即時數據流在大數據分析中的地位已經非常突出，實時數據管道工具也是如此。

對于希望做出數據驅動的業務決策的組織來說，實時分析已經成為一項繁忙的任務。數據管道是公司運營的核心。它允許組織控制數據，并使用它來產生收入驅動的見解。然而，管理數據管道涉及數據提取、轉換、加載到數據庫、編排、監控等任務。隨著數據變得越來越容易獲取，根據當前的趨勢進行推斷并制定策略的需求已經成為生存和發展的關鍵。這個任務不僅僅是數據處理和創建管道，而是要實時進行。在大數據分析領域，即時數據流已經變得非常突出，實時數據流工具也是如此。根據《財富》商業洞察，數據流工具需求的增長體現在大數據技術的快速增長，預計在預測期內，大數據技術的需求將從2018年的368億美元增長到2026年的1043億美元，年復合增長率為14%。從此，Analytics Insight為您帶來一份數據流工具的清單，這些工具最適合進行數據驅動的決策。

構建實時數據管道的頂尖技術

Spark

Apache Spark是一個開源且靈活的內存框架，可作為map-reduce的替代方案，用于處理批量、實時分析和數據處理工作負載。它為Java、Scala、Python和R編程語言提供了本地綁定，并支持SQL、流數據、機器學習和圖形處理。從2009年在U.C Berkeley的AMPLab開始，Apache Spark已經成為世界上重要的大數據分布式處理框架之一。Spark還具有快速、靈活和對開發者友好的特點。

Keboola

Keboola是一個軟件即服務(SaaS)的數據運營平臺，它涵蓋了整個數據管道的運營周期。從ETL（提取-轉換-加載）作業到協調和監控，Keboola提供了一個整體的數據管理平臺。該架構采用模塊化設計，即插即用，允許更大的定制化。除了所有預期的功能外，Keboola在數據管道上的先進性讓人驚喜，它提供了數字沙盒的一鍵部署、機器學習開箱即用的功能等。Keboola背后的工程是非凡的。它具有彈性，可以隨著用戶的數據需求毫不費力地擴展，并利用先進的安全技術來保證數據的安全。

Hadoop

Hadoop是一個開源框架，允許在分布式環境中使用簡單的編程模型在計算機集群中存儲和處理大數據。它被設計成可以從單個服務器擴展到數千臺機器，每臺機器都提供本地計算和存儲。該庫本身不是依靠硬件來提供高可用性，而是設計成在應用層檢測和處理故障，因此在計算機集群之上提供高可用性服務，而每個計算機集群都可能容易發生故障。它可以處理大數據量，在短時間內執行復雜的轉換和計算。多年來，在Hadoop之上還建立了其他功能，使其成為真正有效的實時處理軟件。

Kafka

Apache Kafka也是流式實時數據管道的領先技術。它是一個開源的分布式流式平臺，對于構建實時數據管道和流式處理應用非常有用。企業使用Apache Kafka來管理高峰期的數據攝取負載，也可以作為大數據消息總線。與常見的存儲引擎相比，Apache Kafka管理峰值數據攝取負載的能力是一個獨特而強大的優勢。Kafka的一般應用是在后端進行微服務的集成。除此之外，它還可以支持其他實時數據流門戶，如Flink或Spark。Kafka還可以將數據發送到其他平臺進行流式分析，以達到分析的目的。

Storm

Apache Storm是一個開源的分布式實時計算系統，用于處理數據流。類似于Hadoop對批處理的處理方式，Apache Storm對無界數據流的處理方式是可靠的。Apache Storm由Twitter打造，專門針對數據流的轉化。Storm有很多用例，比如實時分析、在線機器學習、連續計算、分布式RPC、ETL等等。它集成了人們已有的隊列和數據庫技術。一個Apache Storm拓撲會消耗數據流，并以任意復雜的方式處理這些數據流，無論如何需要，都會在每個計算階段之間重新分配數據流。

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