有哪些开源的大数据管理平台?
1、Apache Ambari是一个大数据平台集成运维管理工具，提供可视化集群管理，简化大数据平台的安装和使用。Bigtop是一个开源项目，提供一套完整的开源软件栈，用于构建、测试和部署大数据应用程序。
2、简介：Apache Drill是Google Dremel的开源实现，本质是一个分布式的MPP查询层。特点：支持SQL及一些用于NoSQL和Hadoop数据存储系统上的语言，有助于hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。目前还只能算上一个框架，只包含了Drill愿景中的初始功能。
3、开源免费的大数据基础服务平台包括Apache Ambari + Bigtop。以下是关于这些平台的简要介绍：Apache Ambari + Bigtop：Ambari：由Apache基金会提供，是一个开源的大数据管理平台，用于配置、管理和监控Apache Hadoop集群。它提供了一个直观的Web界面，使用户能够轻松地部署、管理和监视Hadoop集群。
4、Apache Ambari：一个开源的大数据管理平台，用于配置、管理和监控Hadoop集群。Bigtop：Apache的一个项目，旨在创建一个可在多种操作系统上运行的Hadoop生态系统发行版。HiDataPlus：作为HDP的免费替代版，HidataPlus提供了丰富的架构选择，适合开发者使用。
开源Kafka可视化工具Kaka-eagle(EFAK)安装部署和了解使用实践
尽管EFAK在2022年8月后停止了更新，但它仍然是一个功能强大的Kafka监控和管理工具。在使用过程中，如果遇到问题或需要新功能，可以考虑寻找社区支持或自行开发扩展。在安装和配置EFAK时，请确保遵循官方文档和最佳实践，以确保系统的稳定性和安全性。
在大数据处理和实时流处理中，Kafka作为关键的分布式消息中间件，其规模扩大带来了复杂度的提升。为简化运维，开源工具Kaka-eagle（EFAK）应运而生，尽管其在2022年8月后停止更新，但仍提供了一套高效的Kafka监控和管理系统。本文将引导你逐步安装部署EFAK，并演示如何利用它进行实际操作。
在LINUX环境下安装Kafka时，我们选择CentOS 6作为安装环境，并未采用Docker进行安装部署。这是因为直接安装的方式更加简单（主要是官方没有提供Docker镜像）。接下来，我们将使用命令行操作Kafka，熟悉其使用方法。不过，使用命令行操作Kafka可能会有些麻烦，因此我们尝试使用可视化工具kafka-eagle来操作。
简介：DevStream是一个开源的DevOps工具链管理工具，能够管理主流DevOps全生命周期的开源工具，提供安装部署、最佳实践配置等功能。
[Commons-Gateway][Linkis-1660] 使用Spring-Boot-starter-jetty替换直接引入jetty依赖方式，避免jetty版本冲突。修复功能[install-Script][Linkis-1390] 修复安装部署时创建的存储Job结果集文件目录权限不足的问题。[Commons][Linkis-1469] 修复sql脚本中包含；字符时无法正确切割SQL的问题。
大数据分析系统Hadoop的13个开源工具
简介：Apache Ambari是一个供应、管理和监视Apache Hadoop集群的开源框架。特点：提供一个直观的操作工具和一个健壮的Hadoop API，可以隐藏复杂的Hadoop操作，使集群操作大大简化。支持的Hadoop组件包括：HDFS、Mapreduce、Hive、HCatalog、hbase、ZooKeeper、Oozie、Pig及Sqoop。这些工具各自具有独特的功能和优势，共同构成了Hadoop生态系统，满足了不同场景下的数据处理需求。
ApacheAmbari是一个供应、管理和监视ApacheHadoop集群的开源框架，它提供一个直观的操作工具和一个健壮的HadoopAPI，可以隐藏复杂的Hadoop操作，使集群操作大大简化，首个版本发布于2012年6月。
Storm：简介：Storm是一个开源的、分布式的、容错的实时计算系统。它用于处理大量的数据流。特点：Storm保证了每个消息都会得到处理，而且处理速度很快，很适合实时分析场景。RapidMiner：简介：Rapidminer是一个数据挖掘解决方案，旨在简化数据挖掘过程的设计和评价。
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。
开源免费的大数据基础服务平台
开源免费的大数据基础服务平台包括但不限于以下几种：Apache Hadoop：作为大数据处理的基础框架，Hadoop提供了分布式存储和处理能力，是许多大数据项目的核心组件。Apache Hive：建立在Hadoop之上，Hive提供了类似SQL的查询语言，使得数据分析和查询变得更加简单。
开源免费的大数据基础服务平台包括Apache Ambari + Bigtop。以下是关于这些平台的简要介绍：Apache Ambari + Bigtop：Ambari：由Apache基金会提供，是一个开源的大数据管理平台，用于配置、管理和监控Apache Hadoop集群。它提供了一个直观的web界面，使用户能够轻松地部署、管理和监视Hadoop集群。
CloudEon是基于Kubernetes的开源大数据平台，简化了多种大数据服务的部署和管理，如Hadoop、Doris、Spark、Flink、Hive、Kafka等。 DataSophon DataSophon是一个国产开源大数据管理平台，支持Hadoop组件和新一代大数据组件栈，提供自动化运维管理，帮助用户快速构建稳定高效的大数据集群。
开源大数据分析工具?
简介：Spark是一个开源的数据分析集群计算框架，最初由加州大学伯克利分校AMPLAb开发。特点：建立于HDFS之上，用于构建大规模、低延时的数据分析应用。采用scala语言实现，使用Scala作为应用框架。采用基于内存的分布式数据集，优化了迭代式的工作负载以及交互式查询。
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。
Apache Drill是一个开源项目，旨在为企业提供更为有效、快速的Hadoop数据查询方法。它实现了Google的Dremel技术，能够帮助Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。作为Apache孵化器项目，Drill面向全球软件工程师持续推广，并致力于创建开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具。
大数据分析工具有很多，常见的有Hadoop、Spark等。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它具有高可靠性、高扩展性等特点。它可以处理海量数据，通过分布式文件系统HDFS存储数据，MapReduce负责数据的处理计算。它能将大任务分解成多个小任务并行处理，大大提高了处理效率。Spark是快速、通用的大数据分析引擎。
HBase，一种分布式的、面向列的开源数据库，能够高效地存储和处理大规模结构化数据，提供了高效的数据访问和处理能力。Hive则是基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用类似于SQL的查询语言（HiveQL）来查询和管理大规模数据集。Hive通过将用户查询转换为MapReduce任务，实现了对HDFS上的数据进行高效处理。
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希望本篇文章《大数据监控开源？ 大数据监控开源软件？》能对你有所帮助！
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本文概览：有哪些开源的大数据管理平台?1、ApacheAmbari是一个大数据平台集成运维管理工具，提供可视化集群管理，简化大数据平台的安装和...