大数据时代，盘点那些不可或缺的常用框架与关键技术，以下哪些技术是大数据常用框架或技术手段

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1. 大数据常用框架
2. 大数据关键技术

大数据常用框架

1、Hadoop

Hadoop是Apache Software Foundation下的一个开源项目，用于处理大规模数据集，它主要由HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce两部分组成，HDFS负责存储海量数据，而MapReduce则负责对数据进行分布式计算。

2、Spark

Spark是Apache Software Foundation下的另一个开源项目，用于处理大规模数据集，它具有高性能、易用性、通用性强等特点，Spark主要包含Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等模块，可以用于数据分析、机器学习、流处理等领域。

3、Flink

Flink是Apache Software Foundation下的一个开源流处理框架，具有高性能、低延迟、容错性强等特点，Flink可以用于实时数据处理、事件驱动应用、复杂事件处理等领域。

4、Kafka

Kafka是由LinkedIn开源的一个分布式流处理平台，用于构建实时数据流应用，Kafka具有高吞吐量、可扩展性、持久化等特点，适用于构建大规模、高并发的实时数据处理系统。

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5、HBase

HBase是Apache Software Foundation下的一个开源分布式数据库，建立在Hadoop文件系统（HDFS）之上，它提供了类似于RDBMS的表和行概念，可以用于存储海量结构化数据。

6、Cassandra

Cassandra是由Facebook开源的一个分布式数据库，具有高可用性、高性能、可扩展性等特点，Cassandra适用于处理大规模、高并发的非结构化数据。

大数据关键技术

1、数据采集与存储

数据采集与存储是大数据技术的基础，通过使用ETL（Extract-Transform-Load）工具，可以实现对数据的采集、清洗和加载，采用分布式存储系统如HDFS、Cassandra等，可以保证海量数据的存储和访问。

2、数据处理与分析

数据处理与分析是大数据技术的核心，通过使用MapReduce、Spark、Flink等分布式计算框架，可以实现对海量数据的并行处理，利用Hive、Pig等数据仓库工具，可以实现对数据的分析和挖掘。

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3、数据可视化

数据可视化是将数据分析结果以图形、图像等形式呈现的过程，通过使用ECharts、D3.js等可视化工具，可以将复杂的数据转化为直观的图表，便于用户理解和决策。

4、机器学习与人工智能

机器学习与人工智能是大数据技术的重要组成部分，通过使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，可以实现对数据的智能分析和预测，结合大数据技术，可以构建智能推荐、语音识别、图像识别等应用。

5、数据安全与隐私保护

随着大数据技术的广泛应用，数据安全与隐私保护成为日益关注的问题，通过采用数据加密、访问控制、数据脱敏等技术，可以保障数据的安全性和用户隐私。

大数据技术已成为当今时代的热门话题，其常用框架和关键技术对于处理海量数据、挖掘数据价值具有重要意义，了解并掌握这些框架和技术，有助于我们在大数据领域取得更好的成果。

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