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以上就是給大家做出的回答,大家不懂的地方多問問百度喲!
在大數(shù)據(jù)處理分析過程中常用的六大工具:
Hadoop
Hadoop是一個能夠?qū)Υ罅繑?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,因為它假設計算元素和存儲會失敗,因此它維護多個工作數(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,因為它以并行的方式工作,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。
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(diào)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。
Storm
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。
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.
據(jù)Hadoop廠商MapR Technologies公司產(chǎn)品經(jīng)理Tomer Shiran介紹,“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。
RapidMiner
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。
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。
工具介紹
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(nèi)的有BDP,國云數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)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。
擴展資料
大數(shù)據(jù)分析的六個基本方面
1、Analytic Visualizations(可視化分析)
不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶,數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù),讓數(shù)據(jù)自己說話,讓觀眾聽到結果。
2.、Data Mining Algorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法)
可視化是給人看的,數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部,挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量,也要處理大數(shù)據(jù)的速度。
3、Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)
數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù),而預測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4、Semantic Engines(語義引擎)
我們知道由于非結構化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn),我們需要一系列的工具去解析,提取,分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。
5、Data Quality and Master Data Management(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)
數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預先定義好的高質(zhì)量的分析結果。
假如大數(shù)據(jù)真的是下一個重要的技術革新的話,我們最好把精力關注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處,而不僅僅是挑戰(zhàn)。
6、數(shù)據(jù)存儲,數(shù)據(jù)倉庫
數(shù)據(jù)倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進行存儲所建立起來的關系型數(shù)據(jù)庫。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設計中,數(shù)據(jù)倉庫的構建是關鍵,是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎,承擔對業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務,為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL),并按主題對數(shù)據(jù)進行查詢和訪問,為聯(lián)機數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺。
要熟練使用 Excel、至少熟悉并精通一種數(shù)據(jù)挖掘工具和語言、撰寫報告的能力、要打好扎實的 SQL基礎。
1、要熟練使用 Excel
Excel可以進行各種數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計分析和輔助決策操作,作為常用的數(shù)據(jù)處理和展現(xiàn)工具,數(shù)據(jù)分析師除了要熟練將數(shù)據(jù)用 Excel中的圖表展現(xiàn)出來,還需要掌握為生成的圖表做一系列的格式設置的方法。
2、至少熟悉并精通一種數(shù)據(jù)挖掘工具和語言
以R語言為例,R編程語言在數(shù)據(jù)分析與機器學習領域已經(jīng)成為一款重要的工具。R作為腳本語言憑借其良好的互動性和豐富的擴展包資源可以方便地解決大部分數(shù)據(jù)處理、變換、統(tǒng)計分析、可視化的問題,并可以重現(xiàn)所有的細節(jié)。
3、撰寫報告的能力
在撰寫報告時,深入地思考,深入分析,邏輯嚴謹,結論有說服力,能提前預測數(shù)據(jù)趨勢,能從問題中引申出解決方案,提出有指導意義的分析建議,這些都是一名優(yōu)秀的分析師所體現(xiàn)的特質(zhì)。
4、要打好扎實的 SQL基礎
SQL基礎之所以重要,是因為數(shù)據(jù)分析師分析的數(shù)據(jù)大多都是從數(shù)據(jù)庫中提取而來的。有良好的 SQL功底并能熟悉使用,不僅能提取到需要的數(shù)據(jù),還能大大提高工作效率。
注意:
1、與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析師相比,互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)分析師面臨的不是數(shù)據(jù)匱乏,而是數(shù)據(jù)過剩。因此,互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)分析師必須學會借助技術手段進行高效的數(shù)據(jù)處理。更為重要的是,互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)分析師要不斷在數(shù)據(jù)研究的方法論方面進行創(chuàng)新和突破。
2、就行業(yè)而言,數(shù)據(jù)分析師的價值與此類似。就新聞出版行業(yè)而言,無論在任何時代,媒體運營者能否準確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢,都是媒體成敗的關鍵。
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