大数据开发常用的工具有哪些，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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Java语言和 Linux操作系统，它们是学习大数据的基础。

java：只需了解一些基本知识，不需要用很深的Java技术来做大数据，学习 java SE等于学习大数据基础。

Linux：因为与大数据有关的软件都在 Linux上运行，所以 Linux要学扎实一点，学好Linux对你快速掌握与大数据有关的技术，能让你更好地了解 hadoop, hive, hbase, spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少走很多弯路，学会 shell可以更轻松地理解和配置大数据集群。同时也可以让你更快地了解到未来大数据技术的发展。

hadoop：这是一个流行的大数据处理平台，它几乎成了大数据的代名词，所以一定要学习它。在Hadoop中包含了HDFS、MapReduce和 YARN这三个组件， HDFS就像我们电脑硬盘上的文件一样存储在这些文件中， MapReduce用来处理数据，而 MapReduce用来计算数据，它的一个特点是，不管数据多大，只要给它时间， MapReduce就可以运行数据，但时间可能不会太快，因此它称之为数据的批量处理。

Zookeeper：这是一个万金油，当你安装 Hadoop的 HA时就可以使用它，Hbase以后也可以使用。该软件通常用于存储一些相互协作的信息，这些信息一般不会超过1 M，所有使用该软件的软件都依赖于此，对于我们个人来说，只需正确安装该软件，使其正常运行即可。

MySQL：我们学习了大数据处理，然后学习了 mysql数据库处理小数据的工具，因为现在还在使用 mysql, mysql需要掌握多少层那?您可以在 Linux上安装、运行它，配置简单的权限、修改 root密码、创建数据库。在这里，我们主要学习 SQL的语法，因为 hive的语法非常类似于此。

sqoop：此文件用于从 Mysql导入数据到 Hadoop。同样的，您也可以不用它，直接将 Mysql数据表导出为文件放入 HDFS，当然，在生产环境中使用 Mysql时也要小心。

Hive：这是一款非常适合使用 SQL语法的工具，可以使您轻松地处理大量数据，并且无需编写 MapReduce程序。有人说皮格是吗?跟 Pig差不多掌握其中一项。

现在你已经学会了 Hive，我相信你一定需要这款软件，它可以帮助你管理 Hive或 MapReduce,Spark脚本，还可以检查你的程序是否正确运行，如果出现错误，向你发送警报并重新尝试程序，最重要的是，它还可以帮助你配置任务的依赖性。你肯定会喜欢它的，否则你就会看着一大堆脚本，密密麻麻地写着 crond。

hbase：这是 Hadoop生态系统中的 NoSql数据库，他的数据以 key和 value的形式存储， key是惟一的，因此它可以用于数据的重排，与 MYSQL相比，它可以存储大量的数据。因此，他经常在处理完大数据后用于存储目的地。

Kafka：这是一个更好的队列工具，为什么要使用队列呢?更多的数据也同样需要排队，例如，数百G文件如何处理，当您将数据逐个放到队列中时，您可以将其逐个取出，当然，您还可以使用该工具对在线实时数据进行入库或加入 HDFS，此时您可以与一个名为 Flume的工具协作，该工具专门用于提供对数据的简单处理，并将其写入各种数据接收者(如 Kafka)。

Spark：它用来弥补基于 MapReduce的数据处理速度的不足，它的特点是将数据装入内存中进行计算，而不是去读慢的、会导致死机的、进化也特别慢的硬盘。尤其适用于迭代运算，其中算法的优化是核心。JAVA或 Scala都能操纵它。

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