有哪些开源的大数据框架？麦肯锡全球研究所给出的定义中指出，大数据是一种数据集合，其规模之大，大大超过了传统数据库软件工具在获取、存储、管理和分析方面的能力。目前用于分析大数据的工具主要包括开源和商用两大生态系统，什么是大数据时代在很多人眼里，大数据可能是一个非常模糊的概念，但是在日常生活中，大数据已经离我们非常近，我们不再时时刻刻享受着大数据带来的便利、个性化和人性化。
目前用于分析大数据的工具主要包括开源和商用两大生态系统。开源大数据生态系统:1。HadoopHDFS、HadoopMapReduce、Hbase、Hive逐渐诞生，早期的Hadoop生态系统逐渐形成。2.Hypertable是一个替代方案。它存在于Hadoop生态系统之外，但曾经有过一些用户。3.NoSQL，membase，MongoDB商业大数据生态系统:1。一体化数据库/数据仓库:IBMPureData(Netezza)，
大数据需要学习的内容有:Java编程技术；Linux命令；Hadoop蜂巢；Avro和Protobuf；动物园管理员；HBase凤凰；Redis水槽；SSM；卡夫卡；Scala火花；阿兹卡班和Python以及数据分析。1.Java编程技术Java编程技术是大数据学习的基础。Java是一种强类型语言，具有很高的跨平台能力，可以编写桌面应用、Web应用、分布式系统和嵌入式系统应用等。是大数据工程师最喜欢的编程工具。
在很多人眼里，大数据可能是一个非常模糊的概念，但是在日常生活中，大数据已经离我们非常近，我们不再时时刻刻享受着大数据带来的便利、个性化和人性化。要全面理解大数据，应该简单地从四个方面来理解。定义，结构特征，我们身边有什么大数据，大数据带来了什么，这四个方面都懂了。那么到底什么是“大数据”呢？麦肯锡全球研究所给出的定义中指出，大数据是一种数据集合，其规模之大，大大超过了传统数据库软件工具在获取、存储、管理和分析方面的能力。
大数据的单位一般以PB来衡量。那么PB有多大呢？1GB1024MB，1PB1024GB足以称得上大数据。如图:计量单位列表其次，大数据的特点和结构是什么？大数据整体分为四个特征。第一，数量大。计量单位是PB级，存储内容很多。第二，高速。大数据在获取速度和分析速度上需要及时快速。保证短时间内有更多的人收到信息。
4、开源的大数据框架有哪些?文件存储:HadoopHDFS、Tachyon、KFS离线计算:HadoopMapReduce、SparkStreaming、实时计算:Storm、Spark Streaming、S4、HeronKV、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB资源管理:YARN、Mesos日志收集:Flume、Scribe、Logstash、Kibana消息系统:Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ查询分析:Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid分布式协调服。
