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即时数据流在大数据分析中的地位已经非常突出，实时数据管道工具也是如此。

对于希望做出数据驱动的业务决策的组织来说，实时分析已经成为一项繁忙的任务。数据管道是公司运营的核心。它允许组织控制数据，并使用它来产生收入驱动的见解。然而，管理数据管道涉及数据提取、转换、加载到数据库、编排、监控等任务。随着数据变得越来越容易获取，根据当前的趋势进行推断并制定策略的需求已经成为生存和发展的关键。这个任务不仅仅是数据处理和创建管道，而是要实时进行。在大数据分析领域，即时数据流已经变得非常突出，实时数据流工具也是如此。根据《财富》商业洞察，数据流工具需求的增长体现在大数据技术的快速增长，预计在预测期内，大数据技术的需求将从2018年的368亿美元增长到2026年的1043亿美元，年复合增长率为14%。从此，Analytics Insight为您带来一份数据流工具的清单，这些工具最适合进行数据驱动的决策。

构建实时数据管道的顶尖技术

Spark

Apache Spark是一个开源且灵活的内存框架，可作为map-reduce的替代方案，用于处理批量、实时分析和数据处理工作负载。它为Java、Scala、Python和R编程语言提供了本地绑定，并支持SQL、流数据、机器学习和图形处理。从2009年在U.C Berkeley的AMPLab开始，Apache Spark已经成为世界上重要的大数据分布式处理框架之一。Spark还具有快速、灵活和对开发者友好的特点。

Keboola

Keboola是一个软件即服务(SaaS)的数据运营平台，它涵盖了整个数据管道的运营周期。从ETL（提取-转换-加载）作业到协调和监控，Keboola提供了一个整体的数据管理平台。该架构采用模块化设计，即插即用，允许更大的定制化。除了所有预期的功能外，Keboola在数据管道上的先进性让人惊喜，它提供了数字沙盒的一键部署、机器学习开箱即用的功能等。Keboola背后的工程是非凡的。它具有弹性，可以随着用户的数据需求毫不费力地扩展，并利用先进的安全技术来保证数据的安全。

Hadoop

Hadoop是一个开源框架，允许在分布式环境中使用简单的编程模型在计算机集群中存储和处理大数据。它被设计成可以从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。该库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计成在应用层检测和处理故障，因此在计算机集群之上提供高可用性服务，而每个计算机集群都可能容易发生故障。它可以处理大数据量，在短时间内执行复杂的转换和计算。多年来，在Hadoop之上还建立了其他功能，使其成为真正有效的实时处理软件。

Kafka

Apache Kafka也是流式实时数据管道的领先技术。它是一个开源的分布式流式平台，对于构建实时数据管道和流式处理应用非常有用。企业使用Apache Kafka来管理高峰期的数据摄取负载，也可以作为大数据消息总线。与常见的存储引擎相比，Apache Kafka管理峰值数据摄取负载的能力是一个独特而强大的优势。Kafka的一般应用是在后端进行微服务的集成。除此之外，它还可以支持其他实时数据流门户，如Flink或Spark。Kafka还可以将数据发送到其他平台进行流式分析，以达到分析的目的。

Storm

Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统，用于处理数据流。类似于Hadoop对批处理的处理方式，Apache Storm对无界数据流的处理方式是可靠的。Apache Storm由Twitter打造，专门针对数据流的转化。Storm有很多用例，比如实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。它集成了人们已有的队列和数据库技术。一个Apache Storm拓扑会消耗数据流，并以任意复杂的方式处理这些数据流，无论如何需要，都会在每个计算阶段之间重新分配数据流。

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