大数据组件（大数据组件有哪些）

本篇文章给大家谈谈大数据组件，以及大数据组件有哪些对应的知识点，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、大数据常用组件
• 2、一个典型的大数据解决方案,包含哪些组件？
• 3、大数据组件Log4j2漏洞升级
• 4、大数据包括什么？

大数据常用组件

大数据技术通常包括许多不同的组件，这些组件可以帮助你处理和分析大量数据。

常用的大数据组件包括：

1.Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，可以处理海量数据。

2.Spark：Spark是一个携念快渣隐悉速的大数据处理引擎，可以帮助你快速分析和处理大量数据。

3.NoSQL数据库：NoSQL数据库是面向大数据的数据库，可以快速处理大量非结构化数据。

4.流式处理引擎：流式处理引擎可以实时处理大量数据流。

5.数据仓库：数据仓库是一个大数据存储和分析平台，可以帮助你组织和管理大量数据。

6.数据挖掘和如乎机器学习工具：数据挖掘和机器学习工具可以帮助你从大量数据中发现有价值的信息。

一个典型的大数据解决方案,包含哪些组件？

首先，一个典型的大数据解决方案，也就是大数据系统平台的扮梁构建，涉及到多个层次，数据采集和传输、弯让数据存储、数据计算、资源管理、任务调度等，每个流程阶段当中，都有多个组件可选择，关键是要能够满足实际的需求。

简单举例说明一下典型的一些组件：

文件存储：Hadoop HDFS

离线计算：Hadoop MapReduce、Spark

流式、实时计算：Storm、Spark Streaming

K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB

资源管理：YARN、Mesos

日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查询分析：Hive、Impala、Presto、Phoenix、SparkSQL、Flink、Kylin、Druid

分布式协调服务：Zookeeper

集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

数据挖掘、机器学习：Mahout、厅闹运Spark MLLib

数据同步：Sqoop

任务调度：Oozie

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大数据组件Log4j2漏洞升级

方案思路是，在初始化主机的时候加上防火墙键手闹策略，集群间开启白名单，对外开放我们需要用到的端口， firewall 可能稿罩要用到的语句如下：薯中

其实一些像Zookeeper和Kafka这些用的Log4j是没有啥影响的，但是合作商需要你升级，因为一个漏洞就要把对应组件版本升级不太实际，组件的版本升级我们还需要做版本调研和适配，所以采用的方案是更换 jar包 重新打包，目前基于Java的组件如下： Zookeeper 、 Kafka 、 Flink 、 Elastiserch 、 Neo4j 还有自身的基于SpringBoot基础平台服务。

SpringBoot升级对应log4j2版本即可。

删除jar包

添加jar包

log4j.properties 文件

添加JVM配置，其中 log4j.configurationFile 用于指定log4j2的日志配置文件， zookeeper.jmx.log4j.disable 用于关闭jmx。

删除jar包

添加jar包

删除jar包

添加jar包

删除jar包

添加jar包

Neo4j 我们的版本没有影响，可以参考官方 《Apache Log4j Security Vulnerability》

像 Hadoop 、 Hbase 、 Hive 、 Spark 这些组件我们目前不做调整，有做过适配的欢迎推荐参考资料，因为不排除后期也要做升级处理。

大数据包括什么？

大数据技术伍拿庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

大数据主要技术组件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark、Storm、Flink等。

大数据技术包括数据采集，数据管袭宏理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术，nosql技术，以及对于针对大规模数据的大数据平台，例如hadoop，spark，storm等。数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然语言处理腔禅搭，图与网络分析等。

关于大数据组件和大数据组件有哪些的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。