市面上开源数据治理的工具有哪些?
随着大数据时代的到来,数据已经成为一种重要的生产要素,数据质量已经影响到各行各业的生产和发展。 目前数据治理在很多行业中都有应用,例如: 金融领域:从传统金融的客户、交易、资金等维度做好数据管理的工作; 医疗卫生领域:从不同医院、医生专业技能和经验积累角度对数据进行分类整理与整合; 交通运输领域:构建以人为中心的大出行平台,实现出行数据标准化与智能化……
随着大数据时代的到来,我们可以看到传统业务和场景逐渐被数据化与智能化所取代,大数据产业高速发展,对于企业来说无疑是一次重大机遇。
1. Hadoop大数据治理工具:开源的,用 Python编写的数据治理工具
TunnelSearch提供了一个工具,用于数据的管理和分析。 它可以用C或C++编写,并提供了一个可配置文件来处理所有可用数据(Hadoop)。 TunnelSearch用 Python编写,可在 Linux上运行,但无法使用 Python作为开发语言。
2. Apache Hadoop2.0数据集市平台:支持多源异构数据,自定义主题与业务规则,支持多版本发布
Torrent:一种分布式存储系统,它允许数据存储在多个节点上,并以分布的形式对这些数据进行操作和分析。 3. Taliba:一个用于数据挖掘的开源框架,主要用于处理关系型数据库无法处理的数据。 4. Spark: Spark是一个分布式计算引擎,可在 Apache软件基金会的框架下运行,支持 Hadoop、 Java及 MySQL等多种语言。 5. MapReduce:一种高性能计算引擎,通过将大容量存储与小容量存储相结合来解决海量数据的处理问题。 6. MySQL:一个具有高性能、低延迟和低开销特性的数据仓库平台,在商业数据库中也具有很强的竞争力。
3. StackOverflow社区:提供多种技术框架,包括开源的 StackOverflow框架、 Spark算法模型和 Redis技术;同时也提供 StackOverflow的官方网站,包括技术文档、培训视频、文档等。 StackOverflow提供一种基于开源 RPC协议的 RPC环境,可将数据处理和数据存储在本地系统中。 用户可以通过简单的 API对自己现有数据进行过滤、清洗,还可以选择通过构建 Stack Overflow来进行数据治理的工作,以获得更好的效果——这也是 Stack Overflow提供的功能之一。 支持多种技术框架和组件;包含 Python; Spark Hadoop和 Redis; 还提供了一个数据治理工具包:数据质量指南、配置文件、文档集等。 StackOverflow在国内市场上处于领先地位,并且与国内一些头部企业合作,例如:
4.开源的 Hive数据库管理系统:可以通过 SQL语言来实现数据库管理,支持多种关系型数据库和非关系型数据库。
支持多种数据源: 通过 SQL语言来实现数据库管理,提供了多种关系型数据库管理功能。 提供了一个完整的非关系型数据库管理系统。 支持多种数据源,可以对多个数据库进行管理。
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