大数据技术框架都包括哪些内容？

大数据技术框架图如图所示，大数据技术框架主要包括以下方面的内容：

数据存储系统：最常见的就是分布式文件系统HDFS；如果需要使用NoSQL数据库功能，HBase是基于HDFS实现的一个分布式NoSQL数据库。

大数据ETL工具：负责把业务数据从前端搬运到后台的大数据平台大数据技术架构，Sqoop是常见的结构化数据抽取工具；Flume和Logstach是用于抽取非结构化、半结构化数据工具。

基础层大数据引擎：所有大数据应用的底层核心引擎，主要是MapReduce和Spark。

分布式协调服务： Zookeeper，协调多个机器一起“友好” 高效工作的分布式调度工具。

分布式调度服务：任务顺序和时间（Azkaban、Oozie）

应用层大数据引擎：直接用MapReduce或Spark写程序比较困难，因此对基础层大数据引擎封装简化，提供一系列简易编程应用工具。

Pig/Hive/Spark SQL：面向SQL查询的编程工具。

Malhot：面向机器学习的分布式工具。

GraphX：面向图计算的分布式工具。

Elastic Search：面向搜索应用的分布式工具，不依赖基础层大数据引擎，比较独立。

大数据实时处理：实时采集数据，实时分析， Spark Streaming（大数据准实时计算）、Flink （大数据实时计算）、CDC或者OGG（结构化数据的实时抽取）。

（编辑：成都站长网）

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