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　　大数据分析的四种工具

　　一，rapidminer，在全世界的范围内，它算是一个比较持平的数据挖掘解决方案，之所以它会得到大家的推崇和认可，跟它有先进技术作为依托有一定关系，它涉及的范围很广，许多行家在受访过程中纷纷表示，总是用它来简化数据挖掘过程中的一些设计和评价。

　　二，Hpcc，它是为了加快信息高速路而安排的一个计划，据悉，该计划一共投入了百亿美元的资金，前期研发的目的是为了开发可扩展的软件和系统，希望以此来开发有着千兆比特的网络技术，因为它的传输能力极强，所以被应用于大数据分析中。

　　三，Hadoop，现在许多大数据分析新人都喜欢用hadoop来直接代表大数据分析，可见它是很重要的，之所以它会得到大众的推崇和认可，其个原因就是它先预设了计算元素、存储可能失败的前提，然后通过多角度切入去确保这些可能被有效控制，不出现。

　　四，Pentaho bi，它跟传统的bi产品存在很大的差别，它是一个框架，该框架是以流程作为中心的，以中心作为基础向外辐射再面向解决方案。Pentaho bi给大数据分析带来了改革性的改变，它的问世让quartz、jfree等独立产品有了被集中的可能性，还能以此作为基础为复杂的商务智能工作提供有效方案。

　　大数据分析用什么编程语言

　　一，python，它是一种编程通用语言，能直接被用于多个角色的大量库，因为很容易学习，且内融大量有用的库，所以python俨然成为了许多大数据分析师心中的较爱之一。在受访过程中，不少行家们纷纷表示，可观察到代码的可读性让它成为了数据科学的流行选择，它能帮助分析师解决许多复杂难缠的问题，而且它在遵循算法标准的同时还能帮助大家得出解决方案。

　　二，R语言，相对来说，它面对于统计的任务，乃是理想的语言之一。那跟python相比，r语言有什么特色呢？面对陡峭的学习曲线时，它则帮助实现统计分析，不过r语言虽然好却也有一些不足，比如说它并非通用的编程语言，除了统计编程之外其他任务它都是不适合的。

　　三，Sql，对于sql一些人给到了另外一种称呼方式：大数据分析的关键，sql属于必备，它主要被用于更新、查询和操作数据库，作为大数据分析的一定要掌握检索的功能，而检索功能是如何被实现的呢？就是利用sql这样的查询语言，特别是内部融入的声明性语法能帮助大家读取结果。

　　四，Scala，它需要在jvm上才能被运行，它的特色体现在乃是通用的编程语言，功能更强大，能面向对象和功能编程语言。在真实大数据分析岗从业中，更多的分析师选择将它跟spark联系在一起，特别在处理大量数据的时候它将成为较理想的编程语言。

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