㈠ 請問有免費的大數據分析平台嗎
大數據抄免費的平台，比如比較常用的流量工具，數據分析工具等。
網站分析平台
谷歌分析，谷歌分析的功能確實強大，很多計算的實現功能或者復雜度比網路統計、CNZZ高一層面；
網路統計，網路出品的一個產品，可以結合SEO一起使用；
CNZZ，阿里的一個產品，相對前面兩個相對功能上要弱一些，子目錄統計分析目前都不支持，失望中。
㈡ 古橋大數據實時分析平台是開源的嗎
是的。
大數據分析平台和工具DiscoDisco最初由諾基亞開發，這是一種分布式計算框架，與Hadoop一樣，它也基於MapRece。它包括一種分布式文件系統以及支持數十億個鍵和值的資料庫。
大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，對於「大數據」（Bigdata）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
㈢ java開源大數據查詢分析引擎有哪些方案
大數據查詢分析是雲計算中核心問題之一，自從Google在2006年之前的幾篇論文奠定雲計算領域基礎，尤其是GFS、Map-Rece、 Bigtable被稱為雲計算底層技術三大基石。GFS、Map-Rece技術直接支持了Apache Hadoop項目的誕生。Bigtable和Amazon Dynamo直接催生了NoSQL這個嶄新的資料庫領域，撼動了RDBMS在商用資料庫和數據倉庫方面幾十年的統治性地位。FaceBook的Hive項 目是建立在Hadoop上的數據倉庫基礎構架，提供了一系列用於存儲、查詢和分析大規模數據的工具。當我們還浸淫在GFS、Map-Rece、 Bigtable等Google技術中，並進行理解、掌握、模仿時，Google在2009年之後，連續推出多項新技術，包括：Dremel、 Pregel、Percolator、Spanner和F1。其中，Dremel促使了實時計算系統的興起，Pregel開辟了圖數據計算這個新方 向，Percolator使分布式增量索引更新成為文本檢索領域的新標准，Spanner和F1向我們展現了跨數據中心資料庫的可能。在Google的第 二波技術浪潮中，基於Hive和Dremel，新興的大數據公司Cloudera開源了大數據查詢分析引擎Impala，Hortonworks開源了 Stinger，Fackbook開源了Presto。類似Pregel，UC Berkeley AMPLAB實驗室開發了Spark圖計算框架，並以Spark為核心開源了大數據查詢分析引擎Shark。由於
㈣ 大數據深度分析工具有哪些
1、Disco
Disco最初由諾基亞開發，這是一種分布式計算框架，與Hadoop一樣，它也基於MapRece。它包括一種分布式文件系統以及支持數十億個鍵和值的資料庫。
支持的操作系統：Linux和OSX。
2、HPCC
作為Hadoop之外的一種選擇，HPCC這種大數據平台承諾速度非常快，擴展性超強。除了免費社區版外，HPCCSystems還提供收費的企業版、收費模塊、培訓、咨詢及其他服務。
支持的操作系統：Linux。
3、Lumify
Lumify歸Altamira科技公司(以國家安全技術而聞名)所有，這是一種開源大數據整合、分析和可視化平台。你只要在Try、Lumify、io試一下演示版，就能看看它的實際效果。
支持的操作系統：Linux。
4、Pandas
Pandas項目包括基於Python編程語言的數據結構和數據分析工具。它讓企業組織可以將Python用作R之外的一種選擇，用於大數據分析項目。
支持的操作系統：Windows、Linux和OSX。
5、Storm
Storm現在是一個Apache項目，它提供了實時處理大數據的功能(不像Hadoop只提供批任務處理)。其用戶包括推特、美國天氣頻道、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify、Group、Flipboard及其他許多公司。
支持的操作系統：Linux。
㈤ 怎麼搭建大數據分析平台
一般的大數據平台從平台搭建到數據分析大概包括以下幾個步驟：
Linux系統安裝。分布式計算平台或組件安裝，當前分布式系統的豎攔大多使用的是Hadoop系列開源系統。數據導入。數據分析。一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。數據預處理是為後面的建模分析做准備，主要工作時從海量數據中提取可用特徵，建立大寬表。數據慶纖敏譽枝建模分析是針對預處理提取的特徵或數據建模，得到想要的結果。結果可視化及輸出API。可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行數據展示，和列查找展示。
㈥ 如何基於hadoop搭建大數據開源平台
這個就來比較負責了，可以源用hadoop+hbase+spark/storm進行平台構建，spark用於數據分析和處理、hbase用於將處理後的數據保存、hadoop用於離線分析和原始數據存儲，具體的還得結合應用場景
㈦ 大數據分析工具_大數據分析工具軟體
說一些我常用到的大數據分析工具
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，可視化庫豐富正派。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，它是由等一群開發者維護的EchartsPython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讓清殲種各樣的圖形，可以高性能的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（DataDrivenDocuments）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坦沖樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。
㈧ 數據分析和大數據平台網站有哪些
無需編程即可用來數據分析的工具/軟體，推薦幾個：
Excel / Spreadsheet：http://www.openoffice.org/download/
Trifacta：https://www.trifacta.com/start-wrangling/
Rapid Miner：https://rapidminer.com/
Rattle GUI：https://cran.r-project.org/bin/windows/base/
Orange：http://orange.biolab.si/
Tableau Public：https://public.tableau.com/s/
Talend：http://openrefine.org/download.html