10個最流行的大數據分析工具(主流大數據分析工具)

隨著科技的發展，我們對數據跟蹤的需求也在迅速增長。今天如今，在全球范圍內幾乎每天有幾萬億字節數據產生。在數據被以合適的方式解析之前，這些數據都是無用的。從市場收集有意義的數據已經成為企業的一項關鍵業務。只需要正確的數據分析工具和專業數據分析師解析大量的原始數據，那么公司就可以做出正確的決策。

如今市場上有數百種大數據分析工具，但選擇正確的工具取決于你的業務需求和目標，這樣才能使業務朝著正確的方向發展。現在，讓我們來看看大數據領域的十大分析工具。

APACHE Hadoop

它是一個基于java的開源平臺，用于存儲和處理大數據。它構建了一個集群系統，該系統可以有效地處理數據，并讓數據并行運行。它可以處理從一臺服務器到多臺計算機的結構化和非結構化數據。Hadoop還為用戶提供跨平臺支持。如今，它是最好的大數據分析工具，被亞馬遜、微軟、IBM等眾多科技巨頭廣泛使用。

Apache Hadoop的特點:

?免費使用，為企業提供高效的存儲解決方案。

?通過HDFS (Hadoop分布式文件系統)提供快速訪問。

?高靈活性，可以結合MySQL、JSON輕松實現。

?高可伸縮性，可以將大量的數據分布在小段中。

?適用于小型的商用硬件，如JBOD。

Cassandra

APACHE Cassandra是一個開源的NoSQL分布式數據庫，用于獲取大量數據。它是最受歡迎的數據分析工具之一，并因其不影響速度和性能的高可伸縮性和可用性而受到許多科技公司的青睞。它能夠每秒交付數千個操作，并且可以處理PB字節（1PB=1024TB）級的資源，幾乎沒有停機時間。它是Facebook在2008年創建并公開發布的。

APACHE Cassandra的特點:

?數據存儲靈活:它支持所有形式的數據，如結構化、非結構化、半結構化，并允許用戶根據他們的需要進行更改。

?數據分發系統:通過在多個數據中心復制數據，方便地分發數據。

?快速處理:Cassandra能夠在高效的商用硬件上運行，并提供快速存儲和數據處理。

?容錯:任何節點發生故障時，將被立即替換，不需要任何延遲。

Qubole

這是一個開源的大數據工具，可以在機器學習中使用特別的分析來獲取鏈值中的數據。Qubole是一個數據湖平臺，提供端到端服務，減少了移動數據管道所需的時間和工作量。能夠配置AWS、Azure、谷歌Cloud等多云服務。此外，它還有助于將云計算的成本降低50%。

Qubole的特點:

?支持ETL流程:它允許公司將數據從多個來源遷移到一個地方。

?實時監控:它監控用戶的系統，并允許他們查看實時情況

?預測分析:Qubole提供預測分析，以便公司采取相應的行動。

?先進的安全系統:為了保護用戶在云中的數據，Qubole使用了先進的安全系統，并確保防止任何潛在的泄露。此外，它還允許對云數據進行加密，避免任何潛在的威脅。

Xplenty

它是一個數據分析工具，通過使用最小的代碼來構建數據管道。它為銷售、營銷和支持提供了廣泛的解決方案。借助其交互式圖形界面，它為ETL、ELT等提供了解決方案。使用Xplenty最好的一點是它在硬件和軟件上的投資很低，可以通過電子郵件、聊天、電話和虛擬會議提供支持。Xplenty是一個在云上處理分析數據并將所有數據隔離在一起的平臺。

Xplenty的特點:

?Rest API:用戶可以通過實現Rest API做任何事情

?靈活性:數據可以發送到數據庫、數據倉庫和銷售團隊。

?數據安全:提供SSL/TSL加密，平臺能夠定期驗證算法和證書。

?部署:它提供云和內部的應用程序集成，并支持在云上部署應用程序集成。

Spark

APACHE Spark是另一個用于大規模處理數據和執行大量任務的框架。它也被用來在分布式工具的幫助下利用多臺計算機處理數據。它在數據分析師中被廣泛使用，因為它提供了易于使用的API，提供了簡單的數據提取方法，并且能夠處理PB字節級的數據。最近，Spark創造了23分鐘處理100TB數據的記錄，打破了之前Hadoop的世界紀錄(71分鐘)。這就是為什么大型科技巨頭選擇Spark的原因。并且它也非常適合今天的ML和AI。

APACHE Spark的特點:

?易于使用:允許用戶用他們喜歡的語言(如JAVA、Python等)來使用它

?實時處理:Spark可以通過Spark Streaming處理實時流

?靈活:它可以在Mesos、Kubernetes或云上運行。

Mongo DB

Mongo DB是一個免費的開源平臺和一個用于存儲大量數據的面向文檔(NoSQL)數據庫。它使用集合和文檔來存儲，它的文檔由鍵值對組成，鍵值對被認為是Mongo DB數據庫的基本單元。它在開發人員中非常流行，因為它可用于多種編程語言，如Python、Javascript和Ruby。

Mongo DB的特點:

?用C++編寫:它是一個無模式的DB，可以在里面保存各種文檔。

?簡易堆棧:用戶可以輕松地存儲文件，而不會對堆棧產生任何干擾。

?主從復制:它可以從主節點讀寫數據，也可以調用備份。

Apache Storm

Apache Storm是一個強大的、用戶友好的數據分析工具，特別是對小公司。Storm最好的地方是它沒有編程語言障礙，可以支持任何一種語言。它旨在以容錯和可伸縮的方法處理大數據池。當我們談到實時數據處理時，Storm因其分布式實時大數據處理系統而領跑榜單。正因為如此，如今許多科技巨頭都在他們的系統中使用了APACHE Storm。其中最著名的有Twitter, Zendesk, NaviSite等等。

Storm的特點:

?數據處理:即使節點斷開連接，Storm也會對數據進行處理。

?高度可伸縮:即使負載增加，它也能保持性能優勢。

?快速:APACHE Storm的速度是無可挑剔的，可以在單個節點上處理100字節的100萬條消息。

SAS(Statistical Analytical System,統計分析系統)

今天，它是數據分析師用來創建統計建模的最佳工具之一。通過使用SAS，數據科學家可以挖掘、管理、提取或更新來自不同來源的不同數據。SAS允許用戶訪問任何格式的數據(SAS表或excel工作表)。除此之外，它還提供了一個名為SAS Viya的商業分析云平臺，并且為了更好地掌握AI和ML，他們還推出了新的工具和產品。

SAS的特點:

靈活的編程語言:它提供了易于學習的語法，以及大量的庫，非常適合剛入門的程序員。

?海量數據格式:它支持多種編程語言，包括SQL，并具有從任何格式讀取數據的能力。

?加密:通過SAS/SECURE特性提供端到端的安全保障。

Data Pine

Data Pine是一種BI(Business Intelligence，商業智能)分析工具，創立于2012年的德國柏林。在很短的時間內，它在多個國家都得到了廣泛的應用，主要用于數據提取(用于中小企業獲取數據進行密切監控)。在其增強的UI設計的幫助下，任何人都可以根據自己的需求訪問和檢查數據。

Data Pine的特點:

?自動化:為了減少人工操作，Data Pine提供了廣泛的AI助手和BI工具。

?預測工具:Data Pine通過使用歷史數據和當前數據進行預測分析，從而得出預測結果。

?插件:它還提供直觀的Widgets，視覺分析和發現，臨時報告等。

Rapid Miner

Rapid Miner是一個完全自動化的可視化工作流設計工具，用于數據分析。它是一個無代碼的平臺，用戶不需要為分離數據而編寫代碼。今天，它被大量應用于許多行業，如教育、培訓、研究等。雖然它是一個開源平臺，但有添加10000行數據的限制。在Rapid Miner的幫助下，用戶可以很容易地將他們的ML模型部署到網絡或移動設備上。

Rapid Miner的特點:

?可訪問性:它允許用戶通過URL訪問40多種類型的文件(SAS, ARFF等)

?存儲:用戶可以訪問AWS和dropbox等云存儲設施

?數據驗證:Rapid Miner可以直觀顯示歷史上的多個結果，以便更好地評估。

結論

現在，大數據一直是人們關注的焦點，而且無論市場規模大小，它都將繼續在幾乎所有領域占據主導地位。對大數據的需求正以驚人的速度增長，如今市場上有大量的工具可供選擇，你所需要的只是掌握正確的方法，并根據項目的需求選擇最佳的數據分析工具。