漫谈工业大数据9开源工业大数据软件简介（上）

　　今天真是一个美好的时代，有无数的开源系统可以为我们提供服务，现在有许多开发软件可以用到工业大数据中，当然很多系统还不成熟，应用到工业中还需要小心，并且需要开发人员对其进行一定的优化和调整。下面就简单介绍一些开源的大数据工具软件，看看有哪些能够应用到工业大数据领域。
　　下面这张图是我根据网上流传的一张开源大数据软件分类图整理的：
　　图 开源大数据软件分类
　　我们可以把开源大数据软件分成几类，有一些可以逐步应用到工业大数据领域，下面就一一介绍一下这些软件。（以下系统介绍大都来源于网络）
　　1、数据存储类
　　（1）关系数据库MySQL
　　这个就不用太多介绍了吧，关系型数据库领域应用最广泛的开源软件，目前属于 Oracle 旗下产品。
　　（2）文件数据库Hadoop
　　Hadoop是大数据时代的明星产品，它最大的成就在于实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed FileSystem），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上，而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。
　　Hadoop可以在工业大数据应用中用来作为底层的基础数据库，由于它采用了分布式部署的方式，如果是私有云部署，适用于大型企业集团。如果是公有云的话，可以用来存储文档、视频、图像等资料。
　　（3）列数据库Hbase
　　HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
　　基于Hbase开发的OpenTSDB，可以存储所有的时序（无须采样）来构建一个分布式、可伸缩的时间序列数据库。它支持秒级数据采集所有metrics，支持永久存储，可以做容量规划，并很容易的接入到现有的报警系统里。
　　这样的话，它就可以替代在工业领域用得最多的实时数据库。
　　（4）文档数据库MongoDB
　　MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
　　MongoDB适合于存储工业大数据中的各类文档，包括各类图纸、文档等。
　　（5）图数据库Neo4j/OrientDB
　　图数据库不是存放图片的，是基于图的形式构建的数据系统。
　　Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。
　　OrientDB是兼具文档数据库的灵活性和图形数据库管理链接 能力的可深层次扩展的文档-图形数据库管理系统。可选无模式、全模式或混合模式下。支持许多高级特性，诸如ACID事务、快速索引，原生和SQL查询功能。可以JSON格式导入、导出文档。若不执行昂贵的JOIN操作的话，如同关系数据库可在几毫秒内可检索数以百记的链接文档图。
　　这些数据库都可以用来存储非结构化数据。
　　2、数据分析类
　　（1）批处理MapReduce/Spark
　　MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念＂Map（映射）＂和＂Reduce（归约）＂，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
　　Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。
　　这些大数据的明星产品可以用来做工业大数据的处理。
　　（2）流处理Storm
　　Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等等。Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理，而且处理速度很快（在一个小集群中，每个结点每秒可以处理数以百万计的消息）。Storm的部署和运维都很便捷，而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。
　　（3）图处理Giraph
　　Giraph是什么？Giraph是Apache基金会开源项目之一，被定义为迭代式图处理系统。他架构在Hadoop之上，提供了图处理接口，专门处理大数据的图问题。
　　Giraph的存在很有必要，现在的大数据的图问题又很多，例如表达人与人之间的关系的有社交网络，搜索引擎需要经常计算网页与网页之间的关系，而map-reduce接口不太适合实现图算法。
　　Giraph主要用于分析用户或者内容之间的联系或重要性。
　　（4）并行计算MPI/OpenCL
　　OpenCL（全称Open Computing Language，开放运算语言）是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在游戏、娱乐、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。
　　（5）分析框架Hive
　　Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
　　（6）分析框架Pig
　　Apache Pig 是apache平台下的一个免费开源项目，Pig为大型数据集的处理提供了更高层次的抽象，很多时候数据的处理需要多个MapReduce过程才能实现，使得数据处理过程与该模式匹配可能很困难。有了Pig就能够使用更丰富的数据结构。[2]
　　Pig LatinPig Latin 是一个相对简单的语言，一条语句 就是一个操作，与数据库的表类似，可以在关系数据库中找到它（其中，元组代表行，并且每个元组都由字段组成）。
　　Pig 拥有大量的数据类型，不仅支持包、元组和映射等高级概念，还支持简单的数据类型，如 int、long、float、double、chararray 和 bytearray。并且，还有一套完整的比较运算符，包括使用正则表达式的丰富匹配模式。