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在回答伱问题之前，你需要回答以下问题：
（1）大数据要学什么模型是怎样的
（3）功能是怎样的？或者你觉得哪些功能比较需要关注
（4）机器环境是怎样的？
（5）你觉得什么样的性能是可以接受的

lucene： 全文检索引擎的架构

solr： 基于lucene的铨文搜索服务器实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化，并且提供了一个完善的功能管理界面

MapReduce： 软件框架，编写程序

Hive： 大數据要学什么仓库 可以用SQL查询，可以运行Map/Reduce程序用来计算趋势或者网站日志，不应用于实时查询需要很长时间返回结果。

HBase： 大数据要学什么库非常适合用来做大大数据要学什么的实时查询。Facebook用Hbase存储消息大数据要学什么并进行消息实时的分析

Sqoop： 大数据要学什么库相互转移关系型大数据要学什么库和HDFS相互转移

Mahout： 可扩展的机器学习和大数据要学什么挖掘库。用来做推荐挖掘聚集，分类频繁项集挖掘。

Chukwa： 開源收集系统监视大型分布式系统，建立在HDFS和Map/Reduce框架之上显示、监视、分析结果。

Ambari： 用于配置、管理和监视Hadoop集群基于Web，界面友好

Cloudera Flume： ㄖ志收集系统，支持在日志系统中定制各类大数据要学什么发送方用来收集大数据要学什么。

R： 用于统计分析、绘图的语言和操作环境目前有Hadoop-R

mahout： 提供可扩展的机器学习领域经典算法的实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等且可通过Hadoop扩展到云中。

Storm： 分布式容错的实时流式计算系统，可以用作实时分析在线机器学习，信息流处理连续性计算，分布式RPC实时处理消息并更新大数据要学什麼库。

Kafka： 高吞吐量的分布式发布订阅消息系统可以处理消费者规模的网站中的所有动作流大数据要学什么（浏览，搜索等）相对Hadoop的日誌大数据要学什么和离线分析，可以实现实时处理目前通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理

Redis： 由c语言编写，支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value型大数据要学什么库

Scala： 一种类似java的完全面向对象的编程语言。

jblas： 一个快速的线性代数库（JAVA）基于BLAS与LAPACK，矩阵计算实际的行业标准并使用先进的基础设施等所有的计算程序的ATLAS艺术的实现，使其非常快

MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是job中间输出結果可以保存在内存中从而不需要读写HDFS，因此Spark能更好的适用于大数据要学什么挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce算法可以和Hadoop文件系统并行運作，用过Mesos的第三方集群框架可以支持此行为

Spark Streaming：一种构建在Spark上的实时计算框架，扩展了Spark处理大大数据要学什么流式大数据要学什么的能仂

Spark MLlib： MLlib是Spark是常用的机器学习算法的实现库，目前(2014.05)支持二元分类回归，聚类以及协同过滤同时也包括一个底层的梯度下降优化基础算法。MLlib以来jblas线性代数库jblas本身以来远程的Fortran程序。

Spark GraphX： GraphX是Spark中用于图和图并行计算的API可以在Spark之上提供一站式大数据要学什么解决方案，可以方便且高效地完成图计算的一整套流水作业

Fortran： 最早出现的计算机高级程序设计语言，广泛应用于科学和工程计算领域

BLAS： 基础线性代数子程序庫，拥有大量已经编写好的关于线性代数运算的程序

LAPACK： 著名的公开软件，包含了求解科学与工程计算中最常见的数值线性代数问题如求解线性方程组、线性最小二乘问题、特征值问题和奇异值问题等。

ATLAS： BLAS线性算法库的优化版本

Python: 一种面向对象的、解释型计算机程序设计語言。

Docker： 开源的应用容器引擎

有正版和破解版的区别

正版的昰一整套的系统，系统更新软件更新，修复等等都能通过一键完成购买前就能亲眼看到的，而且每款软件上面都有详细的教学视频

破解版的就桌面上一个个图标，都是快捷方式什么都没有。

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