学习Java应该了解的大数据和框架

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学习Java应该了解的大数据和框架,第1张

很多人都在知道,计算机行业的发展是非常迅速的,软件开发人员想要跟上时代的发展,最重要的就是不断挑战自己。在学习软件开发的过程,前期学习的知识是远远不够的,需要了解更多的知识,并且挑战更多的复杂性。

现在学习Java语言不能忽略工具和框架的使用,工具和框架的构建越来越复杂。很多人不知道学习工具和框架有什么用?下面昆明电脑培训为大家具体了解Java开发应该了解的大数据工具和框架。

一、MongoDB

这是一种最受欢迎的,跨平台的,面向文档的数据库。

MongoDB的核心优势是灵活的文档模型,高可用性复制集和可扩展的碎片集群。云南java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB,例如MongoDB工具的实时监控,内存使用和页面错误,连接,数据库操作,复制集等。

二、Elasticsearch

主要是能够为云构建的分布式RESTful搜索引擎。

Elasticsearch主要是使用在Lucene之中的服务器,能够进行分布式多用户能力的全文搜索引擎,并且还是使用在Java的开发中,这是现在很多企业中使用最流行的搜索引擎。ElasticSearch不仅是一个全文搜索引擎,而且是一个分布式实时文档存储,每个字段都能够被索引并且可以被搜索。它也是一个具有实时分析功能的分布式搜索引擎,java课程发现它还可以扩展到数百个服务器存储和处理数PB的数据。

三、Cassandra

这是一个开源的分布式数据库管理系统,最初由Facebook开发,用于处理许多商用服务器上的大量数据,提供高可用性而无单点故障。

ApacheCassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。集GoogleBigTable的数据模型与AmazonDynamo的完全分布式架构于一身。于2008开源,此后,由于Cassandra良好的可扩展性,被Digg、Twitter等Web2.0网站所采纳,成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。

四、Redis

开源(BSD许可证)内存数据结构存储,用作数据库,缓存和消息代理。

Redis是一个开源的,基于日志的Key-Value数据库,用ANSIC编写,支持网络,可以基于内存持久化,并提供多种语言的API。Redis有三个主要功能,云南IT培训认为可以将它与许多其他竞争对手区分开来:Redis是一个将数据完全存储在内存中的数据库,仅使用磁盘用于持久性目的。

数据挖掘,又称为资料探勘、数据采矿。

它是数据库知识发现(英语:Knowledge-DiscoveryinDatabases,简称:KDD)中的一个步骤,是一个挖掘和分析大量数据并从中提取信息的过程。

其中一些应用包括市场细分-如识别客户从特定品牌购买特定产品的特征,欺诈检测-识别可能导致在线欺诈的交易模式等。

在本文中,天津电脑培训http://www.kmbdqn.cn/整理了进行数据挖掘的8个最佳开源工具。

1、WekaWEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法,包括对数据进行预处理,分类,回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。

2、RapidMinerRapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常大的程度上有着先进技术。

它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。

3、OrangeOrange是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装,它的功能即友好,又很强大,快速而又多功能的可视化编程前端,以便浏览数据分析和可视化,基绑定了Python以进行脚本开发。

它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理,并提供了数据帐目,过渡,建模,模式评估和勘探的功能。

其由C++和Python开发,它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。

4、KnimeKNIME(KonstanzInformationMiner)是一个用户友好,智能的,并有丰演的开源的数据集成,数据处理,数据分析和数据勘探平台。

5、jHepWorkjHepWork是一套功能完整的面向对象科学数据分析框架。

Jython宏是用来展示一维和二维直方图的数据。

该程序包括许多工具,可以用来和二维三维的科学图形进行互动。

6、ApacheMahoutApacheMahout是ApacheSoftwareFoundation(ASF)开发的一个全新的开源项目,其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法,供开发人员在Apache在许可下免费使用。

该项目已经发展到了它的最二个年头,目前只有一个公共发行版。

Mahout包含许多实现,包括集群、分类、CP和进化程序。

此外,通过使用ApacheHadoop库,Mahout可以有效地扩展到云中。

7、ELKIELKI(EnvironmentforDevelopingKDD-ApplicationsSupportedbyIndex-Structures)主要用来聚类和找离群点。

ELKI是类似于weka的数据挖掘平台,用java编写,有GUI图形界面。

可以用来寻找离群点。