大数据分析4种典型工具

1. Apache Hadoop
类型： 分布式文件系统和数据处理框架
用途： 处理海量结构化、半结构化和非结构化数据
优点： 可扩展性高、容错性强、可处理各种数据类型
缺点： 学习曲线陡峭、资源密集
2. Apache Spark
类型： 分布式计算引擎
用途： 快速处理大数据集的批处理和流处理任务
优点： 高性能、内存内处理、支持多种编程语言
缺点： 比 Hadoop 更复杂，可能需要额外的资源
3. Apache Flink
类型： 分布式流处理引擎
用途： 实时处理流数据，以进行事件处理、机器学习和欺诈检测
优点： 低延迟、高吞吐量、支持窗口、聚合和机器学习算法
缺点： 可能比 Spark 更难部署和管理
4. Presto
类型： 分布式 SQL 查询引擎
用途： 快速交互式查询大数据集，例如数据探索和报告
优点： 查询速度极快、支持标准 SQL、易于使用
缺点： 仅支持 SQL 查询、不适用于复杂数据处理任务