它可以处理非结构化和结构化数据

[CompanyDatabase]

它保证高可扩展性和可用性，同时又不影响性能。许多公司都使用它，因为它具有低延迟和分布式特性。 您还可以使用 Cassandra 创建可满足可扩展性要求的自定义数据基础架构。此外，它具有高度的容错能力，可确保数据的准确性和可靠性。 Cassandra 适用于宽列存储，并且可以在不删除查询的情况下更新表。但是，您无法执行连接和子查询。 9.Apache Hadoop Hadoop 是用于处理大数据的开源工具和库的集合。它为计算机集群上的大数据提供了分布式计算选项。它还为用户提供详细的分析和实时数据处理信息。 Hadoop 使用 MapReduce 编程进行并行处理，并具有不同的开发模块，例如 yarn 和 HDFS。


。您还可以使用 Apache Mahout 在 Hadoop 上执行机器学习操作。 10. MongoDB MongoDB 是一种高度灵活且易于使用的 NoSQL 数据库。它是市场上最受欢迎的工具之一，许多公司都使用 MongoDB 来清理 澳大利亚电话号码 和分析数据。 MongoDB 是面向文档的，适用于键值存储。它允许您查询结构化和非结构化数据集。此外，由于其 MapReduce 功能，它在存储和处理大量数据方面非常高效。 结论 这些是市场上最受欢迎的一些数据工程工具。每种工具都有自己的优点和缺点。



数据工程师有责任了解可用的选择，并为其业务选择最佳工具。他们在做出决定时还应考虑诸如易于实施、用例和组织标准等因素。 外包软件、应用程序和网站开发是帮助公司取得成功的好方法。聘请外部公司处理开发项目或长期合同的做法并不是什么新鲜事。然而，在过去十年左右的时间里，这种做法的受欢迎程度呈指数级增长。截至 2019 年，该行业在全球一年内就创造了260 亿美元的收入。 在许多情况下，组织根本没有时间或资源在内部组建一支完整的开发团队，因此他们求助于第三方专家来满足他们的技术需求。不过，这对公司来说并不总是一条明确的路径。