全球100款大数据工具汇总（后50款）_大数据周刊的博客-CSDN博客
全球100款大数据工具汇总（后50款）
大数据周刊
于 2017-12-26 00:00:00 发布
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51、Redis
是一个高性能的key-value存储系统，和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）和zset（有序集合）。Redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。
52、HDFS
Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
53、HBase
是Hadoop的数据库，一个分布式、可扩展、大数据的存储。是为有数十亿行和数百万列的超大表设计的，是一种分布式数据库，可以对大数据进行随机性的实时读取/写入访问。提供类似谷歌Bigtable的存储能力，基于Hadoop和Hadoop分布式文件系统（HDFS）而建。
54、Neo4j
是一个高性能的，NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。自称“世界上第一个和最好的图形数据库”，“速度最快、扩展性最佳的原生图形数据库”，“最大和最有活力的社区”。用户包括Telenor、Wazoku、ebay、必能宝（Pitney Bowes）、MigRaven、思乐（Schleich）和Glowbl等。
55、 Vertica
基于列存储高性能和高可用性设计的数据库方案，由于对大规模并行处理（MPP）技术的支持，提供细粒度、可伸缩性和可用性的优势。每个节点完全独立运作，完全无共享架构，降低了共享资源的系统竞争。
56、Cassandra
是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable，其主要功能比Dynamo （分布式的Key-Value存储系统）更丰富。这种NoSQL数据库最初由Facebook开发，现已被1500多家企业组织使用，包括苹果、欧洲原子核研究组织（CERN）、康卡斯特、电子港湾、GitHub、GoDaddy、Hulu、Instagram、Intuit、Netfilx、Reddit及其他机构。
57、CouchDB
号称是“一款完全拥抱互联网的数据库”，它将数据存储在JSON文档中，这种文档可以通过Web浏览器来查询，并且用Java来处理。它易于使用，在分布式上网络上具有高可用性和高扩展性。
58、Dynamo
是一个经典的分布式Key-Value 存储系统，具备去中心化、高可用性、高扩展性的特点。Dynamo在Amazon中得到了成功的应用，能够跨数据中心部署于上万个结点上提供服务，它的设计思想也被后续的许多分布式系统借鉴。
59、 Amazon SimpleDB
是一个用Erlang编写的高可用的NoSQL数据存储，能够减轻数据库管理工作，开发人员只需通过Web服务请求执行数据项的存储和查询，Amazon SimpleDB 将负责余下的工作。作为一项Web 服务，像Amazon的EC2和S3一样，是Amazon网络服务的一部分。
60、 Hypertable
是一个开源、高性能、可伸缩的数据库，它采用与Google的Bigtable相似的模型。它与Hadoop兼容，性能超高，其用户包括电子港湾、百度、高朋、Yelp及另外许多互联网公司。
61、Kettle
这是一个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。作为Pentaho的一个重要组成部分，现在在国内项目应用上逐渐增多。
62、 Kylin
是一个开源的分布式分析引擎，提供了基于Hadoop的超大型数据集（TB/PB级别）的SQL接口以及多维度的OLAP分布式联机分析。最初由eBay开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
63、 Kibana
是一个使用Apache 开源协议的Elasticsearch 分析和搜索仪表板，可作为Logstash和ElasticSearch日志分析的 Web 接口，对日志进行高效的搜索、可视化、分析等各种操作。
64、 Druid
是一个用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能、分布式的开源系统，旨在快速处理大规模的数据，并能够实现快速查询和分析。
65、 KNIME
全称是“康斯坦茨信息挖掘工具”（Konstanz Information Miner），是一个开源分析和报表平台。宣称“是任何数据科学家完美的工具箱，超过1000个模块，可运行数百个实例，全面的集成工具，以及先进的算法”。
66、Zeppelin
是一个提供交互数据分析且基于Web的笔记本。方便你做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档，并且支持多种语言，包括 Scala(使用 Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown、Shell等。
67、Azkaban
一款基于Java编写的任务调度系统任务调度，来自LinkedIn公司，用于管理他们的Hadoop批处理工作流。Azkaban根据工作的依赖性进行排序，提供友好的Web用户界面来维护和跟踪用户的工作流程。
68、 Splunk
是机器数据的引擎。使用 Splunk 可收集、索引和利用所有应用程序、服务器和设备（物理、虚拟和云中）生成的快速移动型计算机数据，从一个位置搜索并分析所有实时和历史数据
69、Pentaho
是世界上最流行的开源商务智能软件，以工作流为核心的、强调面向解决方案而非工具组件的、基于java平台的商业智能(Business Intelligence)套件。包括一个web server平台和几个工具软件：报表、分析、图表、数据集成、数据挖掘等，可以说包括了商务智能的方方面面。
70、Jaspersoft
提供了灵活、可嵌入的商业智能工具，用户包括众多企业组织：高朋、冠群科技、美国农业部、爱立信、时代华纳有线电视、奥林匹克钢铁、内斯拉斯加大学和通用动力公司。
71、 SpagoBI
Spago被市场分析师们称为“开源领袖”，它提供商业智能、中间件和质量保证软件，另外还提供相应的Java EE应用程序开发框架。
72、Lumify
归Altamira科技公司（以国家安全技术而闻名）所有，这是一种开源大数据整合、分析和可视化平台。
73、Lingual
是Cascading的高级扩展，为Hadoop提供了一个ANSI SQL接口极大地简化了应用程序的开发和集成。Lingual实现了连接现有的商业智能（BI）工具，优化了计算成本，加快了基于Hadoop的应用开发速度。
74、Beam
基于Java提供了统一的数据进程管道开发，并且能够很好地支持Spark和Flink。提供很多在线框架，开发者无需学太多框架。
75、Cascading
是一个基于Hadoop建立的API，用来创建复杂和容错数据处理工作流。它抽象了集群拓扑结构和配置，使得不用考虑背后的MapReduce，就能快速开发复杂的分布式应用。
76、HPCC
作为Hadoop之外的一种选择，是一个利用集群服务器进行大数据分析的系统，HPCC在LexisNexis内部使用多年，是一个成熟可靠的系统，包含一系列的工具、一个称为ECL的高级编程语言、以及相关的数据仓库，扩展性超强
77、Hivemall
结合了面向Hive的多种机器学习算法，它包括了很多扩展性很好的算法，可用于数据分类、递归、推荐、k最近邻、异常检测和特征哈希等方面的分析应用。
78、 RapidMiner
具有丰富数据挖掘分析和算法功能，常用于解决各种的商业关键问题，解决方案覆盖了各个领域，包括汽车、银行、保险、生命科学、制造业、石油和天然气、零售业及快消行业、通讯业、以及公用事业等各个行业。
79、 Mahout
目的是“为快速创建可扩展、高性能的机器学习应用程序而打造一个环境”，主要特点是为可伸缩的算法提供可扩展环境、面向Scala/Spark/H2O/Flink的新颖算法、Samsara（类似R的矢量数学环境），它还包括了用于在MapReduce上进行数据挖掘的众多算法。
80、Tableau
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。Tableau的客户包括巴克莱银行，Pandora和Citrix等企业
81、Infogram
Infogram的最大优势在于，让您的可视化信息图表与实时大数据相链接。只须三个简单步骤，您可以选择在众多图表，地图，甚至是视频可视化模板中进行选择。 Infogram支持团队账号。
82、ChartBlocks
ChartBlocks是一个易于使用在线工具，它无需编码，便能从电子表格，数据库中构建可视化图表。整个过程可以在图表向导的指导下完成。您的图表将在HTML5的框架下使用强大的Java库D3.js创建图表。你的图表是响应式的，并且可以和任何的屏幕尺寸及设备兼容。 您还可以将图表嵌入任何网页中，分享在Twitter和Facebook上。
83、Datawrapper
Datawrapper是一款专注于新闻和出版的可视化工具。华盛顿邮报，卫报，华尔街日报和Twitter等媒体都使用了这一工具。Datawrapper非常容易使用，不需要任何编程基础。你只需要上传你的数据，便能轻松地创建和发布图表，甚至是地图。Datawrapper提供了众多的自定义布局及地图模板。
84、Plotly
Plotly帮助你在短短几分钟内，从简单的电子表格中开始创建漂亮的图表。Plotly已经为谷歌、美国空军和纽约大学等机构所使用。 Plotly是一个非常人性化的网络工具，让你在几分钟内启动。如果你的团队希望为Java和Python等编程语言提供一个API接口的话，Plotly是一款非常人性化的工具。
85、RAW
RAW弥补了很多工具在电子表格和矢量图形（SVG）之间的缺失环节。你的大数据可以来自MicrosoftExcel中，谷歌文档或是一个简单的逗号分隔的列表。它最厉害的功能是可以很容易地导出可视化结果，因为它和Adobe Illustrator，Sketch 和Inkscape是相容的。
86、Visual.ly
isual.ly是一个可视化的内容服务。它提供专门的大数据可视化的服务，用户包括了VISA，耐克，Twitter，福特和国家地理等。如果你想完全外包可视化文件给第三方。你可以使用非常简化的在线流程：你只需描述你的项目，服务团队将在项目的整个持续时间内和你在一起。 Visual.ly给您发送所有项目关键点的邮件通知，也将让你不断给出反馈。
87、D3.js
毋容置疑D3.js是最好的数据可视化工具库。D3.js运行在Java上，并使用HTML，CSS和SVG。 D3.js是开源工具，使用数据驱动的方式创建漂亮的网页。 D3.js可实现实时交互。这个库非常强大和前沿，所以它带有没有预置图表也不支持IE9。
88、Ember Charts
Ember Charts – 顾名思义是一种基于Ember.js框架和使用d3.js的可视化工具。Ember Charts以绘制时间序列图，柱状图，饼图和散点图为主。它非常优易于扩展。同为Ember.js开发团队，Ember Charts聚焦于图形互动性。它有极强的错误处理能力，当你遇到坏数据时，系统也不会崩溃
89、NVD3
NVD3运行在d3.js之上, 它可建立可重用的图表组件。该项目的目标是保持所有的图表整洁和可定制性。 NVD3是d3.js之上的简单的接口，保持了d3.js的所有强大功能。 NVD3由Novus Partners前端工程师开发和使其保持了图表技术洞察力。
90、Google Charts
Google Charts 以HTML5和SVG为基础，充分考虑了跨浏览器的兼容性，并通过VML支持旧版本的IE浏览器。所有您将创建的图表是交互式的，有的还可缩放。Google Charts是非常人性化和他们的网站拥有一个非常好的，全面的模板库，你可以从中找到所需模板。
91、FusionCharts
FusionCharts是最全面的Java图表库，包括90个图表和900种地图。如果你不是特别喜欢的Java。FusionCharts可以轻松集成像jQuery库，Angularjs和React框架以及ASP.NET和PHP语言。 FusionCharts支持JSON和XML数据，并提供许多格式图表：PNG，JPEG，SVG和PDF。
92、Highcharts
Highcharts是一个Java API与jQuery的集成，全球最大的100家公司中有61家正在使用它。图表使用SVG格式，并使用VML支持旧版浏览器。它提供了两个专门的图表类型：Highstock和Highmaps，并且还配备了一系列的插件。你可以免费使用它，而如果你想建立付费的应用，只须支付少量牌照费用。此外，你还可以使用Highcharts云服务。
93、Chart.js
对于一个小项目的图表，chart.js是一个很好的选择。开源，只有11KB大小，这使得它快速且易于使用，它支持多种图表类型: 饼图，线性图和雷达图等。
94、Leaflet
你是否专注于专业的大数据解决方案？无需饼图和条形图？Leafleft 基于Open Street Map数据，使用HTML5 / CSS3绘制互动式可视化图。您可以使用他们的扩展插件库添加热点图（heatmaps）和动画标记。 Leaflet 是开源和只有33 KB大小。
95、Chartist.js
Chartist.js的开发社区一直致力于打败所有其他Java图表库。它使用了Sass的个性化风格，它的SVG输出是响应式的。
96、n3-charts
N3-charts是一种基于AngularJS框架的工具。它建立在D3.js之上，帮助您创建简单的互动图表。 N3-charts是一种小型化的图表工具，不适用于大型项目。
97、 Sigma JS
Sigma JS 是交互式可视化工具库。由于使用了WebGL技术，你可以使用鼠标和触摸的方式来更新和变换图表。Sigma JS同时支持JSON和GEXF两种数据格式。这为它提供了大量的可用互动式插件。Sigma JS 专注于网页格式的网络图可视化。因此它在大数据网络可视化中非常有用。
98、Polymaps
Polymaps是一款地图可视化一个Java工具库。 Polymaps使用SVG实现从国家到街道一级地理数据的可视化。您可以使用CSS格式来修改你的样式。Polymaps使用GeoJSON来解释地理数据。它是创建heatmap热点图的最好的工具之一。您创建的所有地图都可以变成动态图。
99、Processing.js
Processing.js是一个基于可视化编程语言的Java库。作为一种面向Web的Java库，Processing.js是您能够有效进行网页格式图表处理。这使得它成为了一种非常好交换式可视化工具。 Processing.js需要一个兼容HTML5的浏览器来实现这一功能。
100、Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案（Solution）的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
文章来自：网络
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由加州大学伯克利分校的AMPLab首先开发的一款开源群集管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等架构。对数据中心而言它就像一个单一的资源池，从物理或虚拟机器中抽离了CPU，内存，存储以及其它计算资源， 很容易建立和有效运行具备容错性和弹性的分布式系统。
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作为一名优秀的数据分析师，既需要不断了解和掌握数据分析方法，同时还需要学习和熟练使用数据分析软件，毕竟借助工具既可以确保数据分析结果的价值，同时也能提升效率，接下来小编带你了解下目前常见的大数据分析软件有哪些：
目前常见的大数据分析软件有哪些？
1、Hadoop
Hadoop是最流行的软件框架之一，它为大数据集提供了低成本的分布式计算的能力。使Hadoop成为功能强大的大数据工具之一的因素是其分布式文件系统，它允许用户将JSON、XML、视频、图像和文本等多种数据保存在同一文件系统上。
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本文一共分为上下两部分。我们将针对大数据开源工具不同的用处来进行分类，并且附上了官网和部分下载链接，希望能给做大数据的朋友做个参考。下面是第一部分。
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六款超好用的大数据分析工具
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二、大数据分析工具——思迈特软件Smartb
常用的15个数据源网站，可以满足你95%的日常取数需求,赶紧收藏
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现在有很多免费的数据可以供使用分析，不过很少有人能找的到，或者没能力找，这就是所谓的信息差吧。其实数据获取分为两方面，一是“拿来的”数据，也就是现成的；二是“爬来的”数据，这种一般通过爬虫等手段去采集数据。
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大数据分析用于从各种来源生成的原始数据中提取有价值的数据。这些数据帮助我们获得有意义的见解、隐藏的模式、未知的相关性、市场趋势等等。大数据分析的主要动机是提供有价值的见解，以便为未来做出更好的决策。...
5个最受欢迎的大数据可视化软件
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数据可视化的本质是视觉对话，数据可视化将数据分析技术与图形技术结合，清晰有效地将分析结果信息进行解读和传达。
大数据可视化是进行各种大数据分析解决的最重要组成部分之一。 一旦原始数据流被以图像形式表示时，以此做决策就变得容易多了。 为了满足并超越客户的期望，大数据可视化工具应该具备这些特征：
1· 能够处理不同种类型的传入数据
2· 能够应用不同种类的过滤器来调整结果
3· 能够在分析过程中与数据集进行交互
4· 能够连接到其他软件来接收输入数据，或为其他软件提供输入数据
5· 能够为用户提供协作选项
尽管
调研了5款大数据分析工具，终于找到了最好用的那个
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大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。
为了解答大家的疑惑，今天我测评了5款较为常用的而且口碑比较不错的大数据分析工具，来给大家看看到底哪个大数据分析工具才是最好用的！
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大数据分析的主要目的是辅助公司决策，提升工作效率。
身处信息时代，数据就是公司发展的命脉。对于企业来说，跟进时代跟进潮流，无疑...
20个顶级大数据软件应用程序
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　　这些大部分来自硬件和服务。对于大数据软件而言，在某些情况下，每家公司的需求都是基于垂直行业的独特需求。即使在同一行业，如零售行业...
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1、 Talend Open Studio
是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。
2、DYSON
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Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
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l 工作负荷的优化和调度
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