大数据处理工具有哪些（最受欢迎的4个工具）

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？开课吧

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。

主要特点

可高度扩展，通过存储和分发大量数据集来处理大量数据。

因为它有hive和pig等综合分析工具，因此 非常适合用于研究和开发。

通过跨高度可扩展的hadoop集群使用hadoop分布式文件系统（hdfs）快速访问数据。

利用 生态系统的方法 对数据进行采集、整理、处理、分析和可视化。

通过对数据进行分块处理，在不同的节点上拥有不同的副本，从而可以在不同的条件下实现容错。

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2、cassandra

cassandra是facebook开发的nosql数据库管理系统。apachecassandra是一款优秀的、与操作系统无关的开源大数据软件，它能够为管理存储在各种商业服务器上的大量数据提供高质量的可用性。为简化数据库与其用户之间的交互，它还提供了cql（
cassandrastructurelanguage，cassandra结构语言）。

主要特点

通过“环形”设计和无主架构，不会出现单点故障，从而提高 持续的正常运行时间。

通过多个云数据复制中心 自动复制 数据，你可以从全球任何地方操作数据。

语言驱动程序的 最佳语言支持（如java、c++、python、ruby、c#等）提供了应用程序的最佳性能。

线性可扩展性 允许你增加集群中的节点数量，以满足业务应用程序改进性能的需要。

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3、zohoanalytics

zohoanalytics是一款自助式大数据分析软件，它能让你对你的数据进行可视化分析，还能让你创建有见解的报告仪表板。这款大数据软件能够分析数据集，并提供关键的业务见解。你可以从任何大数据源（如nosql，关系数据库和云数据库）中获取数据，甚至是你的业务应用程序。

主要特点

用于在业务应用中创建和实现报告和分析功能的 可扩充和可扩展的bi平台。

使用实时动态数据报告创建 临时报告 来回答业务问题。

云部署，提供高安全性、可扩展性和数据可用性。

图表、数据透视表、小部件和表格视图等 各种报告元素，都可用于提供有见解的报告和仪表板。

4、microsoftpowerbi

microsoftpowerbi是一种收集、分析和可视化数据以形成可行见解的有效方法。它帮助初创公司和企业通过操作实时数据源来创建具有见解的仪表板。这些仪表板提供了实时见解，以了解在组织内进行的流程的整体性能。你甚至可以外包powerbi咨询和开发，以获得最佳效果。

主要特点

有200多个预定义代码的 dax数据分析功能，可以对数据执行特定的分析功能。

内容翔实的报告 在许多方面构成了数据的结构化表示，并从数据中揭示了有用的见解。

从不同的数据源获取数据，例如从结构化到非结构化，以及基于云端的系统到内部部署系统。

可使用office365套件通过powerquery和powermap轻松集成到大数据分析中。