银川教学效果好的大数据培训班

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   数据集成层（DataIntegration）

   数据集成框架提供了良好的机制，以协助地摄取和输出大数据系统之间的数据。从业务流程线到元数据框架，数据集成层皆有涵盖，从而提供全方位的数据在整个生命周期的管理和治理。

   （1）摄入/消息传递（Ingest/Messaging）

   Flume：这是Apache旗下的一个分布式的、高可靠的、高可用的服务框架，可协助从分散式或集中式数据源采集、聚合和传输海量日志。

   Sqoop：该系统主要用来在Hadoop和关系数据库中传递数据，Sqoop目前已成为Apache的项目之一。

   Kafka：这是由LinkedIn开发的一个分布式消息系统，由Scala编写而成。由于可水平扩展、吞吐率高等特性，得到广泛应用。

   （2）ETL/工作流

   ETL是数据抽取（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transform）、装载（Load）的过程，是构建数据仓库的重要一环。

   Crunch：这是Apache旗下的一套JavaAPI函数库，它能够大大简化编写、测试、运行MapReduce处理工作流的程序。

   Falcon：这是Apache旗下的Falcon大数据管理框架，可以帮助用户自动迁移和处理大数据集合。

   Cascading：这是一个架构在Hadoop上的API函数库，用来创建复杂的可容错的数据处理工作流。

   Oozie：是一个工作流引擎，用来协助Hadoop作业管理，Oozie字面含义是驯象之人，其寓意和Mahout一样，帮助用户更好地搞定Hadoop这头大象。

   （3）元数据（Metadata）

   HCatalog：它提供了面向ApacheHadoop的数据表和存储管理服务，ApacheHCatalog提供一个共享的模式和数据类型的机制，它抽象出表，使用户不必关心数据怎么存储，并提供了可操作的跨数据处理工具。

   （4）序列化（Serialization）

   ProtocolBuffers：由Google推广的一种与语言无关的、对结构化数据进行序列化和反序列化的机制。

   Avro：这是一个建模于ProtocolBuffers之上的、Hadoop生态系统中的子项目，Avro本身既是一个序列化框架，同时也实现了RPC的功能。

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