大数据从业者应该知道的开源工具（全）
前言
想要成为大数据工程师这些开源工具你要有所了解
一、Hadoop相关工具
1. Hadoop
Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号。它不断壮大起来，已成为一个完整的生态系统，众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X。
相关链接：http://hadoop.apache.org
2. Ambari
作为Hadoop生态系统的一部分，这个Apache项目提供了基于Web的直观界面，可用于配置、管理和监控Hadoop集群。有些开发人员想把Ambari的功能整合到自己的应用程序当中，Ambari也为他们提供了充分利用REST（代表性状态传输协议）的API。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X。
相关链接：http://ambari.apache.org
3. Avro
这个Apache项目提供了数据序列化系统，拥有丰富的数据结构和紧凑格式。模式用JSON来定义，它很容易与动态语言整合起来。
支持的操作系统：与操作系统无关。
相关链接：http://avro.apache.org
4. Cascading
Cascading是一款基于Hadoop的应用程序开发平台。提供商业支持和培训服务。
支持的操作系统：与操作系统无关。
相关链接：http://www.cascading.org/projects/cascading/
5. Chukwa
Chukwa基于Hadoop，可以收集来自大型分布式系统的数据，用于监控。它还含有用于分析和显示数据的工具。
支持的操作系统：Linux和OS X。
相关链接：http://chukwa.apache.org
6. Flume
Flume可以从其他应用程序收集日志数据，然后将这些数据送入到Hadoop。官方网站声称：“它功能强大、具有容错性，还拥有可以调整优化的可靠性机制和许多故障切换及恢复机制。”
支持的操作系统：Linux和OS X。
相关链接：https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLUME/Home
7. HBase
HBase是为有数十亿行和数百万列的超大表设计的，这是一种分布式数据库，可以对大数据进行随机性的实时读取/写入访问。它有点类似谷歌的Bigtable，不过基于Hadoop和Hadoop分布式文件系统（HDFS）而建。
支持的操作系统：与操作系统无关。
相关链接：http://hbase.apache.org
8. Hadoop分布式文件系统（HDFS）
HDFS是面向Hadoop的文件系统，不过它也可以用作一种独立的分布式文件系统。它基于Java，具有容错性、高度扩展性和高度配置性。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X。
相关链接：https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsUserGuide.html
9. Hive
Apache Hive是面向Hadoop生态系统的数据仓库。它让用户可以使用HiveQL查询和管理大数据，这是一种类似SQL的语言。
支持的操作系统：与操作系统无关。
相关链接：http://hive.apache.org
10. Hivemall
Hivemall结合了面向Hive的多种机器学习算法。它包括诸多高度扩展性算法，可用于数据分类、递归、推荐、k最近邻、异常检测和特征哈希。
支持的操作系统：与操作系统无关。
相关链接：https://github.com/myui/hivemall
11. Mahout
12. MapReduce
13. Oozie
14. Pig
15. Sqoop
16. Spark
17. Tez
18. Zookeeper
二、大数据分析平台和工具
19. Disco
20. HPCC
21. Lumify
22. Pandas
23. Storm
三、数据库/数据仓库
24. Blazegraph
25. Cassandra
26. CouchDB
27. FlockDB
28. Hibari
29. Hypertable
30. Impala
31. InfoBright社区版
32. MongoDB
33. Neo4j
34. OrientDB
35. Pivotal Greenplum Database
36. Riak
37. Redis
四、商业智能
38. Talend Open Studio
39. Jaspersoft
40. Pentaho
41. SpagoBI
42. KNIME
43. BIRT
五、数据挖掘
44.DataMelt
45. KEEL
46. Orange
47. RapidMiner
48. Rattle
49. SPMF
50. Weka
六、查询引擎
51. Drill
七、编程语言
52. R
53. ECL
八、大数据搜索
54. Lucene
九、内存中技术
链接
由于由于链接太多，我做了一个word文档，由于简书不能上传文件，需要答案可以加小编的qq交流群531629188，在里面直接获取文档，
不管你是小白还是大牛，
小编我都挺欢迎，今天的已经资讯上传到群文件，不定期分享干货，
包括我自己整理的一份最新的适合2018年学习的大数据教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。
