随着技术的发展，我们对数据跟踪的需求也在不断发展。如今，全世界几乎每天都会产生数 TB 的数据。在以合适的方式解析之前，数据是无用的。从市场收集有意义的数据已成为一项关键业务。只有合适的数据分析工具和专业的数据分析师，对大量的原始数据进行解析，企业才能做出正确的决策。
当今市场上有数百种大数据分析工具，但选择合适的工具取决于您的业务需求和目标，以便您可以将业务推向正确的方向。现在，让我们来看看大数据领域排名前 10 位的分析工具。
APACHE Hadoop
是一个基于ja的开源存储和处理大数据。它构建了一个高效处理数据并让它并行运行的集群系统。它可以处理从一台服务器到多台计算机的结构化和非结构化数据。 Hadoop 还为用户提供交叉支持。今天，它是亚马逊、微软、IBM 等众多科技巨头广泛使用的最佳大数据分析工具。
Apache Hadoop 的特点：
•免费使用，提供为企业提供高效的存储解决方案。
• 通过 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）提供快速访问。
• 灵活性高，结合MySQL和JSON可以轻松实现。
• 高扩展性，可以将大量数据分布在小段中。
•适用于JBOD等小型硬件。
Cassandra
APACHE Cassandra是一个用于获取大量数据的开源NoSQL分布式数据库。它是流行的数据分析工具之一，并因其在不影响速度和性能的情况下的高可扩展性和可用性而受到许多科技公司的青睐。它能够每秒提供数千次操作，并且可以处理 PB (1PB=1024TB) 级别的资源，停机时间很短。它由 Facebook 于 2008 年创建并公开发布。
APACHE Cassandra 的特点：
• 灵活的数据存储：支持结构化、非结构化、半结构化等所有形式的数据结构化，并允许用户进行更改。
•数据分发系统：通过在多个数据中心复制数据，方便地分发数据。
•快速处理：Cassandra 可以在高效的商品硬件上运行，并提供快速存储和数据处理。
• 容错性：当任何一个节点发生故障时，它会立即被替换，没有任何延迟。
Qubole
这是一个开源的大数据工具，可以利用机器学习中的特殊分析，获取链上数据的价值。 Qubole 是一个提供端到端服务的数据湖，减少了移动数据管道所需的时间和精力。能够配置多云服务，例如 AWS、Azure 和 Google Cloud。此外，它还有助于将云计算成本降低 50%。
Qubole的特点：
• 支持ETL过程：它允许公司将数据从多个来源迁移到一个地方。
•实时监控：它监控用户的系统并允许他们查看实时状况
•预测分析：Qubole 提供预测分析，以便公司可以采取相应的行动。
•先进的安全系统：为了保护用户在云端的数据，Qubole使用先进的安全系统，确保防止任何潜在的泄漏。此外，它还允许对云数据进行加密以避免任何潜在威胁。
Xplenty
是一款使用小代码构建数据管道的数据分析工具。它为销售、营销和支持提供了广泛的解决方案。凭借其交互式图形界面，它为 ETL、ELT 等提供解决方案。使用 Xplenty 的好处在于它对硬件和软件的投资较低，并且可以通过电子邮件、聊天、电话和虚拟会议获得支持。 Xplenty 是一种在云端处理和分析数据并将其全部隔离在一起的工具。
Xplenty的特点：
•Rest API：用户可以通过实现Rest API做任何事情
•灵活性：数据可以发送到数据库，数据仓库和销售团队。
•数据安全：提供SSL/TSL加密，定期验证算法和证书。
• 部署：提供云端和内部应用集成，支持应用集成部署在云端。
Spark
APACHE Spark 是另一个用于大规模处理数据和执行大量任务的框架。它还用于利用多台计算机在分布式工具的帮助下处理数据。它在数据分析师中得到广泛使用，因为它提供了易于使用的 API，提供了简单的数据提取方法，并且能够处理 PB 级数据。最近，Spark 创造了 23 分钟处理 100TB 数据的记录，打破了此前 Hadoop 的世界纪录（71 分钟）。这就是大型科技巨头选择 Spark 的原因。而且它也非常适合今天的ML和AI。
APACHE Spark的特点：
•易于使用：允许用户使用自己喜欢的语言（如JA、Python等）
• 实时处理：Spark 可以通过Spark Streaming 处理实时流
• 灵活：可以运行在Mesos、Kubernetes 或云端。
Mongo DB
Mongo DB 是一个免费的开源和面向文档 (NoSQL) 的数据库，用于存储大量数据。它使用集合和文档进行存储，其文档由键值对组成，键值对被认为是Mongo DB数据库的基本单元。它在开发人员中非常受欢迎，因为它可以用于多种编程语言，例如 Python、Jascript 和 Ruby。
Mongo DB的特点：
•用C++编写：它是一个无模式的DB，可以在其中存储各种文档。
•Easy Stacks：用户可以轻松存储文件而不会干扰堆栈。
•主从复制：可以从master节点读写数据，也可以调用backup。
Apache Storm
Apache Storm 是一款功能强大、用户友好的数据分析工具，尤其适用于小型公司。 Storm 的好处是它没有编程语言障碍，可以支持任何语言。它旨在以容错和可扩展的方式处理大型数据池。当我们谈论实时数据处理时，Storm 因其分布式实时大数据处理系统而位居榜首。正因为如此，如今许多科技巨头都在他们的系统中使用 APACHE Storm。其中比较著名的有Twitter、Zendesk、NiSite等。
Storm的特点：
•数据处理：即使节点断开，Storm也会处理数据。
• 高度可扩展：即使负载增加，它也能保持其性能优势。
• 速度快：APACHE Storm的速度无可挑剔，单节点可处理100字节100万条消息。
SAS（Statistical Analytical System，统计分析系统）
如今，它是数据分析师用来创建统计模型的工具之一。通过使用 SAS，数据科学家可以挖掘、管理、提取或更新来自不同来源的不同数据。 SAS 允许用户访问任何格式的数据（SAS 表或 Excel 工作表）。除此之外，它还提供了一个名为 SAS Viya 的业务分析云，并且为了更好地掌握 AI 和 ML，他们还推出了新的工具和产品。
SAS的特点：
灵活的编程语言：提供简单易学的语法和大量的库，非常适合初学者。
•海量数据格式：支持包括SQL在内的多种编程语言，具备读取任意格式数据的能力。
• 加密：通过 SAS/SECURE 功能提供端到端的安全性。
Data Pine
Data Pine是一款BI（Business Intelligence，商业智能）分析工具，2012年成立于德国柏林。在很短的时间内，它在几个国家得到了广泛使用，主要用于数据提取（为中小企业获取数据以进行密切监控）。借助其增强的 UI 设计，任何人都可以根据自己的需要访问和检查数据。
数松的特点：
•自动化：为了减少人工操作，数松提供了丰富的AI助手和BI工具。
•预测工具：Data Pine 使用历史和当前数据进行预测分析以生成预测。
• 插件：它还提供直观的小部件、可视化分析和发现、即席报告等。
Rapid Miner
Rapid Miner是一款用于数据分析的全自动可视化工作流设计工具。它是无代码的，用户不需要编写代码来分离数据。如今，它被大量应用于教育、培训、研究等多个行业。虽然它是开源的，但它有添加 10000 行数据的限制。在 Rapid Miner 的帮助下，用户可以轻松地将他们的 ML 模型部署到网络或移动设备上。
Rapid Miner 特点：
•可访问性：它允许用户通过 URL 访问 40 多种类型的文件（SAS、ARFF 等）
•存储：用户可以访问AWS和dropbox等云存储设施
• 数据验证：Rapid Miner可以将历史上的多个结果可视化，以便更好地评估。
结论
大数据现在备受关注，无论市场规模如何，它都将继续主导几乎所有领域。大数据的需求正在以惊人的速度增长，如今市场上有大量的工具可供选择，您所需要的只是掌握正确的方法并根据您的项目需求选择数据分析工具。
关于大数据分析工具有哪些介绍到此结束（10款流行的大数据分析工具分析））。
文章来源于网络或者作者投稿，若有侵权请联系删除，作者：美丽，如若转载，请注明出处：https://www.laoz.net/4370.html
