請(qǐng)問數(shù)據(jù)倉庫都用什么建立？

1、首先你得搞清楚建設(shè)數(shù)倉的目的是什么

我們提供的服務(wù)有：成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、微信公眾號(hào)開發(fā)、網(wǎng)站優(yōu)化、網(wǎng)站認(rèn)證、肅寧ssl等。為上千多家企事業(yè)單位解決了網(wǎng)站和推廣的問題。提供周到的售前咨詢和貼心的售后服務(wù)，是有科學(xué)管理、有技術(shù)的肅寧網(wǎng)站制作公司

是偏向于整合各系統(tǒng)數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)分析決策服務(wù)，還是偏向于快速的完成分析決策需求？

如果是前者，那么在數(shù)據(jù)倉庫建模的時(shí)候一般會(huì)選擇ER建模方法；

如果是后者，一般會(huì)選擇維度建模方法。

ER建模：即實(shí)體關(guān)系建模，由數(shù)據(jù)倉庫之父BIll Inmon提出，核心思想是從全企業(yè)的高度去設(shè)計(jì)三范式模型，用實(shí)體關(guān)系描述企業(yè)服務(wù)。主張的是自上而下的架構(gòu)，將不同的OLTP數(shù)據(jù)集中到面向主題的數(shù)據(jù)倉庫中。

維度建模：由Kimball提出，核心思想是從分析決策的需求出發(fā)構(gòu)建模型。這種模型由事實(shí)表和維表組成，即星型模型和雪花模型。Kimball倡導(dǎo)自下而上的架構(gòu)，可以針對(duì)獨(dú)立部門建立數(shù)據(jù)集市，再遞增的構(gòu)建，匯總成數(shù)據(jù)倉庫。

2、其次你得進(jìn)行深入的業(yè)務(wù)調(diào)研和數(shù)據(jù)調(diào)研

業(yè)務(wù)調(diào)研：深入的業(yè)務(wù)調(diào)研能使你更加明確數(shù)倉建設(shè)的目的；同時(shí)也利于后續(xù)的建模設(shè)計(jì)，隨著調(diào)研的開展，如何將實(shí)體業(yè)務(wù)抽象為數(shù)倉模型會(huì)更加明朗。

數(shù)據(jù)調(diào)研：各部門或各科室的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀了解，包括數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式、數(shù)據(jù)量、具體的數(shù)據(jù)內(nèi)容等等。這對(duì)后續(xù)的主數(shù)據(jù)串聯(lián)或者維度一致性處理等等都是必須的基礎(chǔ)。

3、然后是數(shù)據(jù)倉庫工具選型

傳統(tǒng)型數(shù)據(jù)倉庫：一般會(huì)選擇第三方廠家的數(shù)據(jù)庫和配套ETL工具。因?yàn)橛械谌街С郑鄬?duì)有保障；但缺點(diǎn)也很明顯，受約束以及成本較高。

NoSQL型數(shù)據(jù)倉庫：一般是基于hadoop生態(tài)的數(shù)據(jù)倉庫。hadoop生態(tài)已經(jīng)非常強(qiáng)大，可以找到各種開源組件去支持?jǐn)?shù)據(jù)倉庫。缺點(diǎn)是需要招聘專門人士去摸索，并且相對(duì)會(huì)存在一些未知隱患。

4、最后是設(shè)計(jì)與實(shí)施

設(shè)計(jì)：包括數(shù)據(jù)架構(gòu)中的數(shù)據(jù)層次劃分以及具體的模型設(shè)計(jì)；也包括程序架構(gòu)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、元數(shù)據(jù)管理、調(diào)度管理等；

實(shí)施：規(guī)范化的項(xiàng)目管理實(shí)施，但同時(shí)也需記住一點(diǎn)，數(shù)據(jù)倉庫不是一個(gè)項(xiàng)目，它是一個(gè)過程。

java工程師面試時(shí)最看重的是什么？

一、專業(yè)技能

熟練的使用Java語言進(jìn)行面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)，有良好的編程習(xí)慣，熟悉常用的JavaAPI，包括集合框架、多線程（并發(fā)編程）、I/O（NIO）、Socket、JDBC、XML、反射等。

熟悉基于JSP和Servlet的JavaWeb開發(fā)，對(duì)Servlet和JSP的工作原理和生命周期有深入了解，熟練的使用JSTL和EL編寫無腳本動(dòng)態(tài)頁面，有使用監(jiān)聽器、過濾器等Web組件以及MVC架構(gòu)模式進(jìn)行JavaWeb項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

對(duì)Spring的IoC容器和AOP原理有深入了解，熟練的運(yùn)用Spring框架管理各種Web組件及其依賴關(guān)系，熟練的使用Spring進(jìn)行事務(wù)、日志、安全性等的管理，有使用SpringMVC作為表示層技術(shù)以及使用Spring提供的持久化支持進(jìn)行Web項(xiàng)目開發(fā)的經(jīng)驗(yàn)，熟悉Spring對(duì)其他框架的整合。

熟練的使用Hibernate、MyBatis等ORM框架，熟悉Hibernate和MyBatis的核心API，對(duì)Hibernate的關(guān)聯(lián)映射、繼承映射、組件映射、緩存機(jī)制、事務(wù)管理以及性能調(diào)優(yōu)等有深入的理解。

熟練的使用HTML、CSS和JavaScript進(jìn)行Web前端開發(fā)，熟悉jQuery和Bootstrap，對(duì)Ajax技術(shù)在Web項(xiàng)目中的應(yīng)用有深入理解，有使用前端MVC框架（AngularJS）和JavaScript模板引擎（HandleBars）進(jìn)行項(xiàng)目開發(fā)的經(jīng)驗(yàn)。

熟悉常用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品（MySQL、Oracle），熟練的使用SQL和PL/SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)庫編程。

熟悉面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)原則，對(duì)GoF設(shè)計(jì)模式和企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)模式有深入的了解和實(shí)際開發(fā)的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，熟練的使用UML進(jìn)行面向?qū)ο蟮姆治龊驮O(shè)計(jì)，有TDD（測試驅(qū)動(dòng)開發(fā)）和DDD（領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)）的經(jīng)驗(yàn)。

熟悉Apache、NginX、Tomcat、WildFly、Weblogic等Web服務(wù)器和應(yīng)用服務(wù)器的使用，熟悉多種服務(wù)器整合、集群和負(fù)載均衡的配置。

熟練的使用產(chǎn)品原型工具Axure，熟練的使用設(shè)計(jì)建模工具PowerDesigner和Enterprise Architect，熟練的使用Java開發(fā)環(huán)境Eclipse和IntelliJ，熟練的使用前端開發(fā)環(huán)境WebStorm，熟練的使用軟件版本控制工具SVN和Git，熟練的使用項(xiàng)目構(gòu)建和管理工具M(jìn)aven和Gradle。

說明： ?上面羅列的這些東西并不是每一項(xiàng)你都要爛熟于心，根據(jù)企業(yè)招聘的具體要求可以做相應(yīng)的有針對(duì)性的準(zhǔn)備。但是前6項(xiàng)應(yīng)該是最低要求，是作為一個(gè)Java軟件工程師必須要具備的專業(yè)技能。

二、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

項(xiàng)目介紹

本系統(tǒng)是X委托Y開發(fā)的用于Z的系統(tǒng)，系統(tǒng)包括A、B、C、D等模塊。系統(tǒng)使用了Java企業(yè)級(jí)開發(fā)的開源框架E以及前端技術(shù)F。表示層運(yùn)用了G架構(gòu)，使用H作為視圖I作為控制器并實(shí)現(xiàn)了REST風(fēng)格的請(qǐng)求；業(yè)務(wù)邏輯層運(yùn)用了J模式，并通過K實(shí)現(xiàn)事務(wù)、日志和安全性等功能，通過L實(shí)現(xiàn)緩存服務(wù)；持久層使用了M封裝CRUD操作，底層使用N實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存取。整個(gè)項(xiàng)目采用了P開發(fā)模型。 ?說明： ?E通常指spring（Java企業(yè)級(jí)開發(fā)的一站式選擇）； ?F最有可能是jQuery庫及其插件或者是Bootstrap框架，當(dāng)然如果要構(gòu)建單頁應(yīng)用（SPA）最佳的方案是前端MVC框架（如AngularJS）和JavaScript模板引擎（如HandleBars）；G顯然是MVC（模型-視圖-控制），最有可能的實(shí)現(xiàn)框架是spring MVC，除此之外還有Struts 2、JSF以及Apache為JSF提供的MyFaces實(shí)現(xiàn)； ?H是JSP，JSP作為MVC中的V，也可使用模板引擎（如Freemarker和Velocity）來生成視圖還可以是各種文檔或報(bào)表（如Excel和PDF等）； ?I是Servlet或者自定義的控制器，他們是MVC中的C，當(dāng)然Spring MVC中提供了作為前端控制器的DispatcherServlet； ?J通常是事務(wù)腳本； ?K應(yīng)該是AOP（面向切面編程）技術(shù)； ?L目前廣泛使用的有memcached和Redis； ?M的選擇方案很多，最有可能的是hibernate和MyBatis，也可以兩種技術(shù)同時(shí)運(yùn)用，但通常是將增刪改交給hibernate來處理，而復(fù)雜的查詢則由MyBatis完成，此外TopLink、jOOQ也是優(yōu)秀的持久層解決方案； ?N底層的數(shù)據(jù)存取傳統(tǒng)上是使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，可以是MySQL、Oracle、SQLServer、DB2等，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，也可以采用NoSQL（如MongoDB、MemBase、BigTable等）和其他大數(shù)據(jù)存取方案（如GFS、HDFS等）； ?P是項(xiàng)目的開發(fā)模型，可以是瀑布模型、快速原型模型、增量模型、螺旋模型、噴泉模型、RAD模型等。

項(xiàng)目開發(fā)流程

1、可行性分析：可行性分析報(bào)告、項(xiàng)目開發(fā)計(jì)劃書;

2、需求分析：需求規(guī)格說明書OOAD（用例圖、時(shí)序圖、活動(dòng)圖）;

界面原型：幫助理解需求、業(yè)務(wù)層設(shè)計(jì)時(shí)推導(dǎo)事務(wù)腳本;

3、設(shè)計(jì)：概要設(shè)計(jì)說明書、詳細(xì)設(shè)計(jì)說明書;

*抽取業(yè)務(wù)實(shí)體（領(lǐng)域?qū)ο螅侯悎D、E-R圖（概念設(shè)計(jì)階段）;

分層架構(gòu)：確定各層的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案（具體到使用的框架、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、應(yīng)用服務(wù)器等）;

*業(yè)務(wù)層設(shè)計(jì)：事務(wù)腳本模式（事務(wù)：用戶發(fā)送一次請(qǐng)求就是一個(gè)事務(wù)；

腳本：一個(gè)方法或一個(gè)函數(shù)；

*事務(wù)腳本：把一次請(qǐng)求封裝為一個(gè)方法或一個(gè)函數(shù)；事務(wù)腳本模式：一個(gè)事務(wù)開始于腳本的打開，終止于腳本的關(guān)閉）;

*業(yè)務(wù)層涉及的對(duì)象有三種類型：事務(wù)腳本類（封裝了業(yè)務(wù)的流程）、數(shù)據(jù)訪問對(duì)象（DAO，封裝了持久化操作）、數(shù)據(jù)傳輸對(duì)象（DTO，封裝了失血/貧血領(lǐng)域?qū)ο螅咧g的關(guān)系是事務(wù)腳本類組合（聚合）數(shù)據(jù)訪問對(duì)象，這二者都依賴了數(shù)據(jù)傳輸對(duì)象正向工程（UML類圖生成Java代碼）和逆向工程（Java代碼生成UML類圖）數(shù)據(jù)庫物理設(shè)計(jì)（ER圖轉(zhuǎn)換成表間關(guān)系圖、建庫和建表、使用工具插入測試數(shù)據(jù)）;

3、編碼；

4、測試：測試報(bào)告、缺陷報(bào)告;

*單元測試：對(duì)軟件中的最小可測試單元進(jìn)行檢查和驗(yàn)證，在Java中是對(duì)類中的方法進(jìn)行測試，可以使用JUnit工具來實(shí)施；

*集成測試：集成測試也叫組裝測試或聯(lián)合測試。在單元測試的基礎(chǔ)上，將所有模塊按照設(shè)計(jì)要求組裝成為子系統(tǒng)進(jìn)行測試；

*系統(tǒng)測試：將已經(jīng)確認(rèn)的軟件、硬件、外設(shè)、網(wǎng)絡(luò)等元素結(jié)合在一起，進(jìn)行信息系統(tǒng)的各種組裝測試和確認(rèn)測試，系統(tǒng)測試是針對(duì)整個(gè)產(chǎn)品系統(tǒng)進(jìn)行的測試，目的是驗(yàn)證系統(tǒng)是否滿足了需求規(guī)格的定義，找出與需求規(guī)格不符或與之矛盾的地方，從而提出更加完善的方案；

*驗(yàn)收測試：在軟件產(chǎn)品完成了單元測試、集成測試和系統(tǒng)測試之后，產(chǎn)品發(fā)布之前所進(jìn)行的軟件測試活動(dòng)。它是技術(shù)測試的最后一個(gè)階段，也稱為交付測試。驗(yàn)收測試的目的是確保軟件準(zhǔn)備就緒，并且可以讓最終用戶將其用于執(zhí)行軟件的既定功能和任務(wù)；

5、交付和維護(hù)：用戶手冊(cè)、操作手冊(cè)；

三、項(xiàng)目管理

版本控制：CVS/SVN/Git

自動(dòng)構(gòu)建：Ant/Maven/Ivy/Gradle

持續(xù)集成：Hudson/Jenkins

四、系統(tǒng)架構(gòu)

負(fù)載均衡服務(wù)器：F5、A10；

應(yīng)用服務(wù)器： HTTP服務(wù)器：Apache、NginX（HTTP、反向代理、郵件代理服務(wù)器）；

Servlet容器：Tomcat、Resin

EJB容器：WildFly（JBoss Application Server）、GlassFish、Weblogic、Websphere；

數(shù)據(jù)庫服務(wù)器：MySQL、Eclipse、Oracle；

五、第三方工具（插件）應(yīng)用

圖表工具：基于jQuery的圖表插件（如jQchart、Flot、Charted等）、Chart.js、Highcharts等。

報(bào)表工具：Pentaho Reporting、iReport、DynamicReports等。

文檔處理：POI、iText等。

工作流引擎：jBPM、OpenWFE、Snaker、SWAMP等。

作業(yè)調(diào)度：Quartz、JobServer、Oddjob等。

緩存服務(wù)：EhCache、memcached、SwarmCache等。

消息隊(duì)列：Open-MQ、ZeroMQ、ActiveMQ等。

安全框架：Shiro、PicketBox等。

搜索引擎：IndexTank、Lucene、ElasticSearch等。

Ajax框架：jQuery、ExtJS、DWR等。

UI插件：EasyUI、MiniUI等。

富文本框：UEditor、CKEditor等。

六、面試提問

項(xiàng)目是為哪個(gè)公司開發(fā)的？項(xiàng)目的投入是多少？

有多少人參與了項(xiàng)目開發(fā)？整個(gè)團(tuán)隊(duì)中，測試人員、開發(fā)人員、項(xiàng)目經(jīng)理比例是多少？

項(xiàng)目開發(fā)了多長時(shí)間？項(xiàng)目總的代碼量有多少？你的代碼量有多少？

項(xiàng)目采用了怎樣的開發(fā)模型或開發(fā)流程？項(xiàng)目的架構(gòu)是怎樣的？項(xiàng)目的技術(shù)選型是怎樣的？

你在項(xiàng)目中擔(dān)了怎樣的職責(zé)？是否經(jīng)常開會(huì)或加班？項(xiàng)目完成后有哪些收獲或是經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)？

項(xiàng)目中最困難的部分是什么？如何解決團(tuán)隊(duì)開發(fā)時(shí)遇到的各種沖突？

七、面試時(shí)可以反問面試官的問題

我注意到你們使用了X技術(shù)，請(qǐng)問你們是如何解決Y問題的？

為什么你們的產(chǎn)品使用了X技術(shù)而不是Y技術(shù)？據(jù)我所知，X技術(shù)雖然有A、B、C等好處，但也存在D和E問題，而Y技術(shù)可以解決D和E問題。

我對(duì)您說的X技術(shù)不是太熟悉，但我感覺它是一個(gè)不錯(cuò)的解決方案，您能多講講它的工作原理嗎？

你們團(tuán)隊(duì)是如何進(jìn)行項(xiàng)目規(guī)劃的？一周會(huì)有幾次例會(huì)？每周的代碼量大概是多少？

就X問題我能想到的解決方案目前就只有Y了，請(qǐng)問您會(huì)怎么解決這個(gè)問題？

八、S.A.R.法則

S.A.R法則是指先描述問題的場景，然后解釋你采取的行動(dòng)，最后陳述結(jié)果。

九、面談原則

聲音適中、口齒清楚、面帶微笑、個(gè)人形象精神，講禮貌。

主動(dòng)跟面試官聊他感興趣的話題，讓面試官滿意。

主動(dòng)的大膽的跟面試官聊自己熟悉有經(jīng)驗(yàn)的內(nèi)容：項(xiàng)目、技術(shù)點(diǎn)等，做到揚(yáng)長避短。

一定要表達(dá)自己非常想得到這個(gè)崗位，自己很愿意學(xué)習(xí)不懂的技術(shù)。

根據(jù)自己的實(shí)際水平提出合理的待遇要求。

十、自我評(píng)價(jià)

學(xué)習(xí)能力（搞IT行業(yè)的人需要不斷的了解新的技術(shù)、工具和方法）

團(tuán)隊(duì)意識(shí)（相比個(gè)人英雄主義，IT行業(yè)更倡導(dǎo)團(tuán)隊(duì)合作）

抗壓能力（很多IT企業(yè)的工作強(qiáng)度相對(duì)來說還是比較大的）

目前哪些NoSQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用廣泛，各有什么特點(diǎn)

特點(diǎn)：

它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。

它們運(yùn)行在便宜的PC服務(wù)器集群上。

PC集群擴(kuò)充起來非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復(fù)雜性和成本。

它們擊碎了性能瓶頸。

NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構(gòu)可以省去將Web或Java應(yīng)用和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SQL友好格式的時(shí)間，執(zhí)行速度變得更快。

“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對(duì)于那些繁重的重復(fù)操作的數(shù)據(jù)，SQL值得花錢。但是當(dāng)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)非常簡單時(shí)，SQL可能沒有太大用處。

沒有過多的操作。

雖然NoSQL的支持者也承認(rèn)關(guān)系數(shù)據(jù)庫提供了無可比擬的功能集合，而且在數(shù)據(jù)完整性上也發(fā)揮絕對(duì)穩(wěn)定，他們同時(shí)也表示，企業(yè)的具體需求可能沒有那么多。

Bootstrap支持

因?yàn)镹oSQL項(xiàng)目都是開源的，因此它們?nèi)狈?yīng)商提供的正式支持。這一點(diǎn)它們與大多數(shù)開源項(xiàng)目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。

優(yōu)點(diǎn)：

易擴(kuò)展

NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個(gè)共同的特點(diǎn)都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴(kuò)展的能力。

大數(shù)據(jù)量，高性能

NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關(guān)系性，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)簡單。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對(duì)web2.0的交互頻繁的應(yīng)用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級(jí)的，是一種細(xì)粒度的Cache，所以NoSQL在這個(gè)層面上來說就要性能高很多了。

靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無需事先為要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)建立字段，隨時(shí)可以存儲(chǔ)自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡直就是一個(gè)噩夢。這點(diǎn)在大數(shù)據(jù)量的web2.0時(shí)代尤其明顯。

高可用

NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實(shí)現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra，HBase模型，通過復(fù)制模型也能實(shí)現(xiàn)高可用。

主要應(yīng)用：

Apache HBase

這個(gè)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)建立在谷歌強(qiáng)大的BigTable管理引擎基礎(chǔ)上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個(gè)優(yōu)勢的數(shù)據(jù)庫，Hbase最初被設(shè)計(jì)應(yīng)用于Hadoop平臺(tái)，而這一強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺(tái)的龐大數(shù)據(jù)。

Apache Storm

用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理功能，同時(shí)還增加了低延遲的儀表板、安全警報(bào)，改進(jìn)了原有的操作方式，幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機(jī)會(huì)、發(fā)展新業(yè)務(wù)。

Apache Spark

該技術(shù)采用內(nèi)存計(jì)算，從多迭代批量處理出發(fā)，允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存做反復(fù)查詢，此外還融合數(shù)據(jù)倉庫、流處理和圖計(jì)算等多種計(jì)算范式，Spark用Scala語言實(shí)現(xiàn)，構(gòu)建在HDFS上，能與Hadoop很好的結(jié)合，而且運(yùn)行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

該技術(shù)迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)之一。當(dāng)它被用來管理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，對(duì)于復(fù)雜的分布式應(yīng)用，Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能，平臺(tái)的靈活性使它可以運(yùn)行在商用硬件系統(tǒng)，它還可以輕松地集成結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。

Apache Drill

你有多大的數(shù)據(jù)集？其實(shí)無論你有多大的數(shù)據(jù)集，Drill都能輕松應(yīng)對(duì)。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺(tái)，允許大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐，而且能很快得出結(jié)果。

Apache Sqoop

也許你的數(shù)據(jù)現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中，Sqoop可以幫你解決這個(gè)問題。這一平臺(tái)采用并發(fā)連接，可以將數(shù)據(jù)從關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)方便地轉(zhuǎn)移到Hadoop中，可以自定義數(shù)據(jù)類型以及元數(shù)據(jù)傳播的映射。事實(shí)上，你還可以將數(shù)據(jù)（如新的數(shù)據(jù)）導(dǎo)入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

這是功能強(qiáng)大的圖形處理平臺(tái)，具有很好可擴(kuò)展性和可用性。該技術(shù)已經(jīng)被Facebook采用，Giraph可以運(yùn)行在Hadoop環(huán)境中，可以將它直接部署到現(xiàn)有的Hadoop系統(tǒng)中。通過這種方式，你可以得到強(qiáng)大的分布式作圖能力，同時(shí)還能利用上現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你現(xiàn)有的Hadoop群集上，監(jiān)視所有的查詢。該技術(shù)和MapReduce一樣，具有強(qiáng)大的批處理能力，而且Impala對(duì)于實(shí)時(shí)的SQL查詢也有很好的效果，通過高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的數(shù)據(jù)。

Gephi

它可以用來對(duì)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)和量化處理，通過為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強(qiáng)大的可視化效果，你可以從數(shù)據(jù)中得到不一樣的洞察力。Gephi已經(jīng)支持多個(gè)圖表類型，而且可以在具有上百萬個(gè)節(jié)點(diǎn)的大型網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行。Gephi具有活躍的用戶社區(qū)，Gephi還提供了大量的插件，可以和現(xiàn)有系統(tǒng)完美的集成到一起，它還可以對(duì)復(fù)雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)流等信息進(jìn)行可視化分析。

MongoDB

這個(gè)堅(jiān)實(shí)的平臺(tái)一直被很多組織推崇，它在大數(shù)據(jù)管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創(chuàng)建，現(xiàn)在該技術(shù)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個(gè)應(yīng)用開源技術(shù)開發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫，可以用于在JSON這樣的平臺(tái)上存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。目前，紐約時(shí)報(bào)、Craigslist以及眾多企業(yè)都采用了MongoDB，幫助他們管理大型數(shù)據(jù)集。（Couchbase服務(wù)器也作為一個(gè)參考）。

十大頂尖公司：

Amazon Web Services

Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計(jì)算領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產(chǎn)品被稱為EMR（Elastic Map Reduce），AWS解釋這款產(chǎn)品采用了Hadoop技術(shù)來提供大數(shù)據(jù)管理服務(wù)，但它不是純開源Hadoop，經(jīng)過修改后現(xiàn)在被專門用在AWS云上。

Forrester稱EMR有很好的市場前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務(wù)，有一些公司將EMR應(yīng)用于數(shù)據(jù)查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創(chuàng)新，F(xiàn)orrester稱未來EMR可以基于工作量的需要自動(dòng)縮放調(diào)整大小。亞馬遜計(jì)劃為其產(chǎn)品和服務(wù)提供更強(qiáng)大的EMR支持，包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉庫、新公布的Kenesis實(shí)時(shí)處理引擎以及計(jì)劃中的NoSQL數(shù)據(jù)庫和商業(yè)智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發(fā)行版。

Cloudera

Cloudera有開源Hadoop的發(fā)行版，這個(gè)發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項(xiàng)目的很多技術(shù)，不過基于這些技術(shù)的發(fā)行版也有很大的進(jìn)步。Cloudera為它的Hadoop發(fā)行版開發(fā)了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和監(jiān)控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發(fā)行版基于開源Hadoop，但也不是純開源的產(chǎn)品。當(dāng)Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時(shí)，Cloudera的工程師們就會(huì)實(shí)現(xiàn)這些功能，或者找一個(gè)擁有這項(xiàng)技術(shù)的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop，但因?yàn)槠淇蓪?shí)現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求，這一點(diǎn)使它不同于其他那些供應(yīng)商。”目前，Cloudera的平臺(tái)已經(jīng)擁有200多個(gè)付費(fèi)客戶，一些客戶在Cloudera的技術(shù)支持下已經(jīng)可以跨1000多個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)PB級(jí)數(shù)據(jù)的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一樣，Hortonworks是一個(gè)純粹的Hadoop技術(shù)公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅(jiān)信開源Hadoop比任何其他供應(yīng)商的Hadoop發(fā)行版都要強(qiáng)大。Hortonworks的目標(biāo)是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū)，推進(jìn)開源項(xiàng)目的發(fā)展。Hortonworks平臺(tái)和開源Hadoop聯(lián)系緊密，公司管理人員表示這會(huì)給用戶帶來好處，因?yàn)樗梢苑乐贡还?yīng)商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個(gè)平臺(tái)，他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開源平臺(tái)）。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術(shù)，而是因?yàn)樵摴緦⑵渌虚_發(fā)的成果回報(bào)給了開源社區(qū)，比如Ambari，這個(gè)工具就是由Hortonworks開發(fā)而成，用來填充集群管理項(xiàng)目漏洞。Hortonworks的方案已經(jīng)得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應(yīng)商的支持。

IBM

當(dāng)企業(yè)考慮一些大的IT項(xiàng)目時(shí)，很多人首先會(huì)想到IBM。IBM是Hadoop項(xiàng)目的主要參與者之一，F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個(gè)Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級(jí)的數(shù)據(jù)。IBM在網(wǎng)格計(jì)算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施等眾多領(lǐng)域有著豐富的經(jīng)驗(yàn)。“IBM計(jì)劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計(jì)算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應(yīng)對(duì)高性能計(jì)算的工作負(fù)載管理等眾多技術(shù)。”

Intel

和AWS類似，英特爾不斷改進(jìn)和優(yōu)化Hadoop使其運(yùn)行在自己的硬件上，具體來說，就是讓Hadoop運(yùn)行在其至強(qiáng)芯片上，幫助用戶打破Hadoop系統(tǒng)的一些限制，使軟件和硬件結(jié)合的更好，英特爾的Hadoop發(fā)行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個(gè)產(chǎn)品，所以公司在未來還有很多改進(jìn)的可能，英特爾和微軟都被認(rèn)為是Hadoop市場上的潛力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop發(fā)行版目前為止也許是最好的了，不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對(duì)Hadoop用戶的調(diào)查顯示，MapR的評(píng)級(jí)最高，其發(fā)行版在架構(gòu)和數(shù)據(jù)處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發(fā)行版中。例如網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)（NFS）、災(zāi)難恢復(fù)以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個(gè)真正的大企業(yè)，還需要加強(qiáng)伙伴關(guān)系和市場營銷。

Microsoft

微軟在開源軟件問題上一直很低調(diào)，但在大數(shù)據(jù)形勢下，它不得不考慮讓W(xué)indows也兼容Hadoop，它還積極投入到開源項(xiàng)目中，以更廣泛地推動(dòng)Hadoop生態(tài)圈的發(fā)展。我們可以在微軟的公共云Windows Azure HDInsight產(chǎn)品中看到其成果。微軟的Hadoop服務(wù)基于Hortonworks的發(fā)行版，而且是為Azure量身定制的。

微軟也有一些其他的項(xiàng)目，包括名為Polybase的項(xiàng)目，讓Hadoop查詢實(shí)現(xiàn)了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說：“微軟在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、云、OLAP、BI、電子表格（包括PowerPivot）、協(xié)作和開發(fā)工具市場上有很大優(yōu)勢，而且微軟擁有龐大的用戶群，但要在Hadoop這個(gè)領(lǐng)域成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者還有很遠(yuǎn)的路要走。”

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分拆組合產(chǎn)生了Pivotal。Pivotal一直努力構(gòu)建一個(gè)性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版，為此，Pivotal在開源Hadoop的基礎(chǔ)上又添加了一些新的工具，包括一個(gè)名為HAWQ的SQL引擎以及一個(gè)專門解決大數(shù)據(jù)問題的Hadoop應(yīng)用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺(tái)的優(yōu)勢在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術(shù)，Pivotal的真正優(yōu)勢實(shí)際上等于EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止，Pivotal的用戶還不到100個(gè)，而且大多是中小型客戶。

Teradata

對(duì)于Teradata來說，Hadoop既是一種威脅也是一種機(jī)遇。數(shù)據(jù)管理，特別是關(guān)于SQL和關(guān)系數(shù)據(jù)庫這一領(lǐng)域是Teradata的專長。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺(tái)崛起可能會(huì)威脅到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通過與Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平臺(tái)集成了SQL技術(shù)，這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺(tái)上方便地使用存儲(chǔ)在Teradata數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。

AMPLab

通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔ⅲ覀儾趴梢岳斫馐澜纾@也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫、信息檢索、自然語言處理和語音識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域，努力改進(jìn)對(duì)信息包括不透明數(shù)據(jù)集內(nèi)信息的甄別技術(shù)。除了Spark，開源分布式SQL查詢引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有極高的查詢效率，具有良好的兼容性和可擴(kuò)展性。近幾年的發(fā)展使計(jì)算機(jī)科學(xué)進(jìn)入到全新的時(shí)代，而AMPLab為我們?cè)O(shè)想一個(gè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、通信等各種資源和技術(shù)靈活解決難題的方案，以應(yīng)對(duì)越來越復(fù)雜的各種難題。

大數(shù)據(jù)分析需要哪些工具

稍微整理了下常用到的大數(shù)據(jù)分析工具，看下能不能幫到你

1.專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工具

2.各種Python數(shù)據(jù)可視化第三方庫

3.其它語言的數(shù)據(jù)可視化框架

一、專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工具

1、FineReport

FineReport是一款純Java編寫的、集數(shù)據(jù)展示(報(bào)表)和數(shù)據(jù)錄入(表單)功能于一身的企業(yè)級(jí)web報(bào)表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設(shè)計(jì)復(fù)雜的中國式報(bào)表，搭建數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大數(shù)據(jù)分析的商業(yè)智能產(chǎn)品，提供了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自助數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)可視化于一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點(diǎn)像加強(qiáng)版的數(shù)據(jù)透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當(dāng)數(shù)據(jù)報(bào)表的門戶，也可以充當(dāng)各業(yè)務(wù)分析的平臺(tái)。

二、Python的數(shù)據(jù)可視化第三方庫

Python正慢慢地成為數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的主流語言之一。在Python的生態(tài)里，很多開發(fā)者們提供了非常豐富的、用于各種場景的數(shù)據(jù)可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結(jié)合Python語言繪制出漂亮的圖表。

1、pyecharts

Echarts(下面會(huì)提到)是一個(gè)開源免費(fèi)的javascript數(shù)據(jù)可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)圖表。當(dāng)Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發(fā)者維護(hù)的Echarts Python接口，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式數(shù)據(jù)可視化工具，它提供了優(yōu)雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能地可視化大型數(shù)據(jù)集以及流數(shù)據(jù)，幫助我們制作交互式圖表、可視化儀表板等。

三、其他數(shù)據(jù)可視化工具

1、Echarts

前面說過了，Echarts是一個(gè)開源免費(fèi)的javascript數(shù)據(jù)可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)圖表。

大家都知道去年春節(jié)以及近期央視大規(guī)劃報(bào)道的百度大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，如百度遷徙、百度司南、百度大數(shù)據(jù)預(yù)測等等，這些產(chǎn)品的數(shù)據(jù)可視化均是通過ECharts來實(shí)現(xiàn)的。

2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復(fù)雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞云等。

大數(shù)據(jù)都是學(xué)什么軟件？

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統(tǒng)，這兩個(gè)是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)的順序不分前后。

大數(shù)據(jù)

Java ：只要了解一些基礎(chǔ)即可，做大數(shù)據(jù)不需要很深的Java 技術(shù)，學(xué)java SE 就相當(dāng)于有學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

Linux：因?yàn)榇髷?shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux上運(yùn)行的，所以Linux要學(xué)習(xí)的扎實(shí)一些，學(xué)好Linux對(duì)你快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會(huì)有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運(yùn)行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，能少踩很多坑，學(xué)會(huì)shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數(shù)據(jù)集群。還能讓你對(duì)以后新出的大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)起來更快。

Hadoop：這是現(xiàn)在流行的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)幾乎已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)的代名詞，所以這個(gè)是必學(xué)的。Hadoop里面包括幾個(gè)組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲(chǔ)在這個(gè)上面，MapReduce是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理計(jì)算的，它有個(gè)特點(diǎn)就是不管多大的數(shù)據(jù)只要給它時(shí)間它就能把數(shù)據(jù)跑完，但是時(shí)間可能不是很快所以它叫數(shù)據(jù)的批處理。

Zookeeper：這是個(gè)萬金油，安裝Hadoop的HA的時(shí)候就會(huì)用到它，以后的Hbase也會(huì)用到它。它一般用來存放一些相互協(xié)作的信息，這些信息比較小一般不會(huì)超過1M，都是使用它的軟件對(duì)它有依賴，對(duì)于我們個(gè)人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學(xué)習(xí)完大數(shù)據(jù)的處理了，接下來學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)小數(shù)據(jù)的處理工具mysql數(shù)據(jù)庫，因?yàn)橐粫?huì)裝hive的時(shí)候要用到，mysql需要掌握到什么層度那?你能在Linux上把它安裝好，運(yùn)行起來，會(huì)配置簡單的權(quán)限，修改root的密碼，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫。這里主要的是學(xué)習(xí)SQL的語法，因?yàn)閔ive的語法和這個(gè)非常相似。

Sqoop：這個(gè)是用于把Mysql里的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop里的。當(dāng)然你也可以不用這個(gè)，直接把Mysql數(shù)據(jù)表導(dǎo)出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當(dāng)然生產(chǎn)環(huán)境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個(gè)東西對(duì)于會(huì)SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數(shù)據(jù)變的很簡單，不會(huì)再費(fèi)勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個(gè)就可以了。

Oozie：既然學(xué)會(huì)Hive了，我相信你一定需要這個(gè)東西，它可以幫你管理你的Hive或者M(jìn)apReduce、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執(zhí)行正確，出錯(cuò)了給你發(fā)報(bào)警并能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務(wù)的依賴關(guān)系。我相信你一定會(huì)喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態(tài)體系中的NOSQL數(shù)據(jù)庫，他的數(shù)據(jù)是按照key和value的形式存儲(chǔ)的并且key是唯一的，所以它能用來做數(shù)據(jù)的排重，它與MYSQL相比能存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量大很多。所以他常被用于大數(shù)據(jù)處理完成之后的存儲(chǔ)目的地。

Kafka：這是個(gè)比較好用的隊(duì)列工具，隊(duì)列是干嗎的?排隊(duì)買票你知道不?數(shù)據(jù)多了同樣也需要排隊(duì)處理，這樣與你協(xié)作的其它同學(xué)不會(huì)叫起來，你干嗎給我這么多的數(shù)據(jù)(比如好幾百G的文件)我怎么處理得過來，你別怪他因?yàn)樗皇歉愦髷?shù)據(jù)的，你可以跟他講我把數(shù)據(jù)放在隊(duì)列里你使用的時(shí)候一個(gè)個(gè)拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優(yōu)化他的程序去了，因?yàn)樘幚聿贿^來就是他的事情。而不是你給的問題。當(dāng)然我們也可以利用這個(gè)工具來做線上實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的入庫或入HDFS，這時(shí)你可以與一個(gè)叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補(bǔ)基于MapReduce處理數(shù)據(jù)速度上的缺點(diǎn)，它的特點(diǎn)是把數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存中計(jì)算而不是去讀慢的要死進(jìn)化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運(yùn)算，所以算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因?yàn)樗鼈兌际怯肑VM的。

10個(gè)頂級(jí)Mongodb GUI工具，以圖形方式管理數(shù)據(jù)庫

MongoDB是一個(gè)面向文檔的數(shù)據(jù)庫，屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫，它使用類似JSON的文檔和schemata。

MongoDB的默認(rèn)接口是（CLI）命令行，新用戶很難像專業(yè)人員那樣處理數(shù)據(jù)庫。因此，有一些MongoDB管理工具來提供GUI界面以提高生產(chǎn)力。就像phpmyadmin為MySQL/MariaDB數(shù)據(jù)庫提供基于HTTP網(wǎng)絡(luò)的GUI界面一樣。但是，此處包含的所有工具都不是基于HTTP的，只有少數(shù)工具為MongoDB提供Web界面。以下是使用GUI的比較流行的MongoDB管理工具列表：

要從具有圖形用戶界面的MongoDB開始，MongoDB是最好的方法之一。MongoDB Compass Community由MongoDB開發(fā)人員開發(fā)，這意味著更高的可靠性和兼容性。它為MongoDB提供GUI mongodb工具，以 探索 數(shù)據(jù)庫交互；具有完整的CRUD功能并提供可視方式。借助內(nèi)置模式可視化，用戶可以分析文檔并顯示豐富的結(jié)構(gòu)。為了監(jiān)控服務(wù)器的負(fù)載，它提供了數(shù)據(jù)庫操作的實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)信息。就像MongoDB一樣，Compass也有兩個(gè)版本，一個(gè)是Enterprise（付費(fèi)），社區(qū)可以免費(fèi)使用。適用于Linux，Mac或Windows。

NoSQLBooster是MongoDB CLI界面中非常流行的GUI工具。它正式名稱為MongoBooster。NoSQLBooster是一個(gè)跨平臺(tái)，它帶有一堆mongodb工具來管理數(shù)據(jù)庫和監(jiān)控服務(wù)器。這個(gè)Mongodb工具包括服務(wù)器監(jiān)控工具，Visual Explain Plan，查詢構(gòu)建器，SQL查詢，ES2017語法支持等等......它有免費(fèi)，個(gè)人和商業(yè)版本，當(dāng)然，免費(fèi)版本有一些功能限制。NoSQLBooster也可用于Windows，MacOS和Linux。

ClusterControl是另一個(gè)MongoDB工具，具有管理數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的GUI。它還有兩個(gè)版本 - 社區(qū)和企業(yè)版。不用說，ClusterControl社區(qū)版可以免費(fèi)使用，而企業(yè)則是付費(fèi)的。它不僅限于MongoDB，還支持MySQL，MySQL復(fù)制，MySQL NDB集群，Galera集群，MariaDB，PostgreSQL，TimescaleDB，Docker和ProxySQL。

ClusterControl為數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)架構(gòu)提供全自動(dòng)安全性，該基礎(chǔ)架構(gòu)具有單個(gè)圖形用戶界面，可操作和自動(dòng)化MongoDB和MySQL數(shù)據(jù)庫環(huán)境。它可通過YUM/APT提供回購，適用于Linux平臺(tái)（RedHat，Centos，Ubuntu或Debian）。

Nosqlclient是一個(gè)免費(fèi)的開源MongoDB管理工具，基于Web的GUI意味著不再需要命令行來管理數(shù)據(jù)庫。我們可以使用Nosqlclient在MongoDB中插入，刪除或更新數(shù)據(jù)，而無需使用查詢。它可作為桌面應(yīng)用程序，Docker和Web應(yīng)用程序使用。Web使用HTTP為MOngoDB提供基于瀏覽器的界面。

Robo 3T由MongoDB客戶端Studio 3T的開發(fā)人員維護(hù)和提供。以前，Robo 3T被稱為Robomongo。它也是適用于Windows，MacOS和Linux的跨平臺(tái)MongoDB GUI管理工具。它具有相同的引擎和環(huán)境，是MongoDB shell（3.2）的一部分。

上面提到的Robomong被3T收購并更名為Robot 3T；現(xiàn)在是Studio 3T的一部分。那么，Studio 3T是什么？與其他提到的MongoDB管理GUI工具一樣，Studio 3T也是一個(gè)基于GUI的工具，用于管理數(shù)據(jù)庫，但在付費(fèi)類別中。但是，此工具的30天免費(fèi)試用版允許用戶在投入資金之前使用并了解其功能。與免費(fèi)和開源Robot 3T相比，Studio 3T具有更多功能并提供企業(yè)支持。與Robo 3T相同，它也適用于Windows，Linux（Ubuntu和CentOS）和MacOS。

Mongo Management Studio是一個(gè)用于數(shù)據(jù)庫管理的免費(fèi)MongoDB GUI工具。它輕巧，界面清晰，易于開發(fā)基于MongoDB的項(xiàng)目。它使用nodeJs，Electron框架，MongoDB和AngularJs開發(fā)。MMS與MongoDB 3.0/3.2/3.4兼容。

與上述所有MongoDB管理工具一樣，用戶可以輕松安裝它，但免費(fèi)版僅適用于Windows；而企業(yè)和個(gè)人則適用于Linux，Windows和MacOS。企業(yè)版（Web服務(wù)器）支持MongoDB Web界面HTTP GUI，這意味著我們可以在主服務(wù)器上安裝，之后可以在本地或遠(yuǎn)程使用瀏覽器的任何系統(tǒng)上訪問。但是，個(gè)人版和免費(fèi)版只能在已安裝它們的本地系統(tǒng)上使用。

它是面向關(guān)系，NoSQL和云平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫開發(fā)人員的通用集成開發(fā)環(huán)境（IDE）。因此，支持各種數(shù)據(jù)庫來開發(fā)，訪問，管理和可視化分析數(shù)據(jù)。

對(duì)于MongoDB，Aqua Data Studio使用具有管理和數(shù)據(jù)庫查詢功能的圖形用戶界面作為管理工具。Aqua Data studio的Visual界面允許用戶瀏覽和修改數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，包括模式對(duì)象和集合，以及維護(hù)數(shù)據(jù)庫安全性。

它提供了一個(gè)MongoDB數(shù)據(jù)庫工具包，包括各種工具，如Visual Analytics，MongoSQL查詢參考，MongoJS查詢分析器，MongoShell MongoShell，F(xiàn)luidShell，查詢和分析工具，網(wǎng)格和數(shù)據(jù)透視圖，表數(shù)據(jù)編輯器，導(dǎo)入和導(dǎo)出工具，實(shí)體關(guān)系建模；Visual Query Builder；比較工具：架構(gòu)比較，文件比較；SQL 歷史 記錄，Open API腳本環(huán)境，集成安全Shell（SSH）和版本控制：Subversion（SVN），Git，CVS，Perforce。

MongoJS查詢分析器Javascript編輯器允許執(zhí)行JavaScript命令并支持自動(dòng)完成和語法突出顯示。結(jié)果可以在樹層次結(jié)構(gòu)，網(wǎng)格結(jié)果和文本中看到。

作為付費(fèi)產(chǎn)品，Aqua Data Studio的試用版提供14天，具有所有企業(yè)功能。所以，如果你正在尋找一些付費(fèi)產(chǎn)品，那么你可以在花錢之前免費(fèi)試用它。它適用于Windows，Linux和MacOS。

這聽起來像phpMyAdmin工具。但是，phpMoAdmin也是PHP編寫的但是可用于MongoDB。它基于Vork PHP框架。很輕巧，易于安裝。它只有115KB的moadmin.php文件，用戶可以放在網(wǎng)站的任何地方開始工作。

它是一個(gè)跨平臺(tái)的MongoDB管理工具，在Open Source許可下發(fā)布，使用Electron框架和Angular JS構(gòu)建。可在GitHub上找到。

以上談到了Windows，Linux和MacOS MongoDB管理客戶端，所以那些正在尋找智能手機(jī)和平板電腦的用戶mongoDB管理可以試試Mongolime。它為MongoDB移動(dòng)客戶端提供了輕松連接和訪問MongoDB服務(wù)器的功能。它具有內(nèi)置的SSH隧道，可以通過SSL輕松驗(yàn)證和連接遠(yuǎn)程服務(wù)器。MongoLime是免費(fèi)增值MongoDB客戶端應(yīng)用程序，支持iOS和Android平臺(tái)。

使用Node.js，Express和Bootstrap3編寫的基于Web的MongoDB管理界面。它允許連接多個(gè)數(shù)據(jù)庫；查看/添加/刪除數(shù)據(jù)庫，集合和文檔；預(yù)覽音頻/視頻/圖像資產(chǎn)；GridFS支持 - 添加/獲取/刪除難以置信的大文件；在文檔中使用BSON數(shù)據(jù)類型，Mobile / Responsive - Bootstrap以及更多功能。

文章名稱：nosql建模工具,nosql軟件
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