在技术和数据不断发展的场景中，数据工程 是驱动广泛数据集的组织和处理的基本动力。随着创新者开始研究这个充满活力的领域，他们的成功依赖于精通最新、最引人注目的工具来创建适应性强的信息管道。在这里，让我们收集每位专家都应该记住的基本数据工程工具，以便他们的工具包在这个快速发展的领域保持领先地位。
什么是数据工程工具？
数据工程工具正在定制应用程序和阶段，旨在使用最广泛认可的方法来收集、存储、处理和管理大量信息。这些工具在数据工程领域具有至关重要的影响，该领域基于数据分类和处理技术的务实使用来满足数据工程师、专家等的需求。
选择数据工程工具的重要规则是什么？
选择数据工程工具需要考虑各种模型，以确保它们满足数据系统的特定需求和要求。以下是选择数据工程工具时需要考虑的几个重要措施。
适应性
适应性是数据工程的关键因素之一。这将继续发展信息量并扩展数据处理的想法。考虑该工具能够平均扩展（添加更多资产）或向上扩展（刷新单个资产）来解决基本信息结构的问题。
信息传输和处理
这个特定因素围绕着设备处理信息更改、清理和处理任务的能力。在这里，我们应该寻找与强大的ETL（分离、更改、加载）流程配合使用的亮点。这个强大的工具将有助于不同的数据控制任务，使您能够构建和规划数据，以在不同的设置中进行评估、报告或限制。
安全
安全是重要术语之一在数据工程中。在这里，我们应该确保这些工具遵循数据加密、访问控制和遵守重要规则（例如 GDPR 或 HIPAA）的最佳实践。该调查包括针对未经批准的访问、信息泄露的保障措施，以及在整个信息周期中保护重要信息的保证。
成本
总拥有成本围绕着解决问题和保持现场更新而展开。仔细调查估值模型，确保其符合您的财务安排限制。考虑当前和未来的费用，并了解与仪器使用和维护相关的任何秘密费用或额外费用。
数据工程工具
数据工程结合了数据的收集、处理和处理，以帮助检查和指导。有多种工具适用于数据工程周期的不同阶段。重要的数据工程工具是：
Apache Hadoop
使用大量工具，Apache Hadoop 是一个开源系统使用大量工具来分发庞大的信息记录。它将 MapReduce 编程范例与 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 结合起来进行数据管理。关键发展之一是存储数据和用于处理的 MapReduce 编程模型。 Hadoop 专为批量处理大量信息而设计。它是信息系统领域的重要创新之一。
它提供了一种适应性强且务实的理解反应。它是该领域信息评估和企业信息领域的重要工具。这为理解海量数据和业务信息提供了灵活实用的响应。
Apache Spark
Apache Spark 是一种开源分布式计算技术。它为管理海量数据和分析大量数据检查提供了一个快速、快速且非常有用的框架。
Apache Spark 是一个快速且通常有用的处理框架，它快速且通常有用。它维护组处理（通过 Spark Core）和流处理（通过 Spark Streaming）。 Spark 改进了复杂数据处理任务的处理，提供 Python、R、Java、Scala 和 Scala Python 中的 API，并增强了复杂数据处理任务的处理。
它是为了满足 MapReduce 模型的需求而设计的，MapReduce 模型是 Apache Hadoop 主要模型的主要模型。
阿帕奇卡夫卡
Apache Kafka是重要的分布式流媒体平台之一。这种特殊的工具通常用于创建可靠的信息管道和流应用程序。 Kafka 为循环模型提供了更多实时处理管理能力。该工具有助于增加多样性、稳定性和对非基本故障的适应性。
Apache Kafka 是一个从根本上来说灵活且容错的数据通知框架，这使其成为创建当今数据结构基本部分的重要组成部分。它最初是由 LinkedIn 创建的，最后作为 Apache 编程基础项目公开发布。
阿帕奇气流
它是一个用于规划复杂工作周期和数据管道的开源平台。这使客户能够创建、安排和监控流程。 Airflow 对于创建 ETL 流程、数据重新定位和自动化任务特别有用。这通过模块保持了可扩展性。它拥有一个充满活力的社区，为新的发展做出贡献。
Apache Airflow 广泛应用于数据工程和数据科学的许多领域。它用于 ETL（集中、更改、负担）流程、数据仓库和数据评估等工作。
这些工具的选择取决于它们的用途。这些因素主要是所处理的数据的大小和数据工程团队的性质。各种组织混合使用这些工具来构建更快、更灵活的数据工程管道。
结论
随着我们在数据工程领域的进一步发展，了解这些主要工具非常重要。更新您的知识和技能并了解最新趋势对于该领域的进步至关重要。通过了解这些工具并保持该领域的最新动态，数据工程专家可以应对巨大的数据挑战。总的来说，这促进了他们的努力和联系的进步。