我推薦一些常用的大數(shù)據(jù)分析工具

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(報表)和數(shù)據(jù)錄入(表單)功能于一身的企業(yè)級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，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，有點像加強版的數(shù)據(jù)透視表。上手簡單，可視化庫豐富?？梢猿洚敂?shù)據(jù)報表的門戶，也可以充當各業(yè)務分析的平臺。

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合Python語言繪制出漂亮的圖表。

1、pyecharts

Echarts(下面會提到)是一個開源免費的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Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發(fā)者維護的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，可以高性能的可視化大型數(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是一個開源免費的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)預測等等，這些產(chǎn)品的數(shù)據(jù)可視化均是通過ECharts來實現(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)分析是一個含義廣泛的術語，是指數(shù)據(jù)集，如此龐大而復雜的，他們需要專門設計的硬件和軟件工具進行處理。該數(shù)據(jù)集通常是萬億或EB的大小。這些數(shù)據(jù)集收集自各種各樣的來源：傳感器，氣候信息，公開的信息，如雜志，報紙，文章。大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的其他例子包括購買交易記錄，網(wǎng)絡日志，病歷，軍事監(jiān)控，視頻和圖像檔案，及大型電子商務。

大數(shù)據(jù)分析，他們對企業(yè)的影響有一個興趣高漲。大數(shù)據(jù)分析是研究大量的數(shù)據(jù)的過程中尋找模式，相關性和其他有用的信息，可以幫助企業(yè)更好地適應變化，并做出更明智的決策。

一、Hadoop

Hadoop是一個開源框架，它允許在整個集群使用簡單編程模型計算機的分布式環(huán)境存儲并處理大數(shù)據(jù)。它的目的是從單一的服務器到上千臺機器的擴展，每一個臺機都可以提供本地計算和存儲。

Hadoop是一個能夠對大量數(shù)據(jù)進行分布式處理的軟件框架。但是 Hadoop是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop

是可靠的，即使計算元素和存儲會失敗，它維護多個工作數(shù)據(jù)副本，確保能夠針對失敗的節(jié)點重新分布處理。Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通過并行處理加快處理速度。Hadoop

還是可伸縮的，能夠處理 PB級數(shù)據(jù)。此外，Hadoop依賴于社區(qū)服務器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

Hadoop是輕松架構和使用的分布式計算平臺。用戶可以輕松地在Hadoop上開發(fā)和運行處理海量數(shù)據(jù)的應用程序。它主要有以下幾個優(yōu)點：

1、高可靠性。Hadoop按位存儲和處理數(shù)據(jù)的能力值得人們信賴。

2、高擴展性。Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數(shù)據(jù)并完成計算任務的，這些集簇可以方便地擴展到數(shù)以千計的節(jié)點中。

3、高效性。Hadoop能夠在節(jié)點之間動態(tài)地移動數(shù)據(jù)，并保證各個節(jié)點的動態(tài)平衡，因此處理速度非常快。

4、高容錯性。Hadoop能夠自動保存數(shù)據(jù)的多個副本，并且能夠自動將失敗的任務重新分配。

Hadoop帶有用 Java語言編寫的框架，因此運行在 Linux生產(chǎn)平臺上是非常理想的。Hadoop上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如

C++。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and

Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯(lián)邦協(xié)調理事會向國會提交了"重大挑戰(zhàn)項目：高性能計算與通信"的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統(tǒng)科學戰(zhàn)略項目，其目的是通過加強研究與開發(fā)解決一批重要的科學與技術挑戰(zhàn)問題。HPCC是美國實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發(fā)可擴展的計算系統(tǒng)及相關軟件，以支持太位級網(wǎng)絡傳輸性能，開發(fā)千兆比特網(wǎng)絡技術，擴展研究和教育機構及網(wǎng)絡連接能力。

該項目主要由五部分組成：

1、高性能計算機系統(tǒng)(HPCS)，內容包括今后幾代計算機系統(tǒng)的研究、系統(tǒng)設計工具、先進的典型系統(tǒng)及原有系統(tǒng)的評價等;

2、先進軟件技術與算法(ASTA)，內容有巨大挑戰(zhàn)問題的軟件支撐、新算法設計、軟件分支與工具、計算計算及高性能計算研究中心等;

3、國家科研與教育網(wǎng)格(NREN)，內容有中接站及10億位級傳輸?shù)难芯颗c開發(fā);

4、基本研究與人類資源(BRHR)，內容有基礎研究、培訓、教育及課程教材，被設計通過獎勵調查者-開始的，長期的調查在可升級的高性能計算中來增加創(chuàng)新意識流，通過提高教育和高性能的計算訓練和通信來加大熟練的和訓練有素的人員的聯(lián)營，和來提供必需的基礎架構來支持這些調查和研究活動;

5、信息基礎結構技術和應用(IITA)，目的在于保證美國在先進信息技術開發(fā)方面的領先地位。

三、Storm

Storm是一個免費開源、分布式、高容錯的實時計算系統(tǒng)。Storm令持續(xù)不斷的流計算變得容易，彌補了Hadoop批處理所不能滿足的實時要求。Storm經(jīng)常用于在實時分析、在線機器學習、持續(xù)計算、分布式遠程調用和ETL等領域。Storm的部署管理非常簡單，而且，在同類的流式計算工具，Storm的性能也是非常出眾的。

Storm是自由的開源軟件，一個分布式的、容錯的實時計算系統(tǒng)。Storm可以非常可靠的處理龐大的數(shù)據(jù)流，用于處理Hadoop的批量數(shù)據(jù)。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業(yè)包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。

Storm有許多應用領域：實時分析、在線機器學習、不停頓的計算、分布式RPC(遠過程調用協(xié)議，一種通過網(wǎng)絡從遠程計算機程序上請求服務)、

ETL(Extraction-Transformation-Loading的縮寫，即數(shù)據(jù)抽取、轉換和加載)等等。Storm的處理速度驚人：經(jīng)測試，每個節(jié)點每秒鐘可以處理100萬個數(shù)據(jù)元組。Storm是可擴展、容錯，很容易設置和操作。

四、Apache Drill

為了幫助企業(yè)用戶尋找更為有效、加快Hadoop數(shù)據(jù)查詢的方法，Apache軟件基金會近日發(fā)起了一項名為"Drill"的開源項目。Apache

Drill實現(xiàn)了Google’s Dremel。"Drill"已經(jīng)作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟件工程師持續(xù)推廣。

該項目將會創(chuàng)建出開源版本的谷歌Dremel

Hadoop工具(谷歌使用該工具來為Hadoop數(shù)據(jù)分析工具的互聯(lián)網(wǎng)應用提速)。而"Drill"將有助于Hadoop用戶實現(xiàn)更快查詢海量數(shù)據(jù)集的目的。

"Drill"項目其實也是從谷歌的Dremel項目中獲得靈感：該項目幫助谷歌實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android

Market上的應用程序數(shù)據(jù)、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統(tǒng)上的測試結果等等。

通過開發(fā)"Drill"Apache開源項目，組織機構將有望建立Drill所屬的API接口和靈活強大的體系架構，從而幫助支持廣泛的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)格式和查詢語言。

五、RapidMiner

RapidMiner提供機器學習程序。而數(shù)據(jù)挖掘，包括數(shù)據(jù)可視化，處理，統(tǒng)計建模和預測分析。

RapidMiner是世界領先的數(shù)據(jù)挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數(shù)據(jù)挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數(shù)據(jù)藝術，能簡化數(shù)據(jù)挖掘過程的設計和評價。

功能和特點

免費提供數(shù)據(jù)挖掘技術和庫;100%用Java代碼(可運行在操作系統(tǒng));數(shù)據(jù)挖掘過程簡單，強大和直觀;內部XML保證了標準化的格式來表示交換數(shù)據(jù)挖掘過程;可以用簡單腳本語言自動進行大規(guī)模進程;多層次的數(shù)據(jù)視圖，確保有效和透明的數(shù)據(jù);圖形用戶界面的互動原型;命令行(批處理模式)自動大規(guī)模應用;Java

API(應用編程接口);簡單的插件和推廣機制;強大的可視化引擎，許多尖端的高維數(shù)據(jù)的可視化建模;400多個數(shù)據(jù)挖掘運營商支持;耶魯大學已成功地應用在許多不同的應用領域，包括文本挖掘，多媒體挖掘，功能設計，數(shù)據(jù)流挖掘，集成開發(fā)的方法和分布式數(shù)據(jù)挖掘。

RapidMiner的局限性;RapidMiner在行數(shù)方面存在大小限制;對于RapidMiner，您需要比ODM和SAS更多的硬件資源。

六、Pentaho BI

Pentaho BI平臺不同于傳統(tǒng)的BI

產(chǎn)品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在于將一系列企業(yè)級BI產(chǎn)品、開源軟件、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發(fā)。它的出現(xiàn)，使得一系列的面向商務智能的獨立產(chǎn)品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。

Pentaho BI平臺，Pentaho Open BI

套件的核心架構和基礎，是以流程為中心的，因為其中樞控制器是一個工作流引擎。工作流引擎使用流程定義來定義在BI

平臺上執(zhí)行的商業(yè)智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI

平臺包含組件和報表，用以分析這些流程的性能。目前，Pentaho的主要組成元素包括報表生成、分析、數(shù)據(jù)挖掘和工作流管理等等。這些組件通過

J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技術集成到Pentaho平臺中來。

Pentaho的發(fā)行，主要以Pentaho SDK的形式進行。

Pentaho

SDK共包含五個部分：Pentaho平臺、Pentaho示例數(shù)據(jù)庫、可獨立運行的Pentaho平臺、Pentaho解決方案示例和一個預先配制好的

Pentaho網(wǎng)絡服務器。其中Pentaho平臺是Pentaho平臺最主要的部分，囊括了Pentaho平臺源代碼的主體;Pentaho數(shù)據(jù)庫為

Pentaho平臺的正常運行提供的數(shù)據(jù)服務，包括配置信息、Solution相關的信息等等，對于Pentaho平臺來說它不是必須的，通過配置是可以用其它數(shù)據(jù)庫服務取代的;可獨立運行的Pentaho平臺是Pentaho平臺的獨立運行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平臺在沒有應用服務器支持的情況下獨立運行;

Pentaho解決方案示例是一個Eclipse工程，用來演示如何為Pentaho平臺開發(fā)相關的商業(yè)智能解決方案。

Pentaho BI平臺構建于服務器，引擎和組件的基礎之上。這些提供了系統(tǒng)的J2EE

服務器，安全，portal，工作流，規(guī)則引擎，圖表，協(xié)作，內容管理，數(shù)據(jù)集成，分析和建模功能。這些組件的大部分是基于標準的，可使用其他產(chǎn)品替換之。

七、Druid

Druid是實時數(shù)據(jù)分析存儲系統(tǒng)，Java語言中最好的數(shù)據(jù)庫連接池。Druid能夠提供強大的監(jiān)控和擴展功能。

八、Ambari

大數(shù)據(jù)平臺搭建、監(jiān)控利器;類似的還有CDH

1、提供Hadoop集群

Ambari為在任意數(shù)量的主機上安裝Hadoop服務提供了一個逐步向導。

Ambari處理集群Hadoop服務的配置。

2、管理Hadoop集群

Ambari為整個集群提供啟動、停止和重新配置Hadoop服務的中央管理。

3、監(jiān)視Hadoop集群

Ambari為監(jiān)視Hadoop集群的健康狀況和狀態(tài)提供了一個儀表板。

九、Spark

大規(guī)模數(shù)據(jù)處理框架(可以應付企業(yè)中常見的三種數(shù)據(jù)處理場景：復雜的批量數(shù)據(jù)處理(batch data

processing);基于歷史數(shù)據(jù)的交互式查詢;基于實時數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)處理，Ceph:Linux分布式文件系統(tǒng)。

十、Tableau Public

1、什么是Tableau Public-大數(shù)據(jù)分析工具

這是一個簡單直觀的工具。因為它通過數(shù)據(jù)可視化提供了有趣的見解。Tableau

Public的百萬行限制。因為它比數(shù)據(jù)分析市場中的大多數(shù)其他玩家更容易使用票價。使用Tableau的視覺效果，您可以調查一個假設。此外，瀏覽數(shù)據(jù)，并交叉核對您的見解。

2、Tableau Public的使用

您可以免費將交互式數(shù)據(jù)可視化發(fā)布到Web;無需編程技能;發(fā)布到Tableau

Public的可視化可以嵌入到博客中。此外，還可以通過電子郵件或社交媒體分享網(wǎng)頁。共享的內容可以進行有效硫的下載。這使其成為最佳的大數(shù)據(jù)分析工具。

3、Tableau Public的限制

所有數(shù)據(jù)都是公開的，并且限制訪問的范圍很小;數(shù)據(jù)大小限制;無法連接到[R;讀取的唯一方法是通過OData源，是Excel或txt。

十一、OpenRefine

1、什么是OpenRefine-數(shù)據(jù)分析工具

以前稱為GoogleRefine的數(shù)據(jù)清理軟件。因為它可以幫助您清理數(shù)據(jù)以進行分析。它對一行數(shù)據(jù)進行操作。此外，將列放在列下，與關系數(shù)據(jù)庫表非常相似。

2、OpenRefine的使用

清理凌亂的數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)轉換;從網(wǎng)站解析數(shù)據(jù);通過從Web服務獲取數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)添加到數(shù)據(jù)集。例如，OpenRefine可用于將地址地理編碼到地理坐標。

3、OpenRefine的局限性

Open Refine不適用于大型數(shù)據(jù)集;精煉對大數(shù)據(jù)不起作用

十二、KNIME

1、什么是KNIME-數(shù)據(jù)分析工具

KNIME通過可視化編程幫助您操作，分析和建模數(shù)據(jù)。它用于集成各種組件，用于數(shù)據(jù)挖掘和機器學習。

2、KNIME的用途

不要寫代碼塊。相反，您必須在活動之間刪除和拖動連接點;該數(shù)據(jù)分析工具支持編程語言;事實上，分析工具，例如可擴展運行化學數(shù)據(jù)，文本挖掘，蟒蛇，和[R

。

3、KNIME的限制

數(shù)據(jù)可視化不佳

十三、Google Fusion Tables

1、什么是Google Fusion Tables

對于數(shù)據(jù)工具，我們有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一個令人難以置信的數(shù)據(jù)分析，映射和大型數(shù)據(jù)集可視化工具。此外，Google

Fusion Tables可以添加到業(yè)務分析工具列表中。這也是最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。

2、使用Google Fusion Tables

在線可視化更大的表格數(shù)據(jù);跨越數(shù)十萬行進行過濾和總結;將表與Web上的其他數(shù)據(jù)組合在一起;您可以合并兩個或三個表以生成包含數(shù)據(jù)集的單個可視化;

3、Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行數(shù)據(jù)包含在查詢結果中或已映射;在一次API調用中發(fā)送的數(shù)據(jù)總大小不能超過1MB。

十四、NodeXL

1、什么是NodeXL

它是關系和網(wǎng)絡的可視化和分析軟件。NodeXL提供精確的計算。它是一個免費的(不是專業(yè)的)和開源網(wǎng)絡分析和可視化軟件。NodeXL是用于數(shù)據(jù)分析的最佳統(tǒng)計工具之一。其中包括高級網(wǎng)絡指標。此外，訪問社交媒體網(wǎng)絡數(shù)據(jù)導入程序和自動化。

2、NodeXL的用途

這是Excel中的一種數(shù)據(jù)分析工具，可幫助實現(xiàn)以下方面：

數(shù)據(jù)導入;圖形可視化;圖形分析;數(shù)據(jù)表示;該軟件集成到Microsoft Excel

2007,2010,2013和2016中。它作為工作簿打開，包含各種包含圖形結構元素的工作表。這就像節(jié)點和邊緣;該軟件可以導入各種圖形格式。這種鄰接矩陣，Pajek

.net，UCINet.dl，GraphML和邊緣列表。

3、NodeXL的局限性

您需要為特定問題使用多個種子術語;在稍微不同的時間運行數(shù)據(jù)提取。

十五、Wolfram Alpha

1、什么是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram創(chuàng)建的計算知識引擎或應答引擎。

2、Wolfram Alpha的使用

是Apple的Siri的附加組件;提供技術搜索的詳細響應并解決微積分問題;幫助業(yè)務用戶獲取信息圖表和圖形。并有助于創(chuàng)建主題概述，商品信息和高級定價歷史記錄。

3、Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能處理公開數(shù)字和事實，而不能處理觀點;它限制了每個查詢的計算時間;這些數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計工具有何疑問?

十六、Google搜索運營商

1、什么是Google搜索運營商

它是一種強大的資源，可幫助您過濾Google結果。這立即得到最相關和有用的信息。

2、Google搜索運算符的使用

更快速地過濾Google搜索結果;Google強大的數(shù)據(jù)分析工具可以幫助發(fā)現(xiàn)新信息。

十七、Excel解算器

1、什么是Excel解算器

Solver加載項是Microsoft Office Excel加載項程序。此外，它在您安裝Microsoft

Excel或Office時可用。它是excel中的線性編程和優(yōu)化工具。這允許您設置約束。它是一種先進的優(yōu)化工具，有助于快速解決問題。

2、求解器的使用

Solver找到的最終值是相互關系和決策的解決方案;它采用了多種方法，來自非線性優(yōu)化。還有線性規(guī)劃到進化算法和遺傳算法，以找到解決方案。

3、求解器的局限性

不良擴展是Excel Solver缺乏的領域之一;它會影響解決方案的時間和質量;求解器會影響模型的內在可解性;

十八、Dataiku DSS

1、什么是Dataiku DSS

這是一個協(xié)作數(shù)據(jù)科學軟件平臺。此外，它還有助于團隊構建，原型和探索。雖然，它可以更有效地提供自己的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

2、Dataiku DSS的使用

Dataiku DSS-數(shù)據(jù)分析工具提供交互式可視化界面。因此，他們可以構建，單擊，指向或使用SQL等語言。

3、Dataiku DSS的局限性

有限的可視化功能;UI障礙：重新加載代碼/數(shù)據(jù)集;無法輕松地將整個代碼編譯到單個文檔/筆記本中;仍然需要與SPARK集成

以上的工具只是大數(shù)據(jù)分析所用的部分工具，小編就不一一列舉了，下面把部分工具的用途進行分類：

1、前端展現(xiàn)

用于展現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展現(xiàn)分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft

Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau。

國內的有BDP，國云數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)分析魔鏡)，思邁特，F(xiàn)ineBI等等。

2、數(shù)據(jù)倉庫

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等等。

3、數(shù)據(jù)集市

有QlikView、 Tableau、Style Intelligence等等。

大數(shù)據(jù)分析工具有：

1、R-編程

R編程是對所有人免費的最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。它是一種領先的統(tǒng)計編程語言，可用于統(tǒng)計分析、科學計算、數(shù)據(jù)可視化等。R編程語言還可以擴展自身以執(zhí)行各種大數(shù)據(jù)分析操作。

在這個強大的幫助下；語言，數(shù)據(jù)科學家可以輕松創(chuàng)建統(tǒng)計引擎，根據(jù)相關和準確的數(shù)據(jù)收集提供更好、更精確的數(shù)據(jù)洞察力。它具有類數(shù)據(jù)處理和存儲。我們還可以在 R編程中集成其他數(shù)據(jù)分析工具。

除此之外，您還可以與任何編程語言（例如 Java、C、Python）集成，以提供更快的數(shù)據(jù)傳輸和準確的分析。R提供了大量可用于任何數(shù)據(jù)集的繪圖和圖形。

2、Apache Hadoop

Apache Hadoop是領先的大數(shù)據(jù)分析工具開源。它是一個軟件框架，用于在商品硬件的集群上存儲數(shù)據(jù)和運行應用程序。它是由軟件生態(tài)系統(tǒng)組成的領先框架。

Hadoop使用其 Hadoop分布式文件系統(tǒng)或 HDFS和 MapReduce。它被認為是大數(shù)據(jù)分析的頂級數(shù)據(jù)倉庫。它具有在數(shù)百臺廉價服務器上存儲和分發(fā)大數(shù)據(jù)集的驚人能力。

這意味著您無需任何額外費用即可執(zhí)行大數(shù)據(jù)分析。您還可以根據(jù)您的要求向其添加新節(jié)點，它永遠不會讓您失望。

3、MongoDB

MongoDB是世界領先的數(shù)據(jù)庫軟件。它基于 NoSQL數(shù)據(jù)庫，可用于存儲比基于 RDBMS的數(shù)據(jù)庫軟件更多的數(shù)據(jù)量。MongoDB功能強大，是最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。

它使用集合和文檔，而不是使用行和列。文檔由鍵值對組成，即MongoDB中的一個基本數(shù)據(jù)單元。文檔可以包含各種單元。但是大小、內容和字段數(shù)量因 MongoDB中的文檔而異。

MongoDB最好的部分是它允許開發(fā)人員更改文檔結構。文檔結構可以基于程序員在各自的編程語言中定義的類和對象。

MongoDB有一個內置的數(shù)據(jù)模型，使程序員能夠理想地表示層次關系來存儲數(shù)組和其他元素。

4、RapidMiner

RapidMiner是分析師集成數(shù)據(jù)準備、機器學習、預測模型部署等的領先平臺之一。它是最好的免費大數(shù)據(jù)分析工具，可用于數(shù)據(jù)分析和文本挖掘。

它是最強大的工具，具有用于分析過程設計的一流圖形用戶界面。它獨立于平臺，適用于 Windows、Linux、Unix和 macOS。它提供各種功能，例如安全控制，在可視化工作流設計器工具的幫助下減少編寫冗長代碼的需要。

它使用戶能夠采用大型數(shù)據(jù)集在 Hadoop中進行訓練。除此之外，它還允許團隊協(xié)作、集中工作流管理、Hadoop模擬等。

它還組裝請求并重用 Spark容器以對流程進行智能優(yōu)化。RapidMiner有五種數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，即RapidMiner Studio Auto Model、Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。

5、Apache Spark

Apache Spark是最好、最強大的開源大數(shù)據(jù)分析工具之一。借助其數(shù)據(jù)處理框架，它可以處理大量數(shù)據(jù)集。通過結合或其他分布式計算工具，在多臺計算機上分發(fā)數(shù)據(jù)處理任務非常容易。

它具有用于流式 SQL、機器學習和圖形處理支持的內置功能。它還使該站點成為大數(shù)據(jù)轉換的最快速和通用的生成器。我們可以在內存中以快 100倍的速度處理數(shù)據(jù)，而在磁盤中則快 10倍。

除此之外，它還擁有 80個高級算子，可以更快地構建并行應用程序。它還提供 Java中的高級 API。該平臺還提供了極大的靈活性和多功能性，因為它適用于不同的數(shù)據(jù)存儲，如 HDFS、Openstack和 Apache Cassandra。

6、Microsoft Azure

Microsoft Azure是領先的大數(shù)據(jù)分析工具之一。Microsoft Azure也稱為 Windows Azure。它是 Microsoft處理的公共云計算平臺，是提供包括計算、分析、存儲和網(wǎng)絡在內的廣泛服務的領先平臺。

Windows Azure提供兩類標準和高級的大數(shù)據(jù)云產(chǎn)品。它可以無縫處理大量數(shù)據(jù)工作負載。

除此之外，Microsoft Azure還擁有一流的分析能力和行業(yè)領先的 SLA以及企業(yè)級安全和監(jiān)控。它也是開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家的最佳和高效平臺。它提供了在最先進的應用程序中很容易制作的實時數(shù)據(jù)。

無需 IT基礎架構或虛擬服務器進行處理。它可以輕松嵌入其他編程語言，如 JavaScript和 C#。

7、Zoho Analytics

Zoho Analytics是最可靠的大數(shù)據(jù)分析工具之一。它是一種 BI工具，可以無縫地用于數(shù)據(jù)分析，并幫助我們直觀地分析數(shù)據(jù)以更好地理解原始數(shù)據(jù)。

同樣，任何其他分析工具都允許我們集成多個數(shù)據(jù)源，例如業(yè)務應用程序、數(shù)據(jù)庫軟件、云存儲、CRM等等。我們還可以在方便時自定義報告，因為它允許我們生成動態(tài)且高度自定義的可操作報告。

在 Zoho分析中上傳數(shù)據(jù)也非常靈活和容易。我們還可以在其中創(chuàng)建自定義儀表板，因為它易于部署和實施。世界各地的用戶廣泛使用該平臺。此外，它還使我們能夠在應用程序中生成評論威脅，以促進員工和團隊之間的協(xié)作。

它是最好的大數(shù)據(jù)分析工具，與上述任何其他工具相比，它需要的知識和培訓更少。因此，它是初創(chuàng)企業(yè)和入門級企業(yè)的最佳選擇。

以上內容參考百度百科——大數(shù)據(jù)分析