deeplearning4j

Deeplearning4j 也是一个重要的大数据工具。它是一个 Java 库，可用于构建不同类型的神经网络。它还可以与大数据堆栈中的 Apache Spark 集成，甚至可以在 GPU 上运行。它提供了多个 Java 库，其中包含大量用于深度学习和 Java 转换的内置算法。此外，它还拥有庞大的社区和文档。

Deeplearning4j 的一些有用特性如下：

• 分布式 GPU 和 CPU
• Java、Python 和 Python API
• 支持微服务架构
• Hadoop 可扩展
• GPU 支持，可在 AWS 上扩展

7) HPCC

HPCC 也是最广泛使用的大数据工具之一。它由 LexisNexis Risk Solution 开发。HPCC 系统在一个平台上提供端到端的数据湖管理解决方案。HPCC 提供了一种轻松开发数据应用程序的方法。它是一个简单、快速、准确且经济高效的工具。它主要为高速数据工程而开发。

HPCC 的一些有用特性如下：

• 它是一个高效的大数据工具，可以用最少的代码完成大数据任务。
• 它以高冗余和可用性提供更快的大数据处理。
• 可用于在数据集群上进行复杂的数据处理。
• 它提供图形化 IDE，以简化开发、测试和调试。
• 它提供针对并行处理的优化代码。
• 它具有增强的可扩展性和性能。
• ECL 代码编译成优化的 C++，也可以使用 C++ 库进行扩展。

8) Qubole

Qubole Data 是一个开源的自主大数据管理工具。它是一个自我管理和优化的工具，使数据团队能够专注于业务成果。

Qubole 的一些有用特性如下：

• 它为每种用例提供单一平台。
• 它是一个开源的大数据工具。
• 它支持为云优化过的引擎。
• 它提供全面的安全、治理和合规性。
• 它提供可操作的警报、洞察和建议，以优化可靠性、性能和成本。
• 它会自动执行策略，以避免执行重复的手动操作。

9) Couch DB

CouchDB 也是一个处理大数据的重要工具。它用于存储 JSON 文档数据，这些数据可以从 Web 访问或使用 JavaScript 进行查询。它提供分布式扩展和容错存储。它定义了 Couch Replication Protocol 来访问数据。

CouchDB 的一些有用特性如下：

CouchDb 的工作方式与其他数据库类似；它是一个单节点数据库。

• 它允许在多个服务器上运行单个逻辑数据库服务器。
• 它使用无处不在的 HTTP 协议和 JSON 数据格式。
• 它允许轻松地在多个服务器实例之间复制数据库。
• 它具有简单的文档接口，提供插入、更新、检索和删除操作。
• 它提供基于 JSON 的文档格式，可以在不同语言之间进行转换。

10) Apache Cassandra

Cassandra 数据库是一个广泛使用的大数据工具。它能有效地管理大量数据。

Apache Cassandra 的一些有用特性如下：

• 它提供跨多个数据中心复制的支持。
• 它会自动将数据复制到多个节点以实现容错。
• 它最适合那些即使整个数据中心发生故障也无法承受数据丢失的应用程序。
• 它提供对第三方合同和服务的支持。

总结

我们讨论了一些广泛使用的大数据工具。这些工具并非按任何基础进行排序。您可以根据自己的需求选择上面讨论的任何工具。