开源数据中台工具（数据中台源码）

本篇文章给大家谈谈开源数据中台工具，以及数据中台源码对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、大数据开发工具有哪些？
• 2、八个最佳的数据中心开源挖掘工具？
• 3、开源大数据分析工具？
• 4、开源数据挖掘工具有哪些?
• 5、微软开源跨平台的数据（库）管理工具——Azure Data Studio
• 6、「开源」数据同步ETL工具，支持多数据源间的增、删、改数据同步

大数据开发工具有哪些？

1. Apache Hive

Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。

2. Apache Spark

Apache Spark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。

3. Jaspersoft BI 套件

Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的, 许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,，这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外，JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。

4. Keen IO

Keen IO是个强大的移动应用分析工具。开发者只需要简单到一行代码， 就可以跟踪他们想要的关于他们应用的任何信息。开发者接下来只需要做一些Dashboard或者查询的工作就可以了。

5. Mortar Data

Mortar Data是专为开发者打造的Hadoop开发平台，它用Pig和Python的组合替代了MapReduce以便开发者能简单地编写Hadoop管道（Pipeline）。

6. Placed Analytics

利用脚本语言以及API， PlacedAnalytics能够提供针对移动和网络应用的详细用户行为分析。包括， 用户使用时间和地理位置信息。 这些可以帮助开发者的应用更好地吸引广告商， 也可以帮助开发者对自己的应用进行改善。

7. Ingres Corp

它拥有超过一万客户而且正在扩增。它通过Vectorwise以及对ParAccel实现了扩展。这些发展分别导致了Actian Vector和Actian Matrix的创建。它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他发行版本可供选择。

8. Talend Open Studio

Talend是一个统一的平台，它通过提供一个统一的，跨企业边界生命周期管理的环境，使数据管理和应用更简单便捷。这种设计可以帮助企业构建灵活、高性能的企业架构,在次架构下，集成并启用百分之百开源服务的分布式应用程序变为可能。

9. Cloudera

Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，Hadoop可以作为目标数据仓库，高效的数据平台，或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库的基础。 Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。

10. Pentaho Business Analytics

Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库，有很多内置模块，可以把它们拖放到一个图片上, 然后将它们连接起来。

八个最佳的数据中心开源挖掘工具？

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，昌平镇电脑培训整理了进行数据挖掘的8个最佳开源工具。

1、Weka

WEKA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、RapidMiner

RapidMiner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、Orange

Orange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、Knime

KNIME(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、jHepWork

jHepWork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、ApacheMahout

ApacheMahout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、ELKI

ELKI(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。

开源大数据分析工具？

考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面天通苑IT培训将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。

OpenRefine

这是一款高人气数据分析工具，适用于各类与分析相关的任务。这意味着即使大家拥有多川不同数据类型及名称，这款工具亦能够利用其强大的聚类算法完成条目分组。在聚类完成后，分析即可开始。

Hadoop

大数据与Hadoop可谓密不可分。这套软件库兼框架能够利用简单的编程模型将大规模数据集分发于计算机集群当中。其尤为擅长处理大规模数据并使其可用于本地设备当中。作为Hadoop的开发方，Apache亦在不断强化这款工具以提升其实际效果。

Storm

同样来自Apache的Storm是另一款伟大的实时计算系统，能够极大强化无限数据流的处理效果。其亦可用于执行多种其它与大数据相关的任务，具体包括分布式RPC、持续处理、在线机器学习以及实时分析等等。使用Storm的另一大优势在于，其整合了大量其它技术，从而进一步降低大数据处理的复杂性。

Plotly

这是一款数据可视化工具，可兼容JaScript、MATLAB、Python以及R等语言。Plotly甚至能够帮助不具备代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。这款工具常由新一代数据科学家使用，因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。

Rapidminer

作为另一款大数据处理必要工具，Rapidminer属于一套开源数据科学平台，且通过可视化编程机制发挥作用。其功能包括对模型进行修改、分析与创建，且能够快速将结果整合至业务流程当中。Rapidminer目前备受瞩目，且已经成为众多知名数据科学家心目中的可靠工具。

Cassandra

ApacheCassandra是另一款值得关注的工具，因为其能够有效且高效地对大规模数据加以管理。它属于一套可扩展NoSQL数据库，能够监控多座数据中心内的数据并已经在Netflix及eBay等知名企业当中效力。

HadoopMapReduce

这是一套软件框架，允许用户利用其编写出以可靠方式并发处理大规模数据的应用。MapReduce应用主要负责完成两项任务，即映射与规约，并由此提供多种数据处理结果。这款工具最初由谷歌公司开发完成。

Bokeh

这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果，用以强化大规模数据流的交互能力。其专门供Python语言使用。

WolframAlpha

这是一套搜索引擎，旨在帮助用户搜索其需要的计算素材或者其它内容。举例来说，如果大家输入“Facebook”，即可获得与Facebook相关的HTML元素结构、输入解释、Web托管信息、网络统计、子域、Alexa预估以及网页信息等大量内容。

开源数据挖掘工具有哪些?

1、RapidMiner

该工具是用Java语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。

另外，除了数据挖掘，RapidMiner还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自WEKA(一种智能分析环境)和R 脚本的学习方案、模型和算法。

RapidMiner分布在AGPL开源许可下，可以从SourceForge上下载。SourceForge是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括维基百科使用的MediaWiki。

2、WEKA

WEKA原生的非Java版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于Java版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与RapidMiner相比优势在于，它在GNU通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。

WEKA支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。

添加序列建模后，WEKA将会变得更强大，但目前不包括在内。

3、R-Programming

如果我告诉你R项目，一个GNU项目，是由R(R-programming简称，以下统称R)自身编写的，你会怎么想它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的，并且很多模块都是由R编写的，这是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。R语言被广泛应用于数据挖掘，以及开发统计软件和数据分析中。近年来，易用性和可扩展性也大大提高了R的知名度。

除了数据，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收集等等。

微软开源跨平台的数据（库）管理工具——Azure Data Studio

Azure Data Studio是一种跨平台数据库工具，适用于在Windows，MacOS和Linux上使用Microsoft系列内部部署和云数据平台的数据专业人员。此前已发布预览版名称 SQL Operations Studio 下，Azure Data Studio 提供了与 IntelliSense、 代码段、 源代码管理集成和集成的终端的现代编辑器体验。 它在设计时考虑了数据平台用户，内置了查询结果集和可自定义的仪表板。

Github仓库：

官网介绍：

目前官方支持的数据库有SQL Server、Azure SQL 数据库服务器、Azure SQL 数据仓库和pgsql（PostgresSql），其中pgsql是通过插件的方式来实现的。

笔者这里只介绍SQLServer和pgSql的连接和使用，其它的请参考官方文档，文档中详细介绍了各种强大的功能，我这里只是通过截图的方式大致的演示下。下载和安装就不说了，可以到官网下载或者github上下载

安装好后，打开，点击第一个服务器栏

在右侧弹出面板填入你的数据库连接信息，其中上半部分是已经保存的连接，下面是编辑或者添加连接：

其中还有一些高级的配置，暂时用不到

设置好连接后，点击Connect按钮进行连接，连接成功左边服务器列表就会出现，下面截图是我设置好的本地SQL Server和PgSql

选择刚刚创建的数据库

PostgresSql连接需要安装一个PostgresSql扩展，，目前扩展还是技术预览版，但已经可以使用了，记得安装完扩展后重启下工具

后续连接和SQLServer类似就不在介绍了。

这块的功能和SSMS类似

数据导出支持Excel、Json和Xml

你可以根据当前查询的数据来生成各种不同的图表，方便数据专业人员进行数据分析，下面是一些图表的截图，感觉还不错，对专业的数据分析人员还是很有用的

这块功能和Visual Studio Code一样，就不在详细介绍了

扩展安装也是和VSCode类似，但是有些扩展可能需要离线安装，目前扩展还不是丰富，但是已经有很多不错的插件了

主题切换都是延续了VSCode类似的用法，目前扩展中已经有几款比较不错的主题了，你刚刚打开的软件是自带的主题，我上面已经用上了下载好的主题

切换主题也是一样的

笔者只是大致的试用体验了一下，总体来说是非常实用的，跨平台而且功能丰富，界面美观以及不错的数据分析功能，强大的可扩展性（官方提供了自己创建扩展的方法，等应用扩展商店的扩展扩展丰富之后，肯定会让它更加的强大）!

「开源」数据同步ETL工具，支持多数据源间的增、删、改数据同步

bboss数据同步可以方便地实现多种数据源之间的数据同步功能，支持增、删、改数据同步，本文为大家程序各种数据同步案例。

使用Apache-2.0开源协议

通过bboss，可以非常方便地采集database/mongodb/Elasticsearch/kafka/hbase/本地或者Ftp日志文件源数据，经过数据转换处理后，再推送到目标库elasticsearch/database/file/ftp/kafka/dummy/logger。

数据导入的方式

支持各种主流数据库、各种es版本以及本地/Ftp日志文件数据采集和同步、加工处理

支持从kafka接收数据；经过加工处理的数据亦可以发送到kafka；

支持将单条记录切割为多条记录；

可以将加工后的数据写入File并上传到ftp/sftp服务器；

支持备份采集完毕日志文件功能，可以指定备份文件保存时长，定期清理超过时长文件；

支持自动清理下载完毕后ftp服务器上的文件;

支持excel、csv文件采集（本地和ftp/sftp）

支持导出数据到excel和csv文件,并支持上传到ftp/sftp服务器

提供自定义处理采集数据功能，可以自行将采集的数据按照自己的要求进行处理到目的地，支持数据来源包括：database，elasticsearch，kafka，mongodb，hbase，file，ftp等，想把采集的数据保存到什么地方，有自己实现CustomOutPut接口处理即可。

支持的数据库： mysql,maridb，postgress,oracle ,sqlserver,db2,tidb,hive，mongodb、HBase等

支持的Elasticsearch版本： 1.x,2.x,5.x,6.x,7.x,8.x,+

支持海量PB级数据同步导入功能

支持将ip转换为对应的运营商和城市地理坐标位置信息

支持设置数据bulk导入任务结果处理回调函数，对每次bulk任务的结果进行成功和失败反馈，然后针对失败的bulk任务通过error和exception方法进行相应处理

支持以下三种作业调度机制：

bboss另一个显著的特色就是直接基于java语言来编写数据同步作业程序，基于强大的java语言和第三方工具包，能够非常方便地加工和处理需要同步的源数据，然后将最终的数据保存到目标库（Elasticsearch或者数据库）；同时也可以非常方便地在idea或者eclipse中调试和运行同步作业程序，调试无误后，通过bboss提供的gradle脚本，即可构建和发布出可部署到生产环境的同步作业包。因此，对广大的java程序员来说，bboss无疑是一个轻易快速上手的数据同步利器。

如果需要增量导入，还需要导入sqlite驱动：

如果需要使用xxjob来调度作业任务，还需要导入坐标：

本文从mysql数据库表td_cms_document导入数据到es中，除了导入上述maven坐标，还需要额外导入mysql驱动坐标(其他数据库驱动程序自行导入)： mysql 5.x驱动依赖包

mysql 8.x驱动依赖包(mysql 8必须采用相应版本的驱动，否则不能正确运行)

私信回复：数据同步ETL工具

或访问一飞开源：

开源数据中台工具的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据中台源码、开源数据中台工具的信息别忘了在本站进行查找喔。