大数据分析一般用什么工具分析(大数据分析的工具有哪些)

slime2022-03-14 18:16

所谓大数据,指的是数据集,它非常复杂且庞大。大数据的处理,需要设计专门的硬件以及软件工具。大数据以及大数据的分析,对企业有很大的影响。大数据分析指的是在研究大量数据的整个过程中,要去寻找模式以及相关性、有用信息,进而帮助企业适应变化。

大数据分析一般用什么工具分析(大数据分析的工具有哪些)

工具一:Pentaho BI

Pentaho BI和传统的一些BI产品不一样,这个框架以流程作为中心,再面向Solution(解决方案)。Pentaho BI的主要目的是集成一系列API、开源软件以及企业级别的BI产品,便于商务智能的应用开发。自从Pentaho BI出现后,它使得Quartz、Jfree等面向商务智能的这些独立产品,有效的集成一起,再构成完整且复杂的一项项商务智能的解决方案。

工具二:RapidMiner

在世界范围内,RapidMiner是比较领先的一个数据挖掘的解决方案。很大程度上,RapidMiner有比较先进的技术。RapidMiner数据挖掘的任务涉及了很多的范围,主要包括可以简化数据挖掘的过程中一些设计以及评价,还有各类数据艺术。

工具三:Apache Drill

Tomer Shiran是Hadoop厂商,也是MapR Technologies公司的产品经理。他介绍,现在Drill被当做Apache孵化器项目,它的用户将是全球的软件工程师。

工具四:Storm

Storm这个实时的计算机系统,它有分布式以及容错的特点,还是开源软件。Storm可以对非常庞大的一些数据流进行处理,还可以运用在Hadoop批量数据的处理。Storm支持各类编程语言,而且很简单,使用它时相当有趣。像阿里巴巴、支付宝、淘宝等都是它的应用企业。

工具五:HPCC

某个国家为了实施信息高速路施行了一个计划,那就是HPCC。这个计划总共花费百亿美元,主要目的是开发可扩展的一些计算机系统及软件,以此来开发千兆比特的网络技术,还有支持太位级网络的传输性能,进而拓展研究同教育机构与网络连接的能力。

工具六:Hadoop

Hadoop这个软件框架主要是可伸缩、高效且可靠的进行分布式的处理大量数据。Hadoop相当可靠,它假设了计算元素以及存储可能失败,基于此,它为了保证可以重新分布处理失败的节点,维护很多工作数据的副本。Hadoop可伸缩,是因为它可以对PB级数据进行处理。

工具七:Flurry

Flurry在移动应用统计的分析领域有独特优势,每年营收大概是1亿美元。Flurry的功能相当全面,它可以帮助开发人员来有效的构建移动应用。不仅如此,为了产生更大利益,Flurry还帮助开发人员对全部数据进行分析。

工具八:OpenRefine

OpenRefine这款数据分析工具拥有超高人气,对于所有和分析有关的一些任务都适用。也就是说,即使拥有不同数据名称以及类型,OpenRefine都可以利用它聚类算法实现条目分组。只要聚类完成之后,就可以立刻开始分析。

工具九:Plotly

Plotly兼容了R、Python、MATLAB、JavaScript等语言,它是数据可视化的一款工具。即使一些用户没有代码编写技能、时间,它都可以帮助这些用户完成。

工具十:Cassandra

Apache Cassandra 这款工具相当值得关注,可以高效、有效的管理大规模的数据。Apache Cassandra 是可扩展的一套NoSQL数据库,它可以对很多数据中心之内的数据进行监控。不仅如此,Cassandra现在已经使用在很多知名企业。

以上就是小编为大家整理的“大数据分析一般用什么工具分析(大数据分析的工具有哪些)”一文,更多相关信息尽在开课吧广场数据分析教程频道。

免责声明:本站所提供的内容均来源于网友提供或网络搜集,由本站编辑整理,仅供个人研究、交流学习使用。如涉及版权问题,请联系本站管理员予以更改或删除。
有用
分享
全部评论快来秀出你的观点
登录 后可发表观点…
发表
暂无评论,快来抢沙发!
Hello,World公开课