hadoop数据可视化框架,利用Hadoop进行数据可视化

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Mahout是Hadoop中的机器学习分布式框架，中文名驱象人。Mahout包含了三个主题：推荐系统、聚类和分类。分别对应不同的场景。Mahout在Hadoop平台上，借助MR计算框架，可以简便化的处理不少数据挖掘任Spark与Hadoop数据兼容。它可以通过YARN或Spark的独立模式在Hadoop集群中运行，并且可以处理HDFS、HBase、Cassandra、Hive和任何Hadoop InputFormat中的数据。

Tableau是大数据可视化的市场领导者之一，在为大数据操作，深度学习算法和多种类型的AI应用程序提供交互式数据可视化方面尤为高效。Tableau可以与Amazon AWS,MySQL,Hadoop,TeradataHive是Hadoop中的一个重要子项目，最早由Facebook设计，是建立在Hadoop基础上的数据仓库架构，它为数据仓库的管理提供了许多功能，包括：数据ETL(抽取、转换和加载)工具、数据存储管理和大型数据集的查

五、MapReduce分布式计算框架1.MapReduce架构原理详解2.MapReduce数据本地性3.MapReduce的运行机制4.Hadoop文件的序列化5.MapReduce输入格式6.MapReduce​ 1、hdfs: Hadoop 分布式文件系统(HDFS) 是一种分布式文件系统。​ 2、mapreduce:hadoop自带计算框架。​ 3、yarn:YARN 资源管理器cdh: CDH是Cloudera的100%开源平台发行版，包

ECharts,一个使用JavaScript 实现的开源可视化库，可以流畅的运行在PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),提供直观，交互丰富，可高度个性数据采集：定制开发采集程序，或使用开源框架FLUME 数据预处理：定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群数据仓库技术：基于hadoop之上的Hive 数据导出：基于hadoop的sqoop数据导入导出

在Hadoop中，主要的可视化工具是zoomdata，它可以直接联系到分布式文件系统HDFS上的，拉取数据结构进行展示和呈现，也可以通过技术组件，如Impala，Hive，Spark SQL，Presto等来连六、Hadoop 中的数据摄取——SQOOP 和Flume 七、流和实时分析–Storm 和Spark 下载Docker docker pull apachecn0/apachecn-bigdata-zh docker run -tid -p