数据处理开源框架,数据可视化 框架

数据处理开源框架,数据可视化 框架

＋ω＋ talkbox-用于语音/信号处理的Python库TimeSide-开源网络音频处理框架。 tinytag——用于读取MP3、OGG、FLAC和Wave文件音乐元数据的库。Pigis的最大作用是为mapreduce算法（框架）实现一组shell脚本，类似于我们通常熟悉的SQL语句，在PigItisPigLatin中被称为。在这组脚本中，我们可以排序、过滤、求和、分组和

ˋ＾ˊ〉-# ApacheKafka是高性能分布式发布订阅消息系统，可以处理大规模实时数据流。 它具有水平可扩展、高吞吐量、低延迟的特点，非常适合构建实时数据处理系统。 另外值得一提的是，如权利要求2所述的基于开源分布式数据处理框架的数据采集分析系统，其特征在于：缓冲管一(25)穿过支撑座(27)与支撑板(24)连接，支撑座(27)

1.数据存储框架数据中心的核心是数据。通过采集系统获取数据，然后数据经过处理框架处理并被数据治理框架接受。它还接受数据安全管理框架的管理。最后，ApacheHadoop凭借其强大的大规模处理数据的能力，成为大数据行业最著名和最常用的工具。 这是在现有数据中心的商品硬件上运行的100%开源框架。 此外，它可以在云基础设施上运行

￣□￣｜｜ ChunJuni是一个易用、稳定、高效的批流数据集成框架。 数据同步/数据集成模型主要用于大数据开发平台Flume：日志数据收集框架Impala：基于hive2的实时SQL查询分析。Spark简介Spark是围绕速度、易用性和复杂分析而构建的大数据处理。 框架。 最初由加州大学伯克利分校的AMPLabin于2009年开发并于2010年发布

准确的说，Metaflow是Netflix开发的一个基于Python语言的开源框架，用于数据科学/机器学习，适用于AmazonCloud技术云计算环境。 该项目的目标是解决数据科学家在数据处理工作中可以解决的问题。Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用计算引擎。它为管理不同性质的各种数据集提供了全面且统一的框架。 为了满足大数据处理和数据源的需求，大数据开发需要掌握Spark和SparkJ的基础知识。