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摘要：最常使用的大数据技术包括：hadoop、spark、kafka、cassandra、mongodb、hive、pig 和 flume，它们提供了分布式存储、高性能处理、实时流处理、高吞吐量数据库、文档存储、数据仓库、脚本编程和日志收集等功能。
常用大数据技术
在当今数字时代，大数据已经渗透到我们生活的各个方面。处理和分析这些庞大数据集需要专门的技术，以下是一些最常使用的大数据技术：
1. HadoopHadoop 是一个分布式文件系统和处理框架，能够存储和处理海量数据。它将数据存储在多个节点上，并允许并行处理，从而提高效率和可靠性。
2. SparkSpark 是一个用于处理大数据批处理和流处理的统一分析引擎。它提供了比 Hadoop 更快的处理速度和更丰富的 API，使其成为机器学习和数据分析的流行选择。
3. KafkaKafka 是一个分布式流处理平台，用于处理实时数据流。它可以可靠地收集、存储和处理来自各种来源的数据，使其成为实时分析和数据管道的重要工具。
4. CassandraCassandra 是一个分布式NoSQL数据库，专为处理大规模、高并发数据而设计。它提供了高吞吐量、低延迟访问，非常适合需要快速响应时间和可扩展性的应用程序。
5. MongoDBMongoDB 是另一个 NoSQL 数据库，以其灵活性和文档数据模型而闻名。它提供了易于使用的 API，非常适合为 Web 应用程序和移动应用程序存储和检索非结构化数据。
6. HiveHive 是一个数据仓库系统，建立在 Hadoop 之上。它提供了一个类似 SQL 的语言，允许数据分析人员在大型数据集上执行复杂的查询，而无需编写复杂的 MapReduce 程序。
7. PigPig 是一个类似 SQL 的脚本语言，用于处理 Hadoop 中的数据。它提供了简化的编程界面，使非程序员能够轻松地对数据进行转换和分析。
8. FlumeFlume 是一个分布式日志收集代理，用于从各种来源收集实时数据。它提供了可靠的数据传输和暂存，使企业能够将数据从不同系统集中到一个中央位置进行分析。
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