大数据是科技行业的下一件大事。当充分利用它的力量时，它可以更好地改变商业惯例。使用大数据的开源项目是其中的一个重要因素。许多公司已经使用开源软件，因为它是可定制的且技术上优越。此外，公司在使用它时不必依赖特定的供应商。现在有数百个大数据开源项目，但我们将在本文中讨论最流行和最有趣的项目。
这些开源项目具有改变业务实践的巨大潜力，并使公司能够灵活敏捷地应对客户需求、业务趋势和市场挑战的变化。因此，让我们检查一下这些项目，因为它们可能会对未来的 IT 基础架构和整体业务实践产生重大影响。
1. 阿帕奇梁
Apache Beam 是一个开源模型，用于批处理和流式传输数据的并行处理管道。它甚至被称为 Beam，因为它结合了 Batch 和 Stream！您还可以使用 Jaba、 Python和 Go 语言中提供的任何开源 Beam SDK 构建定义管道的程序。还有一个称为 Scio 的 Scala 接口。然后，该管道可以由 Beam 支持的分布式处理后端之一执行。其中包括 Apache Flink、Apache Spark、Apache Samza、Hazelcast Jet 和 Google Cloud Dataflow。如果您愿意，您还可以在本地执行管道以进行测试和调试。 Apache Beam 也可用于提取、转换和加载 (ETL) 任务以及纯数据集成。这些允许数据在数据存储之间移动并转换为所需的格式，甚至将其加载到新系统上。
2. 阿帕奇气流
Apache Airflow 是一个使用编程自动创作、调度和监控 Beam 数据管道的平台。由于这些管道是使用编程配置的，因此它们是动态的，并且可以使用 Airflow 将工作流创作为任务的可视化图形或有向无环图 (DAG)。 Airflow 还具有丰富的用户界面，可以轻松地将生产中运行的管道可视化，在出现任何问题时进行故障排除，甚至可以监控管道的进度。 Airflow 的另一个优点是它是可扩展的，这意味着您可以定义您的运算符，并将库扩展到适合您环境的抽象级别。 Airflow 的可扩展性也很强，其官网甚至声称可以无限扩展！
3. 阿帕奇火花
Apache Spark 是一个开源的集群计算框架，可以为整个集群提供编程接口。这有助于通过 SQL、机器学习、实时数据流、图形处理等功能实现超快的大数据处理。 Spark Core 是 Apache Spark 的基础，它以 RDD 抽象为中心。 Spark SQL 使用 DataFrames 为结构化和半结构化数据提供支持。 Apache Spark 的适应性也很强，它可以在独立集群模式或 Hadoop YARN、EC2、Mesos、Kubernetes 等上运行。您还可以从各种来源（如 Hadoop 分布式文件系统）或非关系数据库（如 Apache）访问数据Cassandra、Apache HBase、Apache Hive等。Apache Spark 还允许使用实时数据分析历史数据以做出实时决策，这使其非常适合预测分析、欺诈检测、情感分析等应用。
4. 阿帕奇齐柏林飞艇
Apache Zeppelin 是一个多用途笔记本，可用于数据摄取、数据发现、数据分析、数据可视化和数据协作。它最初是为 Apache Spark 提供前端 Web 基础设施而开发的，因此它可以与 Spark 应用程序无缝交互，而无需使用任何单独的模块或插件。 Zeppelin Interpreter 是其中一个很棒的部分，因为您可以使用它来将任何数据处理后端插入到 Zeppelin 中。 Zeppelin 解释器支持 Spark、Markdown、 Python、Shell。和 JDBC。 Apache Zeppelin 中还包含许多数据可视化。这些可视化可以使用任何语言后端的输出创建，而不仅仅是 SparkSQL 查询。
5.阿帕奇卡桑德拉
Apache Cassandra 是一个可扩展的高性能数据库，可证明在商品硬件或云基础架构上都具有容错能力。它甚至可以在不关闭系统的情况下处理失败的节点替换，它还可以跨多个节点自动复制数据。而且，Cassandra 是一个 NoSQL 数据库，其中所有的节点都是对等的，没有任何主从架构。这使其具有极高的可扩展性和容错性，您可以添加新机器而不会中断已经运行的应用程序。您还可以为每次更新选择同步和异步复制。 Cassandra 非常受欢迎，被 Apple、Netflix、Instagram、Spotify、Uber 等顶级公司使用。
6. TensorFlow
TensorFlow 是一个免费的端到端开源平台，拥有用于机器学习的各种工具、库和资源。它是由 Google Brain 团队开发的。您可以使用 TensorFlow 使用 Keras 等高级 API 轻松构建和训练机器学习模型。它还提供了多个抽象级别，因此您可以为模型选择所需的选项。 TensorFlow 还允许您在任何地方部署机器学习模型，例如云、浏览器或设备。如果你想要完整的体验，你应该使用 TensorFlow Extended (TFX)，如果你想在移动设备上使用 TensorFlow Lite，如果你想在 JavaScript 环境中训练和部署模型，你应该使用 TensorFlow.js。 TensorFlow 可用于Python和 C API，也可用于 C++、 Java、JavaScript、Golang、Swift 等，但没有 API 向后兼容性保证。第三方软件包也可用于 MATLAB、C#、Julia、Scala、R、Rust 等。
7. Kubernetes
Kubernetes 是一个开源系统，用于自动部署、扩展和管理不同的容器应用程序。它将构成应用程序的所有容器分组到逻辑单元中，以便可以轻松管理和发现它们。 Kubernetes 的创建技术与 Google 每周运行数十亿个容器所使用的技术相同，因此它非常高效且无缝。它会自动安排与其依赖项相关的容器，以便正确混合关键和尽力而为的工作负载，以最大限度地提高数据资源的利用率。 Kubernetes 还可以利用混合或公共云基础架构来获取数据并无缝移动工作负载。除此之外，Kubernetes 是自我修复的，这意味着它可以检测并杀死变得无响应的节点，还可以在节点发生故障时替换和重新调度容器。
所有这些开源项目共同为大数据的巨大进步做出了贡献。尽管他们对开源社区的影响令人印象深刻，但真正伟大的事情是他们正在共同将行业从专有软件转向开源软件。这意味着所有公司，无论大小，都可以使用该软件来改进他们的大数据分析日常工作。整个行业可以在大数据和数据分析领域整体上大踏步前进。