计算机大数据用什么软件

A. 大数据处理必备的十大工具！

大数据的日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的大数据工具列表：

1.ApacheHive

Hive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。

2JaspersoftBI套件

Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的,许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,，这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外，JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。

3.1010data

1010data创立于2000年，是一个总部设在纽约的分析型云服务，旨在为华尔街的客户提供服务，甚至包括NYSEEuronext、 游戏 和电信的客户。它在设计上支持可伸缩性的大规模并行处理。它也有它自己的查询语言,支持SQL函数和广泛的查询类型，包括图和时间序列分析。这个私有云的方法减少了客户在基础设施管理和扩展方面的压力。

4.Actian

Actian之前的名字叫做IngresCorp，它拥有超过一万客户而且正在扩增。它通过Vectorwise以及对ParAccel实现了扩展。这些发展分别导致了ActianVector和ActianMatrix的创建。它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他发行版本可供选择。

5.PentahoBusinessAnalytics

从某种意义上说,Pentaho与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎，但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理。Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库，例如MongoDB和Cassandra。PeterWayner指出,PentahoData(一个更有趣的图形编程界面工具)有很多内置模块，你可以把它们拖放到一个图片上,然后将它们连接起来。

6.KarmasphereStudioandAnalyst

KarsmasphereStudio是一组构建在Eclipse上的插件,它是一个更易于创建和运行Hadoop任务的专用IDE。在配置一个Hadoop工作时，Karmasphere工具将引导您完成每个步骤并显示部分结果。当出现所有数据处于同一个Hadoop集群的情况时，KarmaspehereAnalyst旨在简化筛选的过程,。

7.Cloudera

Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。Hadoop可以作为目标数据仓库，高效的数据平台，或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库的基础。Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。

8.

HP提供了用于加载Hadoop软件发行版所需的参考硬件配置,因为它本身并没有自己的Hadoop版本。计算机行业领袖将其大数据平台架构命名为HAVEn(意为Hadoop,Autonomy,Vertica,EnterpriseSecurityand“n”applications)。惠普在Vertica7版本中增加了一个“FlexZone”，允许用户在定义数据库方案以及相关分析、报告之前 探索 大型数据集中的数据。这个版本通过使用HCatalog作为元数据存储，与Hadoop集成后为用户提供了一种 探索 HDFS数据表格视图的方法。

9.TalendOpenStudio

Talend’s工具用于协助进行数据质量、数据集成和数据管理等方面工作。Talend是一个统一的平台，它通过提供一个统一的，跨企业边界生命周期管理的环境，使数据管理和应用更简单便捷。这种设计可以帮助企业构建灵活、高性能的企业架构,在次架构下，集成并启用百分之百开源服务的分布式应用程序变为可能。

10.ApacheSpark

ApacheSpark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。

B. 大数据专业都需要学习哪些软件啊

一、Phoenix
简介：这是一个java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。
Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。
Phoenix最值得关注的一些特性有：
❶嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的java.sql接口，包括元数据API❷可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模❸完善的查询支持，可以使用多个谓词以及优化的扫描键❹DDL支持：通过CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE来添加/删除列❺版本化的模式仓库：当写入数据时，快照查询会使用恰当的模式❻DML支持：用于逐行插入的UPSERT VALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的UPSERT ❼SELECT、用于删除行的DELETE❽通过客户端的批处理实现的有限的事务支持❾单表——还没有连接，同时二级索引也在开发当中➓紧跟ANSI SQL标准
二、Stinger
简介：原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。
某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL，其主要优点包括：
❶让用户在Hadoop获得更多的查询匹配。其中包括类似OVER的字句分析功能，支持WHERE查询，让Hive的样式系统更符合SQL模型。
❷优化了Hive请求执行计划，优化后请求时间减少90%。改动了Hive执行引擎，增加单Hive任务的被秒处理记录数。
❸在Hive社区中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一种更现代、高效和高性能的方式来储存Hive数据。
❹引入了新的运行时框架——Tez，旨在消除Hive的延时和吞吐量限制。Tez通过消除不必要的task、障碍同步和对HDFS的读写作业来优化Hive job。这将优化Hadoop内部的执行链，彻底加速Hive负载处理。
三、Presto
简介：Facebook开源的数据查询引擎Presto ，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于 2012 年秋季开始开发，目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用，运行超过 30000 个查询，每日数据在 1PB 级别。Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Rece 要好上 10 倍有多。
Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数；支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。

C. 常用的大数据分析软件有哪些

目前市场上的数据分析工具还是比较多的，国内跟国外都有，我就介绍几款主流的给楼主。版
国外：
Tableau：自身定位是权一款可视化工具，与Qlikview的定位差不多，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂。目前移动端只支持IOS系统。
Qlikview:最大的竞争者是Tableau，同Tableau和国内众多BI一样，是属于新一代的轻量化BI产品，体现在建模、部署和使用上。只能运行在windows系统，C／S的产品架构。采用内存动态计算，数据量小时，速度很快；数据量大时，吃内存很厉害性能偏慢。
Cognos：传统BI工具中最被广泛使用的，已被IBM收购。拥有强大的数据库平台、在数据管理、数据整合以及中间件领域专业功底深厚。偏操作型，手工建模，一旦需求变化需要 重新建模，学习要求较高。
国内：
FineBI:帆软旗下的自助性BI产品，轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向。后期采用jar包升级换代，维护方便，最具性价比。
永洪BI:敏捷BI软件，产品稳定性较高。利用sql处理数据，不支持程序接口，实施交由第三方外包。

D. 大数据专业都需要学习哪些软件啊

大数据需要学习的软件有：SQL数据库、PythonorR软件、Excel软件、SPSS软件。等这样的一些必要的软件。

E. 国内比较好的大数据分析软件有哪些

数据分析软件有Excel、R、Python、BI工具，行业内普遍用的多的是Excel和BI，掌握这两个就可以满足大部分业务需求

1、Excel

大家耳熟能详的软件了，数据分析领域入门级的工具，也是日常工作时最常用的工具，常用的功能就是数据透视表，再复杂一点就用VBA。

2、R和Python

上手比较简单，数据导入和导出操作便捷，数据分析场景如下表：

3、BI（商业智能）工具

先科普一下什么是BI，它主要用来解决什么？

在这里引用个场景来形象解释：现在大多数企业都上了OA、ERP、CRM等系统，而这些系统运行一段时间以后，必然帮助企业收集了大量的历史数据。但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书。

而业务人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的具体信息。此时，如何把数据转化为易懂的信息，使得业务人员（包括管理者）能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商业智能即BI主要解决的问题。

F. 大数据分析需要什么软件

大数据分析需要Hadoop。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

G. 大数据专业需要用到什么软件啊

1，分步阅读
数据分析报告类：Microsoft Office软件等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因此数据可视化软件就不能少，BDP个人版、ECharts等这些必备的，就看你自己怎么选了。
2，专业数据分析软件：Office并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、R等。
3，数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；
4，辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。

H. 大数据专业学什么软件

大数据需要用到的软件有很多的，学习大数据的基础是java和linux，主流的大数据处理平台如hadoop，爬取数据如python，ETL常用sql，等等。. 另外，面向就业的大数据学习是有一定要求的，最低大专学历

I. 大数据分析工具有哪些

大数据分析工具有：

1、Hadoop：它是最流行的数据仓库，可以轻松存储大量数据。

2、MongoDB：它是领先的数据库软件，可以快速有效地分析数据。

3、Spark: 最可靠的实时数据处理软件，可以有效地实时处理大量数据。

4、Cassandra：最强大的数据库，可以完美地处理数据块

5、Python：一流的编程语言，可轻松执行几乎所有大数据分析操作。

不同类型的大数据分析是：

1、描述性分析：它将过去的数据汇总成人们易于阅读和理解的形式。使用此分析创建与公司收入、销售额、利润等相关的报告非常容易。除此之外，它在社交媒体指标方面也非常有益。

2、诊断分析：它首先处理确定发生问题的原因。它使用了各种技术，例如数据挖掘、机器学习等。诊断分析提供对特定问题的深入洞察。

3、预测分析：这种分析用于对未来进行预测。它通过使用数据挖掘、机器学习、数据分析等各种大数据技术来使用历史数据和当前数据。这些分析产生的数据用于不同行业的不同目的。

4、规范分析：当想要针对特定问题制定规定的解决方案时，会使用这些分析。它适用于描述性和预测性分析，以获得最准确的结果。除此之外，它还使用人工智能和机器学习来获得最佳结果。

J. 常用的大数据分析软件有哪些

数据分析软件有Excel、SAS、R、SPSS、Tableau Software。

1、Excel

为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种回数据的处理、答统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

5、Tableau Software

Tableau Software用来快速分析、可视化并分享信息。Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它可以以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。