推薦答案
以下是一些常用的大數(shù)據(jù)分析工具:
Apache Hadoop:Apache Hadoop是一個(gè)開源的分布式數(shù)據(jù)處理框架,用于存儲(chǔ)和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它基于分布式文件系統(tǒng)和分布式計(jì)算模型,提供高可用性和容錯(cuò)性。
Apache Spark:Apache Spark是一個(gè)快速的、通用的分布式計(jì)算系統(tǒng),用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它支持多種數(shù)據(jù)源,包括Hadoop Distributed File System(HDFS)、Hive、Cassandra、HBase等。
Apache Storm:Apache Storm是一個(gè)分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng),用于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。它提供高可用性和容錯(cuò)性,能夠在大規(guī)模集群中處理高速數(shù)據(jù)流。
Apache Flink:Apache Flink是一個(gè)開源的流處理引擎和批處理框架,用于處理實(shí)時(shí)和離線數(shù)據(jù)。它支持流處理和批處理,并提供高可用性和容錯(cuò)性。
Apache Cassandra:Apache Cassandra是一個(gè)開源的分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫,用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它具有高可用性、高擴(kuò)展性和高性能。
Apache HBase:Apache HBase是一個(gè)開源的分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫,用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它提供實(shí)時(shí)讀寫訪問,并具有高可用性和可擴(kuò)展性。
Elasticsearch:Elasticsearch是一個(gè)開源的分布式搜索和分析引擎,用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它支持實(shí)時(shí)搜索和分析,并提供高可用性和可擴(kuò)展性。
除了上述工具,還有許多其他的大數(shù)據(jù)分析工具可供選擇,例如Kafka、Hive、Pig、Mahout等。
其他答案
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大數(shù)據(jù)分析的工具有很多很多,一般來說,數(shù)據(jù)分析工作中都是有很多層次的,這些層次分別是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、數(shù)據(jù)報(bào)表層、數(shù)據(jù)分析層、數(shù)據(jù)展現(xiàn)層。對(duì)于不同的層次是有不同的工具進(jìn)行工作的。
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BI 工具分為開源 BI 工具和商業(yè) BI 工具兩大類。開源 BI 工具有:Superset、Redash、Metabase、CBoard、Davinci、SpagoBI、Pentaho 等等;商業(yè) BI 工具有:FineBI、QlikView、Tableau、Power BI、SmartBI、QuickBI 等等。