bda软件_Java开发人员BDA简介

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如果您认为大数据分析（BDA）是流行语，请再考虑一遍。从医疗保健提供商到金融机构，几乎每个行业现在都在使用大数据。大数据现在对移动应用程序开发产生巨大影响，该领域的领导者正在探索如何使用AI进行大数据分析。

综上所述，在Java中使用BDA的工作已被忽略。这很奇怪，因为使用BDA的开发人员使用的许多工具都是用Java本机编写的。简而言之，在大数据指南中，我们介绍了一些BDA的高级工具，但是在本文中，我们将采用一种更基本的方法，并为您提供一些直接从Java处理大数据的工具。

还请参见：管理爆炸性数据防火墙的挑战

Java大数据分析

许多使用BDA的开发人员不会接触Java。很遗憾，因为Java在处理大数据方面具有许多优势。其中最重要的是Java运行时具有固有的可移植性，因此可以在任何位置，任何硬件或软件平台上运行。 Java提供的堆栈配置，尤其是其垃圾回收和自动内存分配，也使其成为使用BDA的自然选择。

Java可用于（几乎）任何复杂的数据采集系统进行BDA，但是最常见的应用是分析来自电子商务商店的数据。与高性能Web托管提供商一起使用，开发人员可以以无与伦比的粒度细分和分析访问和销售。然后，这些数据可用于支持高度针对性的营销策略，并对未来的销售做出预测。

还请参见：对抗AI偏见：关键在于记住人类是数据的核心

除了这种类型的部署，许多开发人员还发现将Java用于BDA可以用来提高其系统的安全性。从过去几年的重大数据泄漏中可以汲取的主要教训之一是，普通开发人员现在可以访问并负责的数据量巨大，这意味着很难对其进行监督。

在缩放过程中尤其如此。在达到通过当前数据基础架构和电子商务商店可以实现的功能极限之后，许多企业将迁移到一组互连的系统，这些系统分别处理电子商务，网站分析和营销统计。

对于大多数企业而言，鉴于WordPress的流行，其第一个实例将是他们迁移WordPress网站时的情况，但是这种类型的任何迁移过程都可能导致大量数据供开发人员处理。通过Java在更基本的层次上使用大数据，可以更轻松地控制对采集系统生成的数据的控制。

Java大数据工具

在Java中使用BDA依赖于许多工具。其中大多数是开源的，并且一起使用时，它们形成了BDA堆栈，可提供强大的功能级别。这是最常用的工具。

Hadoop的

大多数希望用Java实现BDA的开发人员将从Hadoop开始。该工具由Apache Software Foundation构建（并免费提供），并提供了一个基于Java的编程框架，可在分布式计算环境中使用Big Data。

因此，对于希望在一个系统上存储大量数据并在另一个系统上执行分析的组织而言，该工具已变得非常流行。此外，Hadoop提供了用于通过Java处理大数据的完整工具生态系统：从机器学习系统到高级搜索功能的所有内容：

资料来源： https : //www.whizlabs.com/blog/big-data-tools-for-java-developers/

Apache Spark

Apache Spark与Hadoop中的MapReduce组件相似，但是由于性能和弹性的提高，它比竞争对手更受欢迎。 Spark利用RDD（弹性分布式数据集），不仅使处理大数据更为有效，而且还可以提高网络安全性。

支持Spark的语言是Scala，它本身是基于Java的。因此，Spark提供了广泛的Java API，并且易于Java开发人员使用。与Hadoop一样，近年来Spark进行了扩展，以提供用于处理大数据的完整工具生态系统。

阿帕奇·马哈特（Apache Mahout）

Apache Mahout是用于处理大数据的更狭focused的工具。它提供了可用于推荐，聚类和分类的机器学习框架。它运行在Hadoop上，因此可以轻松集成到分布式环境中。

Java Jfreechart

Jfreechart专注于BDA工作流程的不同部分。它提供了用Java原生编写的数据可视化工具，可用于从数据中生成各种图表和绘图。与Hadoop和Apache Spark等数据分析工具结合使用时，可以将Jfreechart配置为自动执行可视化过程并生成仪表板，以快速向您显示数据的关键趋势。

深度学习4j

Deeplearning4j是一个Java库，用于设计BDA中使用的神经网络。它可以与Apache Spark或Hadoop集成，并且可以轻松扩展。它可以在分布式网络上运行，甚至可以配置为在GPU上运行，从而充分利用普通组织中可用的计算资源。

阿帕奇风暴

Apache Storm是Apache Spark的替代产品。乍一看，两个系统的功能似乎相似。但是，Storm致力于通过Java提供真正的流功能。尽管Spark似乎提供了此功能，但实际上，Spark充当了批处理过程的包装器。因为它基于真实的流模型，所以Storm已成为需要快速分析数据的在线系统的流行工具。

走得更远

作为Java开发人员，在BDA中工作时使用您的技能很有意义。与使用高级工具相比，在大数据系统中使用Java API可以使您更好地控制它们，这对于系统弹性和网络安全都至关重要。我们上面显示的工具都是基于Java的，因此任何有该语言经验的人都可以快速使用。

但是，如果您想走得更远，则应该阅读有关利用大数据的指南，我们在其中解释了可以从BDA系统中获得多少收益。

翻译自: https://jaxenter.com/java-big-data-171372.html

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