10款超好用的开源大数据分析工具

考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业每每很难找到适合本身的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证实其可以帮助你们切实完成大数据分析类工做。下面咱们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。

数据已经成为现代化企业中最为重要的宝贵资源。一切决策、策略或者方法都须要依托于对数据的分析方可实现。随着“大数据分析”逐步替代其上代版本，即“商务智能”，企业正面临着一个更加复杂、且商业情报规模更为庞大的新时代。

1. OpenRefine

这是一款高人气数据分析工具，适用于各种与分析相关的任务。这意味着即便你们拥有多川不一样数据类型及名称，这款工具亦可以利用其强大的聚类算法完成条目分组。在聚类完成后，分析便可开始。

2. Hadoop

大数据与Hadoop可谓密不可分。这套软件库兼框架可以利用简单的编程模型将大规模数据集分发于计算机集群当中。其尤其擅长处理大规模数据并使其可用于本地设备当中。做为Hadoop的开发方，Apache亦在不断强化这款工具以提高其实际效果。

3. Storm

一样来自Apache的Storm是另外一款伟大的实时计算系统，可以极大强化无限数据流的处理效果。其亦可用于执行多种其它与大数据相关的任务，具体包括分布式RPC、持续处理、在线机器学习以及实时分析等等。使用Storm的另外一大优点在于，其整合了大量其它技术，从而进一步下降大数据处理的复杂性。

4. Plotly

这是一款数据可视化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等语言。Plotly甚至可以帮助不具有代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。这款工具常由新一代数据科学家使用，由于其属于一款业务开发平台且可以快速完成大规模数据的理解与分析。

5. Rapidminer

做为另外一款大数据处理必要工具，Rapidminer属于一套开源数据科学平台，且经过可视化编程机制发挥做用。其功能包括对模型进行修改、分析与建立，且可以快速将结果整合至业务流程当中。Rapidminer目前备受瞩目，且已经成为众多知名数据科学家心目中的可靠工具。

6. Cassandra

Apache Cassandra 是另外一款值得关注的工具，由于其可以有效且高效地对大规模数据加以管理。它属于一套可扩展NoSQL数据库，可以监控多座数据中心内的数据并已经在Netflix及eBay等知名企业当中效力。

7. Hadoop MapReduce

这是一套软件框架，容许用户利用其编写出以可靠方式并发处理大规模数据的应用。MapReduce应用主要负责完成两项任务，即映射与规约，并由此提供多种数据处理结果。这款工具最初由谷歌公司开发完成。

8. Bokeh

这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果，用以强化大规模数据流的交互能力。其专门供Python语言使用。

9. Wolfram Alpha

这是一套搜索引擎，旨在帮助用户搜索其须要的计算素材或者其它内容。举例来讲，若是你们输入“Facebook”，便可得到与Facebook相关的HTML元素结构、输入解释、Web托管信息、网络统计、子域、Alexa预估以及网页信息等大量内容。

10. Neo4j

其官方网站将这款工具称为图形数据库技术的下一场革命。这种说法在必定程度上并不夸张，由于此套数据库使用数据间的关系以操做并强化性能表现。Neo4j目前已经由众多企业用于利用数据关系实现智能应用，从而帮助自身保持市场竞争优点。