最全大數據工具盤點

❶ 請問大數據開發工具有哪些

你好，目前大數據常用的工具有Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Storm、Apache Cassandra、Apache Kafka等等。下面分別介紹一下這幾種工具：

1. Hadoop用於存儲過程和分析大數據。Hadoop 是用 java 編寫的。Apache Hadoop 支持並行處理數據，因為它同時在多台機器上工作。它使用集群架構。集群是一組通過 LAN 連接的系統。Apache Hadoop是大數據行業中最常用的工具之一

2. Apache Spark可以被認為是 Hadoop 的繼承者，因為它克服了它的缺點。Spark 與 Hadoop 不同，它同時支持實時和批處理。它是一個通用的集群系統。它還支持內存計算，比 Hadoop 快 100 倍。這可以通過減少對磁碟的讀/寫操作次數來實現

3. Apache Storm 是一個開源的大數據工具，分布式實時和容錯處理系統。它有效地處理無限的數據流。通過無界流，我們指的是不斷增長的數據，並且有一個開始但沒有定義的結束

4. Apache Cassandra是一個分布式資料庫，可提供高可用性和可擴展性，而不會影響性能效率。它是最好的大數據工具之一，可以容納所有類型的數據集，即結構化、半結構化和非結構化

5. MongoDB是一個開源數據分析工具，提供跨平台能力的NoSQL資料庫。對於需要快速移動和實時數據來做出決策的企業來說，它堪稱典範

6. Apache Kafka 是一個分布式事件處理或流式處理平台，可為系統提供高吞吐量。它的效率足以每天處理數萬億個事件。它是一個高度可擴展的流媒體平台，還提供了出色的容錯能力

當然，除了這些之外，還有一些其他跨平台的工具可供大數據使用。

希望我的回答能幫到你！

❷ 誰知道大數據分析工具都有什麼

常用到的大數據分析工具大概有
1.專業的大數據分析工具
2.各種Python數據可視化第三方庫
3.其它語言的數據可視化框架
一、專業的大數據分析工具
1、FineReport
FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級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，搭建數據決策分析系統。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於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，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
二、Python的數據可視化第三方庫
Python正慢慢地成為數據分析、數據挖掘領域的主流語言之一。在Python的生態里，很多開發者們提供了非常豐富的、用於各種場景的數據可視化第三方庫。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數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能地可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。
三、其他數據可視化工具
1、Echarts
前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。
大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。
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、圓形集群和單詞雲等。

❸ 大數據分析工具都有哪些

大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，那麼大數據分析的工具都有哪些呢？大數據分析的工具有很多很多，一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面我們就對大數據分析工具進行詳細介紹。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具，我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力；
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台。
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表；
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。

第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具。
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體，一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告；
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash;
以上的內容就是對於數據分析的工具的列舉， 想必大家看這篇文章能夠給大家帶來幫助大家在進行數據分析的時候一定要注意好上面提到的內容，這樣才能夠對數據分析的很好。最後感謝大家的閱讀。

❹ 大數據開發工具有哪些

大數據研究的出現，為企業、研究機構、政府決策提供了新的行之有效思路和手段，想要做好大數據的管理和分析，一些大數據開發工具 的使用是必不可少的，以下是大數據開發過程中常用的工具：
1. Apache Hive
Hive是一個建立在Hadoop上的開源數據倉庫基礎設施，通過Hive可以很容易的進行數據的ETL,對數據進行結構化處理,並對Hadoop上大數據文件進行查詢和處理等。 Hive提供了一種簡單的類似SQL的查詢語言—HiveQL,這為熟悉SQL語言的用戶查詢數據提供了方便。
2. Apache Spark
Apache Spark是Hadoop開源生態系統的新成員。它提供了一個比Hive更快的查詢引擎，因為它依賴於自己的數據處理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服務。同時，它還用於事件流處理、實時查詢和機器學習等方面。
3. Jaspersoft BI 套件
Jaspersoft包是一個通過資料庫列生成報表的開源軟體。行業領導者發現Jaspersoft軟體是一流的, 許多企業已經使用它來將SQL表轉化為pdf,，這使每個人都可以在會議上對其進行審議。另外，JasperReports提供了一個連接配置單元來替代HBase。
4. Keen IO
Keen IO是個強大的移動應用分析工具。開發者只需要簡單到一行代碼， 就可以跟蹤他們想要的關於他們應用的任何信息。開發者接下來只需要做一些Dashboard或者查詢的工作就可以了。
5. Mortar Data
Mortar Data是專為開發者打造的Hadoop開發平台，它用Pig和Python的組合替代了MapRece以便開發者能簡單地編寫Hadoop管道（Pipeline）。
6. Placed Analytics
利用腳本語言以及API， PlacedAnalytics能夠提供針對移動和網路應用的詳細用戶行為分析。包括， 用戶使用時間和地理位置信息。 這些可以幫助開發者的應用更好地吸引廣告商， 也可以幫助開發者對自己的應用進行改善。
7. Ingres Corp
它擁有超過一萬客戶而且正在擴增。它通過Vectorwise以及對ParAccel實現了擴展。這些發展分別導致了Actian Vector和Actian Matrix的創建。它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他發行版本可供選擇。
8. Talend Open Studio
Talend是一個統一的平台，它通過提供一個統一的，跨企業邊界生命周期管理的環境，使數據管理和應用更簡單便捷。這種設計可以幫助企業構建靈活、高性能的企業架構,在次架構下，集成並啟用百分之百開源服務的分布式應用程序變為可能。
9. Cloudera
Cloudera正在努力為開源Hadoop,提供支持，Hadoop可以作為目標數據倉庫，高效的數據平台，或現有數據倉庫的ETL來源。企業規模可以用作集成Hadoop與傳統數據倉庫的基礎。 Cloudera致力於成為數據管理的「重心」。
10. Pentaho Business Analytics
Pentaho的工具可以連接到NoSQL資料庫，有很多內置模塊，可以把它們拖放到一個圖片上, 然後將它們連接起來。
工具的熟練使用可以起到事半功倍的效果，以上僅僅是一些數據開發過程中常用的工具，對於大數據開發人員來說是需要熟練掌握的，當然，大數據開發 過程中也會需要藉助一些其他的工具，這就需要大數據開發人員 具有發現和解決問題的能力，以及養成善於積累的習慣！

❺ 常用的大數據工具有哪些

1. 開源大數據生態圈
Hadoop HDFS、Hadoop MapRece, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。
開源生態圈活躍，版並免費，但Hadoop對技術要求權高，實時性稍差。

2. 商用大數據分析工具
一體機資料庫/數據倉庫（費用很高）

IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。

數據倉庫（費用較高）
Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

數據集市（費用一般）
QlikView、 Tableau 、國內永洪科技Yonghong Data Mart 等等。

前端展現
用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用於展現分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、國內永洪科技Yonghong Z-Suite等等。

❻ 大數據工作中有哪些工具

1.數據挖掘的工具

在進行數據分析工作的時候，我們需要數據挖掘，而對於數據挖掘來說，由於數據挖掘在大數據行業中的重要地位，所以使用的軟體工具更加強調機器學習，常用的軟體工具就是SPSS Modeler。SPSS Modeler主要為商業挖掘提供機器學習的演算法，同時，其數據預處理和結果輔助分析方面也相當方便，這一點尤其適合商業環境下的快速挖掘，但是它的處理能力並不是很強，一旦面對過大的數據規模，它就很難使用。

2.數據分析需要的工具

在數據分析中，常用的軟體工具有Excel、SPSS和SAS。Excel是一個電子表格軟體，相信很多人都在工作和學習的過程中，都使用過這款軟體。Excel方便好用，容易操作，並且功能多，為我們提供了很多的函數計算方法，因此被廣泛的使用，但它只適合做簡單的統計，一旦數據量過大，Excel將不能滿足要求。SPSS和SAS都是商業統計才會用到的軟體，為我們提供了經典的統計分析處理，能讓我們更好的處理商業問題。

3.可視化用到的工具

在數據可視化這個領域中，最常用的軟體就是TableAU了。TableAU的主要優勢就是它支持多種的大數據源，還擁有較多的可視化圖表類型，並且操作簡單，容易上手，非常適合研究員使用。不過它並不提供機器學習演算法的支持，因此不難替代數據挖掘的軟體工具。關系分析。關系分析是大數據環境下的一個新的分析熱點，其最常用的是一款可視化的輕量工具——Gephi。Gephi能夠解決網路分析的許多需求，功能強大，並且容易學習，因此很受大家的歡迎。

❼ 常見的大數據採集工具有哪些

1、離線搜集工具：ETL

在數據倉庫的語境下，ETL基本上便是數據搜集的代表，包括數據的提取(Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需求針對具體的事務場景對數據進行治理，例如進行不合法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、確保數據完整性等。

2、實時搜集工具：Flume/Kafka

實時搜集首要用在考慮流處理的事務場景，比方，用於記錄數據源的履行的各種操作活動，比方網路監控的流量辦理、金融運用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據搜集會成為Kafka的顧客，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後依據事務場景做對應的處理(例如去重、去噪、中心核算等)，之後再寫入到對應的數據存儲中。

3、互聯網搜集工具：Crawler, DPI等

Scribe是Facebook開發的數據(日誌)搜集體系。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規矩，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的搜集。

除了網路中包含的內容之外，關於網路流量的搜集能夠運用DPI或DFI等帶寬辦理技術進行處理。

❽ 大數據分析工具都有哪些

大數據分析工具好用的有以下幾個，分別是Excel、BI工具、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。

1、Excel

Excel可以稱得上是最全能的數據分析工具之一，包括表格製作、數據透視表、VBA等等功能，保證人們能夠按照需求進行分析。

2、BI工具

BI也就是商業智能，BI工具的產品設計，幾乎是按照數據分析的流程來設計的。先是數據處理、整理清洗，再到數據建模，最後數據可視化，全程圍繞數據指導運營決策的思想。由於功能聚焦，產品操作起來也非常簡潔，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，沒有編程基礎的業務人員也能很快上手。

3、Python

python在數據分析領域，確實稱得上是一個強大的語言工具。盡管入門的學習難度要高於Excel和BI，但是作為數據科學家的必備工具，從職業高度上講，它肯定是高於Excel、BI工具的。尤其是在統計分析和預測分析等方面，Python等編程語言更有著其他工具無可比擬的優勢。

4、思邁特軟體Smartbi

融合傳統BI、自助BI、智能BI，滿足BI定義所有階段的需求；提供數據連接、數據准備、數據分析、數據應用等全流程功能；提供復雜報表、數據可視化、自助探索分析、機器學習建模、預測分析、自然語言分析等全場景需求；滿足數據角色、分析角色、管理角色等所有用戶的需求。

5、Bokeh

這套可視化框架的主要目標在於提供精緻且簡潔的圖形處理結果，用以強化大規模數據流的交互能力。其專門供Python語言使用。

6、Storm

Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。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包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。

7、 Plotly

這是一款數據可視化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等語言。Plotly甚至能夠幫助不具備代碼編寫技能或者時間的用戶完成動態可視化處理。這款工具常由新一代數據科學家使用，因為其屬於一款業務開發平台且能夠快速完成大規模數據的理解與分析。

❾ 大數據處理必備的十大工具！

大數據的日益增長,給企業管理大量的數據帶來了挑戰的同時也帶來了一些機遇。下面是用於信息化管理的大數據工具列表：

1.ApacheHive

Hive是一個建立在hadoop上的開源數據倉庫基礎設施，通過Hive可以很容易的進行數據的ETL,對數據進行結構化處理,並對Hadoop上大數據文件進行查詢和處理等。Hive提供了一種簡單的類似SQL的查詢語言—HiveQL,這為熟悉SQL語言的用戶查詢數據提供了方便。

2JaspersoftBI套件

Jaspersoft包是一個通過資料庫列生成報表的開源軟體。行業領導者發現Jaspersoft軟體是一流的,許多企業已經使用它來將SQL表轉化為pdf,，這使每個人都可以在會議上對其進行審議。另外，JasperReports提供了一個連接配置單元來替代HBase。

3.1010data

1010data創立於2000年，是一個總部設在紐約的分析型雲服務，旨在為華爾街的客戶提供服務，甚至包括NYSEEuronext、 游戲 和電信的客戶。它在設計上支持可伸縮性的大規模並行處理。它也有它自己的查詢語言,支持SQL函數和廣泛的查詢類型，包括圖和時間序列分析。這個私有雲的方法減少了客戶在基礎設施管理和擴展方面的壓力。

4.Actian

Actian之前的名字叫做IngresCorp，它擁有超過一萬客戶而且正在擴增。它通過Vectorwise以及對ParAccel實現了擴展。這些發展分別導致了ActianVector和ActianMatrix的創建。它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他發行版本可供選擇。

5.PentahoBusinessAnalytics

從某種意義上說,Pentaho與Jaspersoft相比起來,盡管Pentaho開始於報告生成引擎，但它目前通過簡化新來源中獲取信息的過程來支持大數據處理。Pentaho的工具可以連接到NoSQL資料庫，例如MongoDB和Cassandra。PeterWayner指出,PentahoData(一個更有趣的圖形編程界面工具)有很多內置模塊，你可以把它們拖放到一個圖片上,然後將它們連接起來。

6.KarmasphereStudioandAnalyst

KarsmasphereStudio是一組構建在Eclipse上的插件,它是一個更易於創建和運行Hadoop任務的專用IDE。在配置一個Hadoop工作時，Karmasphere工具將引導您完成每個步驟並顯示部分結果。當出現所有數據處於同一個Hadoop集群的情況時，KarmaspehereAnalyst旨在簡化篩選的過程,。

7.Cloudera

Cloudera正在努力為開源Hadoop,提供支持，同時將數據處理框架延伸到一個全面的「企業數據中心」范疇,這個數據中心可以作為首選目標和管理企業所有數據的中心點。Hadoop可以作為目標數據倉庫，高效的數據平台，或現有數據倉庫的ETL來源。企業規模可以用作集成Hadoop與傳統數據倉庫的基礎。Cloudera致力於成為數據管理的「重心」。

8.

HP提供了用於載入Hadoop軟體發行版所需的參考硬體配置,因為它本身並沒有自己的Hadoop版本。計算機行業領袖將其大數據平台架構命名為HAVEn(意為Hadoop,Autonomy,Vertica,EnterpriseSecurityand「n」applications)。惠普在Vertica7版本中增加了一個「FlexZone」，允許用戶在定義資料庫方案以及相關分析、報告之前 探索 大型數據集中的數據。這個版本通過使用HCatalog作為元數據存儲，與Hadoop集成後為用戶提供了一種 探索 HDFS數據表格視圖的方法。

9.TalendOpenStudio

Talend』s工具用於協助進行數據質量、數據集成和數據管理等方面工作。Talend是一個統一的平台，它通過提供一個統一的，跨企業邊界生命周期管理的環境，使數據管理和應用更簡單便捷。這種設計可以幫助企業構建靈活、高性能的企業架構,在次架構下，集成並啟用百分之百開源服務的分布式應用程序變為可能。

10.ApacheSpark

ApacheSpark是Hadoop開源生態系統的新成員。它提供了一個比Hive更快的查詢引擎，因為它依賴於自己的數據處理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服務。同時，它還用於事件流處理、實時查詢和機器學習等方面。

❿ 大數據分析工具有哪些

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5、GrowingIO：實時採集用戶行為數據，可視化實時出圖。