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已然成为当今最热门的技术之一，正呈爆炸式增长。每天来自全球的新项目如雨后春笋般涌现。幸运地是，开源让越来越多的项目可以直接采用，下面就来盘点最受欢迎的十大开源的。

1.Hadoop——高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。

2.Spark——使用简单、支持所有重要的大数据语言(Scala、Python、Java、R)。拥有强大的生态系统，成长迅速，对microbatching/batching/SQL支持简单。Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

3.NiFi——Apache NiFi是由美国国家安全局(NSA)贡献给Apache基金会的开源项目，其设计目标是自动化系统间的数据流。基于其工作流式的编程理念，NiFi非常易于使用、强大、可靠、高可配置。两个最重要的特性是其强大的用户界面和良好的数据回溯工具。堪称大数据工具箱里的瑞士军刀。

4.Apache Hive 2.1——Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载(ETL)，这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。随着最新版本的发布，性能和功能都得到了全面提升，Hive已成为SQL在大数据上的最佳解决方案。

5.Kafka——Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模网站中的所有动作流数据。它已成为大数据系统在异步和分布式消息之间的最佳选择。从Spark到NiFi再到第三方插件工具以至于Java到Scala，它都提供了强大的粘合作用。

6.Phoenix—是HBase的SQL驱动。目前大量的公司采用它，并扩大其规模。HDFS支持的NoSQL能够很好地集成所有工具。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。

7.Zeppelin——Zeppelin 是一个提供交互数据分析且基于Web的笔记本。方便你做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档，并且支持多种语言，包括 Scala(使用 Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown、Shell等。

8.Sparkling Water——H2O填补了Spark’s Machine Learning的缺口，它可以满足你所有的机器学习。

9.Apache Beam——在Java中提供统一的数据进程管道开发，并且能够很好地支持Spark和Flink。提供很多在线框架，开发者无需学习太多框架。

10.Stanford CoreNLP——自然语言处理拥有巨大的增长空间，斯坦福正在努力增进他们的框架。

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