近年来学习大数据分析的小伙伴越来越多,想要系统学习或者兴趣学习,提高自己的技术水平,面对小伙伴的众多学习需要,沈阳东软睿道专门为小伙伴开设了相应的培训课程,帮助学员伙伴努力学习Java开发知识,解决小伙伴在学习过程中遇到的问题!

　　6个用于大数据分析的好工具

　　20年前之所以大数据分析无法被实现，主要是因为软件工具不达标，虽然人们懂数学、概率学、统计学，但缺乏工具的帮助，500kb的电子书都要看上几个月，何况是10tb的数据集?光是将所有的数据走一遍都得好久，很可能看完数据都已经过了对应的时效期，由此可见，工具对大数据分析岗十分重要。

　　一、hadoop，许多外行人喜欢用hadoop来形容替代大数据分析，可见它对分析岗很重要。它乃是一个能直接对大量数据集做分布式处理的软件框架，它的主要特色体现在可靠性强、性、可伸缩性好等诸多方面的特色。之所以它会如此可靠主要是因为它一开始的设定是“假设计算失败后会融入多个工作数据副本”，它可以就失败数据对应节点做重新分布式的安排。

　　二、Hpcc，它得到不少人士的认可和推崇，主要的特色体现在下面这些多方面：

　　1、能支持太位级网络的传输。

　　2、融入千兆比特网络技术。

　　3、延伸到研究和教育机构&网络连接等诸多模块和应用场景中。

　　三、Storm，属于自由的开源软件，系实时计算系统，它的容错性强，不但能用于处理可靠的大量的数据集，而且还可支持多种不同的编程语言，用起来趣味十足，它的应用广泛，包含淘宝、支付宝、admaster等诸多行业巨头都在用它，可见它的确是很靠谱的。

　　四、Apache drill，它开始被研发的目的是为了加速hadoop数据查询的方法，而它的确实现了这个效果，它的存在加快了大数据分析的整体进程。

　　五、Rapdiminer，它属于世界持平的挖掘数据解决方案，以先进技术作为支撑，涉及任务广泛，包含了不同数据艺术，能简化数据在挖掘过程中的设计难度和繁琐程度。

　　六、Pentaho bi，它跟传统bi产品之间有不同，pentaho bi旨在将一系列企业bi级产品、api等组成起来，将组成后的成果融入到商务智能应用的开发上，让像jfree、quartz等集成在一起。

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