随着科技的发展，我们对数据跟踪的需求也在迅速增长。今天如今，在全球范围内几乎每天有几万亿字节数据产生。在数据被以合适的方式解析之前，这些数据都是无用的。从市场收集有意义的数据已经成为企业的一项关键业务。只需要正确的数据分析工具和专业数据分析师解析大量的原始数据，那么公司就可以做出正确的决策。

如今市场上有数百种大数据分析工具，但选择正确的工具取决于你的业务需求和目标，这样才能使业务朝着正确的方向发展。现在，让1481百科网小编和大家来看看大数据领域的十大分析工具。

 APACHE Hadoop

它是一个基于java的开源平台，用于存储和处理大数据。它构建了一个集群系统，该系统可以有效地处理数据，并让数据并行运行。它可以处理从一台服务器到多台计算机的结构化和非结构化数据。Hadoop还为用户提供跨平台支持。如今，它是最好的大数据分析工具，被亚马逊、微软、IBM等众多科技巨头广泛使用。

Apache Hadoop的特点:

•免费使用，为企业提供高效的存储解决方案。

•通过HDFS (Hadoop分布式文件系统)提供快速访问。

•高灵活性，可以结合MySQL、JSON轻松实现。

•高可伸缩性，可以将大量的数据分布在小段中。

•适用于小型的商用硬件，如JBOD。

Cassandra

APACHE Cassandra是一个开源的NoSQL分布式数据库，用于获取大量数据。它是最受欢迎的数据分析工具之一，并因其不影响速度和性能的高可伸缩性和可用性而受到许多科技公司的青睐。它能够每秒交付数千个操作，并且可以处理PB字节（1PB=1024TB）级的资源，几乎没有停机时间。它是Facebook在2008年创建并公开发布的。

APACHE Cassandra的特点:

•数据存储灵活:它支持所有形式的数据，如结构化、非结构化、半结构化，并允许用户根据他们的需要进行更改。

•数据分发系统:通过在多个数据中心复制数据，方便地分发数据。

•快速处理:Cassandra能够在高效的商用硬件上运行，并提供快速存储和数据处理。

•容错:任何节点发生故障时，将被立即替换，不需要任何延迟。

Qubole

这是一个开源的大数据工具，可以在机器学习中使用特别的分析来获取链值中的数据。Qubole是一个数据湖平台，提供端到端服务，减少了移动数据管道所需的时间和工作量。能够配置AWS、Azure、谷歌Cloud等多云服务。此外，它还有助于将云计算的成本降低50%。

Qubole的特点:

•支持ETL流程:它允许公司将数据从多个来源迁移到一个地方。

•实时监控:它监控用户的系统，并允许他们查看实时情况

•预测分析:Qubole提供预测分析，以便公司采取相应的行动。

•先进的安全系统:为了保护用户在云中的数据，Qubole使用了先进的安全系统，并确保防止任何潜在的泄露。此外，它还允许对云数据进行加密，避免任何潜在的威胁。

Xplenty

它是一个数据分析工具，通过使用最小的代码来构建数据管道。它为销售、营销和支持提供了广泛的解决方案。借助其交互式图形界面，它为ETL、ELT等提供了解决方案。使用Xplenty最好的一点是它在硬件和软件上的投资很低，可以通过电子邮件、聊天、电话和虚拟会议提供支持。Xplenty是一个在云上处理分析数据并将所有数据隔离在一起的平台。

Xplenty的特点:

•Rest API:用户可以通过实现Rest API做任何事情

•灵活性:数据可以发送到数据库、数据仓库和销售团队。

•数据安全:提供SSL/TSL加密，平台能够定期验证算法和证书。

•部署:它提供云和内部的应用程序集成，并支持在云上部署应用程序集成。

Spark

APACHE Spark是另一个用于大规模处理数据和执行大量任务的框架。它也被用来在分布式工具的帮助下利用多台计算机处理数据。它在数据分析师中被广泛使用，因为它提供了易于使用的API，提供了简单的数据提取方法，并且能够处理PB字节级的数据。最近，Spark创造了23分钟处理100TB数据的记录，打破了之前Hadoop的世界纪录(71分钟)。这就是为什么大型科技巨头选择Spark的原因。并且它也非常适合今天的ML和AI。

APACHE Spark的特点:

•易于使用:允许用户用他们喜欢的语言(如JAVA、Python等)来使用它

•实时处理:Spark可以通过Spark Streaming处理实时流

•灵活:它可以在Mesos、Kubernetes或云上运行。

Mongo DB

Mongo DB是一个免费的开源平台和一个用于存储大量数据的面向文档(NoSQL)数据库。它使用集合和文档来存储，它的文档由键值对组成，键值对被认为是Mongo DB数据库的基本单元。它在开发人员中非常流行，因为它可用于多种编程语言，如Python、Javascript和Ruby。

Mongo DB的特点:

•用C++编写:它是一个无模式的DB，可以在里面保存各种文档。

•简易堆栈:用户可以轻松地存储文件，而不会对堆栈产生任何干扰。

•主从复制:它可以从主节点读写数据，也可以调用备份。

Apache Storm

Apache Storm是一个强大的、用户友好的数据分析工具，特别是对小公司。Storm最好的地方是它没有编程语言障碍，可以支持任何一种语言。它旨在以容错和可伸缩的方法处理大数据池。当我们谈到实时数据处理时，Storm因其分布式实时大数据处理系统而领跑榜单。正因为如此，如今许多科技巨头都在他们的系统中使用了APACHE Storm。其中最著名的有Twitter, Zendesk, NaviSite等等。

Storm的特点:

•数据处理:即使节点断开连接，Storm也会对数据进行处理。

•高度可伸缩:即使负载增加，它也能保持性能优势。

•快速:APACHE Storm的速度是无可挑剔的，可以在单个节点上处理100字节的100万条消息。

SAS(Statistical Analytical System,统计分析系统)

今天，它是数据分析师用来创建统计建模的最佳工具之一。通过使用SAS，数据科学家可以挖掘、管理、提取或更新来自不同来源的不同数据。SAS允许用户访问任何格式的数据(SAS表或Excel工作表)。除此之外，它还提供了一个名为SAS Viya的商业分析云平台，并且为了更好地掌握AI和ML，他们还推出了新的工具和产品。

SAS的特点:

灵活的编程语言:它提供了易于学习的语法，以及大量的库，非常适合刚入门的程序员。

•海量数据格式:它支持多种编程语言，包括SQL，并具有从任何格式读取数据的能力。

•加密:通过SAS/SECURE特性提供端到端的安全保障。

Data Pine

Data Pine是一种BI(Business Intelligence，商业智能)分析工具，创立于2012年的德国柏林。在很短的时间内，它在多个国家都得到了广泛的应用，主要用于数据提取(用于中小企业获取数据进行密切监控)。在其增强的UI设计的帮助下，任何人都可以根据自己的需求访问和检查数据。

Data Pine的特点:

•自动化:为了减少人工操作，Data Pine提供了广泛的AI助手和BI工具。

•预测工具:Data Pine通过使用历史数据和当前数据进行预测分析，从而得出预测结果。

•插件:它还提供直观的Widgets，视觉分析和发现，临时报告等。

Rapid Miner

Rapid Miner是一个完全自动化的可视化工作流设计工具，用于数据分析。它是一个无代码的平台，用户不需要为分离数据而编写代码。今天，它被大量应用于许多行业，如教育、培训、研究等。虽然它是一个开源平台，但有添加10000行数据的限制。在Rapid Miner的帮助下，用户可以很容易地将他们的ML模型部署到网络或移动设备上。

Rapid Miner的特点:

•可访问性:它允许用户通过URL访问40多种类型的文件(SAS, ARFF等)

•存储:用户可以访问AWS和dropbox等云存储设施

•数据验证:Rapid Miner可以直观显示历史上的多个结果，以便更好地评估。

1481百科网小编结论

现在，大数据一直是人们关注的焦点，而且无论市场规模大小，它都将继续在几乎所有领域占据主导地位。对大数据的需求正以惊人的速度增长，如今市场上有大量的工具可供选择，你所需要的只是掌握正确的方法，并根据项目的需求选择最佳的数据分析工具。