【干貨分享】6個Java開發人員最受歡迎的大數據工具，Hadoop竟被稱為“圣經”

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Java已經在技術領域工作了20多年，成為最“熱愛仇恨”的技術。如果仔細觀察各種編程語言，操作系統和數據庫，過去幾年幾乎沒有什么變化。隨著具有大數據和物聯網的新技術空間的發展，我們可以看到很多進步。

但是，Java仍然是Java開發人員許多大數據工具的支柱。實際上，它非常適合大數據，因為Java開發人員的大數據工具的一些核心模塊是用Java編寫的。更有趣的是，Java開發人員的大多數這些大數據工具都是開源的。因此，它們很容易訪問。

在本文中，慧都網將分享Java對大數據工具及其未來的有用性。此外，我們將專注于主要基于Java API的大數據工具。

Java在大數據中的未來是什么？

雖然Java有很多理由不喜歡它，但仍然會有程序員慢慢去使用它，因為他們發現很多理由去學習它。讓我們回顧一下人們想要使用它的一些原因：

• 簡單性：作為面向對象的語言，Java為開發人員和最終用戶提供了非常簡單的用戶體驗。與其他類似的面向對象編程語言相比，Java的內置設計是其最顯著的優勢。與C ++不同，它已經刪除了指針和接口的使用；
• 可移植性：Java運行時可以隨時隨地運行。因此，您可以在任何硬件和軟件平臺上運行Java；
• 分配：Java具有堆棧配置功能，有助于快速重建。此外，Java具有垃圾收集和自動內存分發的潛力；
• 分發：Java是高度網絡化的。通常，Java會非正式地接收和發送文件；
• 非常安全：Java通過安全編程強制執行強大的安全標準。

現在，讓我們看看Java在哪些方面適合于現實中的大數據。

如今，每天產生的數據量呈指數增長。此外，分析如此大量的數據也將在此期間繼續增加。批處理數據處理是分析如此龐大數據的現實方法，這主要是使用Hadoop和Spark等開源工具完成的。

有趣的是，大多數開源大數據工具都是基于Java的。其背后的一個關鍵原因是Java的根源在開源社區中根深蒂固。因此，大量的Java代碼是公開可用的，并且利用像Apache這樣容易獲得的代碼基礎，Google在制作開源大數據工具方面做出了巨大貢獻。

對于最著名的大數據工具Hadoop，Java就是這種語言。因此，Java開發人員很容易學習Hadoop。事實上，學習一些大數據工具幾乎與為Java開發人員學習新的API類似。

不僅是Hadoop，而且Pig也是Java開發人員的另一個大數據工具，他們可以輕松學習，因為Pig Latin使用JavaScript。

面向市場的Java開發人員最佳開源大數據工具

毫無疑問，大數據的未來是Java。市場上有許多面向Java開發人員的大數據工具，其中大部分都是Apache開源的。在這里，我們整理了一些主要用于Java開發人員的大數據工具。

1. Apache Hadoop

Hadoop是一個Java子項目，主要用于大數據工具。它是一個Apache Software Foundation工具，后來由Yahoo!捐贈。它是一個免費的，基于Java的編程框架，可在分布式計算環境中處理大型數據集。除此之外，您還可以輕松地將其安裝在標準機器群集上。Hadoop在將大量數據存儲在一個系統中并對這些數據進行分析的公司中已經非常成功。Hadoop以主/從架構運行。主控制器控制整個分布式計算堆棧的運行。

Hadoop擁有圍繞它構建的整個軟件生態系統。

2. Apache Spark

Apache Spark的工作方式類似于Hadoop MapReduce框架，并且比大數據處理的MapReduce更受歡迎。Spark是一個集群計算框架，可以在數千臺機器上運行。此外，它可以在這些計算機上的海量數據集上的分布式計算機集群上運行，并將結果組合在一起。Spark站在RDD（彈性分布式數據集）的概念上。

Spark用于大型ETL（提取，轉換和加載）操作，預測分析和報告應用程序。Spark程序將執行以下操作：

1. 它將一些數據加載到RDD中。
2. 對數據執行轉換以使其與處理操作兼容 。
3. 跨會話緩存可重用數據（使用persist）。
4. 對數據執行一些現成或自定義操作。

用于Spark的底層語言是Scala，它本質上是用Java編寫的。因此，Java是Apache Spark堆棧的構建塊，并且所有產品都完全支持它。Apache Spark堆棧具有廣泛的Java API。因此，Apache Spark是Java開發人員易于采用的大數據工具之一，因為他們可以輕松地獲取它。

以下是Java開發人員可以輕松用于大數據目的的一些Spark API：

• 核心RDD框架及其功能
• Spark SQL代碼
• Spark Streaming代碼
• Spark MLlib算法
• Spark GraphX庫

有趣的是，Apache Spark已經成為一個完整的生態系統，包含許多子項目，如下所述：

3. Apache Mahout

Apache Mahout是開源大數據工具和流行的Java ML庫。它由可擴展的機器學習算法組成，其中一些算法用于：

• 建議
• 聚類
• 分類

Mahout的一些重要特征如下：

• 它的算法在Hadoop上運行。因此，它們在分布式環境中運行良好
• 它內置了幾種ML算法的MapReduce實現

4. Java JFreechart

數據可視化是大數據分析中的一項重要任務。大數據處理大量數據; 因此，通過查看原始數據來找出趨勢是具有挑戰性的。但是，當在圖表上繪制相同的數據時，它變得更易于理解并且易于識別數據中的模式和關系。

JFreechart是Java開發人員的流行開源大數據工具之一，它使用Java內置的庫來幫助制作圖表。

我們可以在這個庫的幫助下構建不同的圖表來可視化數據，例如：

• 餅狀圖
• 條形圖
• 單個和多個時間序列圖表
• 折線圖
• 散點圖
• 方塊圖
• 直方圖

JFreechart不僅可以在圖表中構建軸和圖例，還可以使用鼠標在圖表中自動縮放功能。但是，它對于簡單的圖表可視化很有用。

5. Deeplearning4j

Deeplearning4j是一個Java庫，用于構建不同類型的神經網絡。此外，我們可以將它與Apache Spark集成在大數據堆棧上，甚至可以在GPU上運行。這是Java開發人員唯一的開源大數據工具，它們擁有主要的Java庫，并且有許多專注于深度學習的內置算法。此外，它有一個非常好的在線社區，有良好的文檔。

特征：

• 分布式GPU和CPU
• Java，Python和Python API
• 支持微服務架構
• 可在Hadoop上擴展
• GPU支持在AWS上擴展

6. Apache Storm

這是Java流應用程序和Java開發人員流行的大數據工具的理想選擇。

Apache Storm有許多優點，其一些主要功能是：

• 方便使用的
• 免費和開源
• 適用于小規模和大規模實施
• 高度容錯
• 可靠
• 非常快
• 執行實時處理
• 可擴展
• 使用運營智能執行動態負載平衡和優化

Apache Storm架構有兩個主要組件：

• 主節點（Nimbus）
• 工人節點（主管）

單個工作節點運行一個名為“Supervisor”的守護進程.Nimbus控制工作節點，并且監督節點監聽分配的工作并相應地啟動和停止工作進程。 每個工作進程都與拓撲的子集相關聯，該拓撲由許多工作進程組成。Nimbus和Supervisors之間的整個協調是使用Zookeeper集群執行的。

總結

隨著大數據每天都在不斷發展，新的工具正在嶄露頭角。毫無疑問，在Java開發人員的大數據工具中，Hadoop是最好的,相當于大數據的“圣經”。因此，在您學習任何其他大數據工具之前，了解Hadoop是必須的。

 與此同時可以撥打慧都熱線023-68661681或咨詢，我們將幫您轉接大數據專家團隊，并發送相關資料給您！