大数据技术栈

大数据技术栈是一套用于处理、存储和分析大规模数据集的工具和技术。它包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析四个主要环节。在数据采集阶段，常用的工具有Flume、Kafka等；在数据存储阶段，常用的数据库有Hadoop的HDFS、NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra等；在数据处理阶段，常用的框架有MapReduce、Spark等；在数据分析阶段，常用的工具有Hive、Pig等。此外，还有一些辅助工具如Zookeeper用于协调分布式系统，Oozie用于工作流调度，HBase用于实时查询等。大数据技术栈的发展日新月异，不断涌现出新的技术和工具，为大数据分析提供了强大的支持。