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google大數(shù)據(jù)處理工具（google大數(shù)據(jù)分析工具）

發(fā)布時間：2023-04-07 12:40:29 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 112

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于google大數(shù)據(jù)處理工具的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、hadoop是不是已經(jīng)快過時了？
2、大數(shù)據(jù)專業(yè)都需要學(xué)習(xí)哪些軟件??？
3、大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)管理可以使用哪些軟件？
4、當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)是由哪家公司提出的

google大數(shù)據(jù)處理工具（google大數(shù)據(jù)分析工具）

一、hadoop是不是已經(jīng)快過時了？

Hadoop即將過時了嗎？

　Hadoop 這個單詞如今鋪天蓋地，幾乎成了大數(shù)據(jù)的代名詞。僅僅數(shù)年時間，Hadoop 從邊緣技術(shù)迅速成長為一個事實標(biāo)準(zhǔn)。如今想玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)，搞企業(yè)分析或者商業(yè)智能，沒有 Hadoop 還真不行。但 Hadoop 狂熱的背后卻醞釀著一場技術(shù)變革，Hadoop 的核心技術(shù)在 Google 那里已經(jīng)過時，因為 Hadoop 并不擅長處理“快數(shù)據(jù)”。

今天，Hadoop 似乎已經(jīng)毫無爭議地成了企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，看上去 Hadoop 將根植企業(yè)，其地位在未來十年似乎都不會動搖。但是 GigaOM 的專欄作家 Mike Miller 卻發(fā)出了“不和諧”的聲音：“企業(yè)真的會為一個盛極而衰的技術(shù)買單嗎？”

起源：Google 文件系統(tǒng)和 Google MapReduce

為了探討 Hadoop 的生命周期我們需要回溯 Hadoop 的靈感源泉——Google 的 MapReduce。為了迎接數(shù)據(jù)大爆炸的挑戰(zhàn)，Google 的工程師 Jeff Dean 和 Sanjay Ghemawat 架構(gòu)了兩個影響深遠(yuǎn)的系統(tǒng)：Google File System（GFS）和 Google MapReduce（GMR）。前者是一個能在通用硬件上管理 EB（Exabyte）級數(shù)據(jù)的出色的可行方案。后者則是一個同樣出色的，能在通用服務(wù)器上大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)的模型設(shè)計實現(xiàn)。

GMR 的出彩之處在于能夠讓普通的 Google 用戶和開發(fā)者也能夠進(jìn)行高速、容錯的大數(shù)據(jù)處理。GMR 和 GFS 成了搜索引擎數(shù)據(jù)處理引擎的核心，該引擎抓取、分析并分級 web 頁面，并最終為用戶呈現(xiàn)日常搜索結(jié)果。

　Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)

我們再回頭看看 Apache Hadoop 的兩大組成部分：Hadoop 分布式文件系統(tǒng)和 Hadoop，確實就是 GFS 和 GMR 的翻版。雖然 Hadoop 正在發(fā)展成為一個無所不包的數(shù)據(jù)管理和處理生態(tài)系統(tǒng)，但是在這個生態(tài)系統(tǒng)的核心，依然是 MapReduce 系統(tǒng)。所有的數(shù)據(jù)和應(yīng)用最終都將降解為 Map 和 Reduce 的工作。

Google 已經(jīng)進(jìn)化，Hadoop 能否跟上？

有趣的事情是，GMR 已經(jīng)不再占據(jù) Google 軟件堆棧中的顯赫位置。當(dāng)企業(yè)被 Hadoop 解決方案鎖定到 MapReduce 上時，Google 卻已經(jīng)準(zhǔn)備淘汰 MapReduce 技術(shù)。雖然 Apache 項目和 Hadoop 商業(yè)發(fā)行版本試圖通過 HBase、Hive 和下一代 MapReduce（亦即 YARN）彌補 Hadoop 的短板。但筆者認(rèn)為只有用全新的，非 MapReduce 架構(gòu)的技術(shù)替代 Hadoop 內(nèi)核（HDFS 和 Zookeeper）才能與谷歌的技術(shù)抗衡。（這里有一個更加技術(shù)性的闡述：gluecon-miller-horizon）

增量索引過濾器（Percolator for incremental indexing）和頻繁變化數(shù)據(jù)集分析。Hadoop 是一臺大型“機器”，當(dāng)啟動并全速運轉(zhuǎn)時處理數(shù)據(jù)的性能驚人，你唯一需要操心的就是硬盤的傳輸速度跟不上。但是每次你準(zhǔn)備啟動分析數(shù)據(jù)時，都需要把所有的數(shù)據(jù)都過一遍，當(dāng)數(shù)據(jù)集越來越龐大時，這個問題將導(dǎo)致分析時間無限延長。

那么 Google 是如何解決讓搜索結(jié)果返回速度越來越接近實時的呢？答案是用增量處理引擎 Percolator 代替 GMR。通過只處理新增的、改動過的或刪除的文檔和使用二級指數(shù)來高效率建目錄，返回查詢結(jié)果。Percolator 論文的作者寫道：“將索引系統(tǒng)轉(zhuǎn)換成增量系統(tǒng)…將文檔處理延遲縮短了 100 倍?！边@意味著索引 web 新內(nèi)容的速度比用 MapReduce 快 100 倍！

類似大型強子對撞機產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將不斷變大，Twitter 也是如此。這也是為什么 HBase 中會新增觸發(fā)流程，而 Twitter Storm 正在成為實時處理流數(shù)據(jù)的熱門技術(shù)。

用于點對點分析的 Dremel。Google 和 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)都致力于讓 MapReduce 成為可用的點對點分析工具。從 Sawzall 到 Pig 和 Hive，創(chuàng)建了大量的界面層，但是盡管這讓 Hadoop 看上去更像 SQL 系統(tǒng)，但是人們忘記了一個基本事實——MapReduce (以及 Hadoop)是為組織數(shù)據(jù)處理任務(wù)開發(fā)的系統(tǒng)，誕生于工作流內(nèi)核，而不是點對點分析。

今天有大量的 BI/分析查詢都是點對點模式，屬于互動和低延遲的分析。Hadoop 的 Map 和 Reduce 工作流讓很多分析師望而卻步，而且工作啟動和完成工作流運行的漫長周期對于很多互動性分析來說意味著糟糕的用戶體驗。于是，Google 發(fā)明了 Dremel（業(yè)界也稱之為 BigQuery 產(chǎn)品）專用工具，可以讓分析師數(shù)秒鐘內(nèi)就掃描成 PB（Petabyte）的數(shù)據(jù)完成點到點查詢，而且還能支持可視化。Google 在 Dremel 的論文中聲稱：“Dremel 能夠在數(shù)秒內(nèi)完成數(shù)萬億行數(shù)據(jù)的聚合查詢，比 MapReduce 快上 100 倍！”

分析圖數(shù)據(jù)的 Pregel。Google MapReduce 的設(shè)計初衷是分析世界上最大的數(shù)據(jù)圖譜——互聯(lián)網(wǎng)。但是在分析人際網(wǎng)絡(luò)、電信設(shè)備、文檔和其他一些圖數(shù)據(jù)時就沒有那么靈光了，例如 MapReduce 在計算單源最短路徑（SSSP）時效率非常低下，已有的并行圖算法庫 Parallel BGL 或者 CGMgraph 又沒有容錯。

于是 Google 開發(fā)了 Pregel，一個可以在分布式通用服務(wù)器上處理 PB 級別圖數(shù)據(jù)的大型同步處理應(yīng)用。與 Hadoop 經(jīng)常在處理圖數(shù)據(jù)時產(chǎn)生指數(shù)級數(shù)據(jù)放大相比，Pregel 能夠自然高效地處理 SSSP 或 PageRank 等圖算法，所用時間要短得多，代碼也簡潔得多。

目前唯一能與 Pregel 媲美的開源選擇是 Giraph，這是一個早期的 Apache 孵化項目，調(diào)用了 HDFS 和 Zookeeper。Githb 上還有一個項目 Golden Orb 可用。

總結(jié)

總而言之，Hadoop 是一個可以在普通通用硬件集群上進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的優(yōu)秀工具。但是如果你希望處理動態(tài)數(shù)據(jù)集、點對點分析或者圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，那么 Google 已經(jīng)為我們展示了大大優(yōu)于 MapReduce 范型的技術(shù)選擇。毫無疑問，Percolator、Dremel 和 Pregel 將成為大數(shù)據(jù)的新“三巨頭”，正如 Google 的老“三巨頭”：GFS、GMR 和 BigTable 所做的那樣。

二、大數(shù)據(jù)專業(yè)都需要學(xué)習(xí)哪些軟件??？

大數(shù)據(jù)處理分析能力在21世紀(jì)至關(guān)重要。使用正確的大數(shù)據(jù)工具是企業(yè)提高自身優(yōu)勢、戰(zhàn)勝競爭對手的必要條件。下面讓我們來了解一下最常用的30種大數(shù)據(jù)工具，緊跟大數(shù)據(jù)發(fā)展腳步。

第一部分、數(shù)據(jù)提取工具

Octoparse是一種簡單直觀的網(wǎng)絡(luò)爬蟲，可以從網(wǎng)站上直接提取數(shù)據(jù)，不需要編寫代碼。無論你是初學(xué)者、大數(shù)據(jù)專家、還是企業(yè)管理層，都能通過其企業(yè)級的服務(wù)滿足需求。為了方便操作，Octoparse還添加了涵蓋30多個網(wǎng)站的“任務(wù)模板 (Task Templates)”，操作簡單易上手。用戶無需任務(wù)配置即可提取數(shù)據(jù)。隨著你對Octoparse的操作更加熟悉，你還可以使用其“向?qū)Ｊ?(Wizard Mode)”來構(gòu)建爬蟲。除此之外，大數(shù)據(jù)專家們可以使用“高級模式 (Advanced Mode)”在數(shù)分鐘內(nèi)提取企業(yè)批量數(shù)據(jù)。你還可以設(shè)置“自動云提取 (Scheduled Cloud Extraction)”，以便實時獲取動態(tài)數(shù)據(jù)，保持跟蹤記錄。

Content Graber

Content Graber是比較進(jìn)階的網(wǎng)絡(luò)爬網(wǎng)軟件，具有可用于開發(fā)、測試和生產(chǎn)服務(wù)器的編程操作環(huán)境。用戶可以使用C#或VB.NET調(diào)試或編寫腳本來構(gòu)建爬蟲。Content Graber還允許你在爬蟲的基礎(chǔ)上添加第三方擴展軟件。憑借全面的功能，Content Grabber對于具有基本技術(shù)知識的用戶來說功能極其強大。

Import.io是基于網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)提取工具。Import.io于2016年首次啟動，現(xiàn)已將其業(yè)務(wù)模式從B2C轉(zhuǎn)變?yōu)锽2B。2019年，Import.io并購了Connotate，成為了一個網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集成平臺 (Web Data Integration Platform)。憑借廣泛的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)服務(wù)，Import.io成為了商業(yè)分析的絕佳選擇。

Parsehub是基于網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)爬蟲。它可以使用AJax，JavaScript等等從網(wǎng)站上提取動態(tài)的的數(shù)據(jù)。Parsehub提供為期一周的免費試用，供用戶體驗其功能。

Mozenda是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取軟件，提供企業(yè)級數(shù)據(jù)抓取服務(wù)。它既可以從云端也可以從內(nèi)部軟件中提取可伸縮的數(shù)據(jù)。

第二部分、開源數(shù)據(jù)工具

01Knime

KNIME是一個分析平臺，可以幫助你分析企業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在的趨勢價值，在市場中發(fā)揮更大潛能。KNIME提供Eclipse平臺以及其他用于數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)的外部擴展。KNIME為數(shù)據(jù)分析師提供了2,000多個模塊。

02OpenRefine（過去的Google Refine）是處理雜亂數(shù)據(jù)的強有力工具，可用于清理、轉(zhuǎn)換、鏈接數(shù)據(jù)集。借助其分組功能，用戶可以輕松地對數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化。

03R-Programming

R大家都不陌生，是用于統(tǒng)計計算和繪制圖形的免費軟件編程語言和軟件環(huán)境。R語言在數(shù)據(jù)挖掘中很流行，常用于開發(fā)統(tǒng)計軟件和數(shù)據(jù)分析。近年來，由于其使用方便、功能強大，得到了很大普及。

04RapidMiner

與KNIME相似，RapidMiner通過可視化程序進(jìn)行操作，能夠進(jìn)行分析、建模等等操作。它通過開源平臺、機器學(xué)習(xí)和模型部署來提高數(shù)據(jù)分析效率。統(tǒng)一的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺可加快從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到實施的數(shù)據(jù)分析流程，極大地提高了效率。

第三部分、數(shù)據(jù)可視化工具

Datawrapper

Microsoft PowerBI既提供本地服務(wù)又提供云服務(wù)。它最初是作為Excel附加組件引入的，后來因其強大的功能而廣受歡迎。截至目前，它已被視為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊，并且可以提供數(shù)據(jù)可視化和商業(yè)智能功能，使用戶能夠以較低的成本輕松創(chuàng)建美觀的報告或BI儀表板。

Solver

Solver專用于企業(yè)績效管理 (CPM) 數(shù)據(jù)可視化。其BI360軟件既可用于云端又可用于本地部署，該軟件側(cè)重于財務(wù)報告、預(yù)算、儀表板和數(shù)據(jù)倉庫的四個關(guān)鍵分析領(lǐng)域。

Qlik

Qlik是一種自助式數(shù)據(jù)分析和可視化工具。可視化的儀表板可幫助公司有效地“理解”其業(yè)務(wù)績效。

Tableau Public

Tableau是一種交互式數(shù)據(jù)可視化工具。與大多數(shù)需要腳本的可視化工具不同，Tableau可幫助新手克服最初的困難并動手實踐。拖放功能使數(shù)據(jù)分析變得簡單。除此之外，Tableau還提供了入門工具包和豐富的培訓(xùn)資源來幫助用戶創(chuàng)建報告。

Google Fusion Tables

Fusion Table是Google提供的數(shù)據(jù)管理平臺。你可以使用它來收集，可視化和共享數(shù)據(jù)。Fusion Table與電子表格類似，但功能更強大、更專業(yè)。你可以通過添加CSV，KML和電子表格中的數(shù)據(jù)集與同事進(jìn)行協(xié)作。你還可以發(fā)布數(shù)據(jù)作品并將其嵌入到其他網(wǎng)絡(luò)媒體資源中。

Infogram

Infogram提供了超過35種交互式圖表和500多種地圖，幫助你進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。多種多樣的圖表（包括柱形圖，條形圖，餅形圖和文字云等等）一定會使你的聽眾印象深刻。

第四部分、情感分析工具

HubSpot’s ServiceHub

HubSpot具有客戶反饋工具，可以收集客戶反饋和評論，然后使用自然語言處理 (NLP) 分析數(shù)據(jù)以確定積極意圖或消極意圖，最終通過儀表板上的圖形和圖表將結(jié)果可視化。你還可以將HubSpot’s ServiceHub連接到CRM系統(tǒng)，將調(diào)查結(jié)果與特定聯(lián)系人聯(lián)系起來。這樣，你可以識別不滿意的客戶，改善服務(wù)，以增加客戶保留率。

Semantria

Semantria是一款從各種社交媒體收集帖子、推文和評論的工具。Semantria使用自然語言處理來解析文本并分析客戶的態(tài)度。通過Semantria，公司可以了解客戶對于產(chǎn)品或服務(wù)的感受，并提出更好的方案來改善產(chǎn)品或服務(wù)。

Trackur

Trackur的社交媒體監(jiān)控工具可跟蹤提到某一用戶的不同來源。它會瀏覽大量網(wǎng)頁，包括視頻、博客、論壇和圖像，以搜索相關(guān)消息。用戶可以利用這一功能維護公司聲譽，或是了解客戶對品牌和產(chǎn)品的評價。

SAS Sentiment Analysis

SAS Sentiment Analysis是一款功能全面的軟件。網(wǎng)頁文本分析中最具挑戰(zhàn)性的部分是拼寫錯誤。SAS可以輕松校對并進(jìn)行聚類分析。通過基于規(guī)則的自然語言處理，SAS可以有效地對消息進(jìn)行分級和分類。

Hootsuit Insight

Hootsuit Insight可以分析評論、帖子、論壇、新聞?wù)军c以及超過50種語言的上千萬種其他來源。除此之外，它還可以按性別和位置對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，使用戶可以制定針對特定群體的戰(zhàn)略營銷計劃。你還可以訪問實時數(shù)據(jù)并檢查在線對話。

第五部分、數(shù)據(jù)庫

Oracle

毫無疑問，Oracle是開源數(shù)據(jù)庫中的佼佼者，功能豐富，支持不同平臺的集成，是企業(yè)的最佳選擇。并且，Oracle可以在AWS中輕松設(shè)置，是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的可靠選擇。除此之外，Oracle集成信用卡等私人數(shù)據(jù)的高安全性是其他軟件難以匹敵的。

PostgreSQL

PostgreSQL超越了Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server，成為第四大最受歡迎的數(shù)據(jù)庫。憑借其堅如磐石的穩(wěn)定性，它可以處理大量數(shù)據(jù)。

Airtable

Airtable是基于云端的數(shù)據(jù)庫軟件，善于捕獲和顯示數(shù)據(jù)表中的信息。Airtable提供一系列入門模板，例如：潛在客戶管理、錯誤跟蹤和申請人跟蹤等，使用戶可以輕松進(jìn)行操作。

MariaDB

MariaDB是一個免費的開源數(shù)據(jù)庫，用于數(shù)據(jù)存儲、插入、修改和檢索。此外，Maria提供強大的社區(qū)支持，用戶可以在這里分享信息和知識。

Improvado

Improvado是一種供營銷人員使用自動化儀表板和報告將所有數(shù)據(jù)實時地顯示在一個地方的工具。作為營銷和分析領(lǐng)導(dǎo)者，如果你希望在一個地方查看所有營銷平臺收集的數(shù)據(jù)，那么Inprovado對你再合適不過了。你可以選擇在Improvado儀表板中查看數(shù)據(jù)，也可以將其通過管道傳輸?shù)侥氵x擇的數(shù)據(jù)倉庫或可視化工具中，例如Tableau、Looker、Excel等。品牌，代理商和大學(xué)往往都喜歡使用Improvado，以大大節(jié)省人工報告時間和營銷花費。

三、大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)管理可以使用哪些軟件？

數(shù)據(jù)是平臺運營商的重要資產(chǎn)，可能提供API接口允許第三方有限度地使用，但是顯然是為了增強自身的業(yè)務(wù)，與此目的抵觸的行為都會受到約束。

收集數(shù)據(jù)主要是通過計算機和網(wǎng)絡(luò)。凡是經(jīng)過計算機處理的數(shù)據(jù)都很容易收集，比如瀏覽器里的搜索、點擊、網(wǎng)上購物、……其他數(shù)據(jù)（比如氣溫、海水鹽度、地震波）可以通過傳感器轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號輸入計算機。

收集到的數(shù)據(jù)一般要先經(jīng)過整理，常用的軟件：Tableau和Impure是功能比較全面的，Refine和Wrangler是比較純粹的數(shù)據(jù)整理工具，Weka用于數(shù)據(jù)挖掘。

Hadoop是一個能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。用于統(tǒng)計分析的R語言有個擴展R + Hadoop，可以在Hadoop集群上運行R代碼。更具體的自己搜索吧。

可視化輸出的工具很多。建議參考wikipedia的“數(shù)據(jù)可視化”條目。

Tableau、Impure都有可視化功能。R語言也可以繪圖。

還有很多可以用來在網(wǎng)頁上實現(xiàn)可視化輸出的框架或者控件。

大致基于四種技術(shù)：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

目前我比較喜歡d3(Data-Driven Documents)，圖形種類豐富，有交互能力，你可以去d3js.org看看，有很多種圖形的demo。

四、當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)是由哪家公司提出的

大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)是由Google公司提出的，Google的工程師們歸納了“大數(shù)據(jù)”的觀念，并將其首次提出于2004年，這一概念屬于Google的核心理念，并幫助它實現(xiàn)了現(xiàn)今的成功。Google企業(yè)的軟件項目的名稱也證明了這一點，比如MapReduce，Bigtable，GFS（Google文件系統(tǒng)）等。

以上就是關(guān)于google大數(shù)據(jù)處理工具相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。