大数据开发工具有哪些（推荐这10个开发工具）

大数据研究的出现，为企业、研究机构、*决策提供了新的行之有效思路和手段，想要做好大数据的管理和分析，一些大数据开发工具 的使用是必不可少的，以下是大数据开发过程中常用的工具：

1. apache hive

hive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过hive可以很容易的进行数据的etl,对数据进行结构化处理,并对hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 hive提供了一种简单的类似sql的查询语言—hiveql,这为熟悉sql语言的用户查询数据提供了方便。

2. apache spark

apache spark是hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠hadoop的hdfs服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。

3. jaspersoft bi 套件

jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现jaspersoft软件是一流的, 许多企业已经使用它来将sql表转化为pdf,，这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外，jasperreports提供了一个连接配置单元来替代hbase。

4. keen io

keen io是个强大的移动应用分析工具。开发者只需要简单到一行代码， 就可以跟踪他们想要的关于他们应用的任何信息。开发者接下来只需要做一些dashboard或者查询的工作就可以了。

5. mortar data

mortar data是专为开发者打造的hadoop开发平台，它用pig和python的组合替代了mapreduce以便开发者能简单地编写hadoop管道（pipeline）。

6. placed analytics

利用脚本语言以及api， placedanalytics能够提供针对移动和网络应用的详细用户行为分析。包括， 用户使用时间和地理位置信息。 这些可以帮助开发者的应用更好地吸引广告商， 也可以帮助开发者对自己的应用进行改善。

7. ingres corp

它拥有超过一万客户而且正在扩增。它通过vectorwise以及对paraccel实现了扩展。这些发展分别导致了actian vector和actian matrix的创建。它有apache，cloudera，hortonworks以及其他发行版本可供选择。

8. talend open studio

talend是一个统一的平台，它通过提供一个统一的，跨企业边界生命周期管理的环境，使数据管理和应用更简单便捷。这种设计可以帮助企业构建灵活、高性能的企业架构,在次架构下，集成并启用百分之百开源服务的分布式应用程序变为可能。

9. cloudera

cloudera正在努力为开源hadoop,提供支持，hadoop可以作为目标数据仓库，高效的数据平台，或现有数据仓库的etl来源。企业规模可以用作集成hadoop与传统数据仓库的基础。 cloudera致力于成为数据管理的“重心”。

10. pentaho business analytics

pentaho的工具可以连接到nosql数据库，有很多内置模块，可以把它们拖放到一个图片上, 然后将它们连接起来。

工具的熟练使用可以起到事半功倍的效果，以上仅仅是一些数据开发过程中常用的工具，对于大数据开发人员来说是需要熟练掌握的，当然，大数据开发 过程中也会需要借助一些其他的工具，这就需要大数据开发人员 具有发现和解决问题的能力，以及养成善于积累的习惯！

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