随着科学技术的发展，我们对数据跟踪的需求也在快速增长。如今，全球几乎每天都会产生数万亿字节的数据。在数据被正确解析之前，它是没有用的。从市场中收集有意义的数据已经成为企业的一项关键业务。只有合适的数据分析工具和专业的数据分析师需要分析大量的原始数据，公司才能做出正确的决策。

如今市场上有数百种大数据分析工具，但选择正确的工具取决于您的业务需求和目标，以便业务朝着正确的方向发展。现在，我们来看看大数据领域的十大分析工具。

它是一个基于java的开源平台，用于存储和处理大数据。它构建了一个集群系统，可以有效地处理数据，使数据并行运行。它可以处理从一台服务器到多台计算机的结构化和非结构化数据。Hadoop还为用户提供跨平台支持。如今，它是最好的大数据分析工具，被亚马逊、微软、IBM等众多科技巨头广泛使用。

Apache的特性:

免费，为企业提供高效的存储解决方案。

通过HDFS (Hadoop分布式文件系统)提供快速访问。

灵活性高，结合MySQL和JSON很容易实现。

高可伸缩性，允许将大量数据分布在小段中。

适用于小型商业硬件，如JBOD。

APACHE Cassandra是一个开源的NoSQL分布式数据库，用于获取大量数据。它是最受欢迎的数据分析工具之一，由于其在不影响速度和性能的情况下具有很高的可扩展性和可用性，受到许多科技公司的青睐。它可以每秒执行数千次操作，并且可以在几乎不停机的情况下处理PB字节(1PB=1024TB)的资源。它由脸书于2008年创建并公开发布。

阿帕奇卡桑德拉的特点:

灵活的数据存储:它支持所有形式的数据，如结构化、非结构化和半结构化，并允许用户根据自己的需要进行更改。

数据分发系统:在多个数据中心复制数据，方便分发数据。

快速处理:Cassandra可以在高效的商用硬件上运行，并提供快速存储和数据处理。

容错:当任何一个节点出现故障时，它将被立即替换，没有任何延迟。

这是一个开源的大数据工具，可以利用机器学习中的特殊分析，获取链值中的数据。Qubole是一个数据湖平台，提供端到端的服务，减少移动数据管道所需的时间和工作量。能够配置AWS，Azure，Google Cloud等云服务。此外，还有助于降低50%的云计算成本。

Qubole的特征:

支持ETL过程:它允许公司将数据从多个来源迁移到一个地方。

实时监控:它监控用户的系统，并允许他们查看实时情况。

预测:Qubole提供预测分析，以便公司采取相应的行动。

先进的安全系统:为了保护用户在云中的数据，Qubole使用先进的安全系统，并确保防止任何潜在的泄漏。此外，它还允许加密云数据，以避免任何潜在的威胁。

它是一个数据分析工具，使用最少的代码来构建数据管道。它为销售、营销和支持提供了广泛的解决方案。凭借其交互式图形界面，它为ETL、ELT等提供解决方案。使用Xplenty最大的好处是软硬件投入低，可以支持邮件、聊天、电话、虚拟会议。Xplenty是一个在云上处理和分析数据并将所有数据隔离在一起的平台。

Xplenty特性:

Rest API:用户可以通过实现REST API做任何事情

灵活性:数据可以发送到数据库、数据仓库和销售团队。

数据安全:提供SSL/TSL加密，平台可以定期验证算法和证书。

部署:提供云中的应用集成，支持云上应用集成的部署。

APACHE Spark是另一个大规模处理数据和执行大量任务的框架。在分布式工具的帮助下，它还用于在多台计算机上处理数据。它被数据分析师广泛使用，因为它提供了一个简单易用的API，提供了一个简单的数据抽取方法，可以处理PB字节的数据。最近，Spark创下了23分钟处理100TB数据的纪录，打破了之前的Hadoop世界纪录(71分钟)。这也是大科技巨头选择Spark的原因。而且也很适合今天的ML和AI。

APACHE Spark的特性:

易用性:允许用户用自己喜欢的语言(如JAVA、Python等)使用。)

实时处理:Spark可以通过Spark流处理实时流。

灵活:它可以在Mesos、Kubernetes或云上运行。

Mondb是一个免费的开源平台，是一个面向文档(NoSQL)的数据库，用于存储大量数据。它使用集合和文档进行存储，其文档由键值对组成，键值对被视为Mongo DB数据库的基本单元。它在开发人员中非常受欢迎，因为它可以用于许多编程语言，如Python、Javascript和Ruby。

mondb的特点:

用C++写的:它是一个非模态的DB，可以存储各种文档。

简单的堆栈:用户可以轻松地存储文件，而不会干扰堆栈。

主从复制:可以从主节点读写数据，也可以调用备份。

Apache Storm是一个强大且用户友好的数据分析工具，尤其适用于小公司。Storm最好的一点就是没有编程语言障碍，可以支持任何语言。它旨在以容错和可伸缩的方式处理大型数据池。当我们谈到实时数据处理时，Storm因其分布式实时大数据处理系统而独占鳌头。正因为如此，现在很多科技巨头都在系统中使用APACHE Storm。最著名的有Twitter，Zendesk，NaviSite等等。

风暴的特征:

数据处理:即使节点断开，Storm也会处理数据。

高度可扩展:即使负载增加，也能保持性能优势。

快:APACHE Storm的速度无可挑剔，单个节点可以处理100万条100字节的消息。

今天，它是数据分析师用来创建统计建模的最佳工具之一。借助SAS，数据科学家可以挖掘、管理、提取或更新来自不同来源的不同数据。SAS允许用户访问任何格式的数据(SAS表或Excel工作表)。此外，它还提供了一个名为SAS Viya的商业分析云平台，为了更好地掌握AI和ML，他们还推出了新的工具和产品。

SAS功能:

灵活的编程语言:提供简单易学的语法和大量的库，非常适合初学者。

海量数据格式:支持包括SQL在内的多种编程语言，具有读取任意格式数据的能力。

加密:通过SAS/SECURE特性提供端到端安全性。

Data Pine是一款BI(商业智能)分析工具，2012年创立于德国柏林。在很短的时间内，在很多国家得到了广泛的应用，主要用于数据抽取(供中小企业获取数据进行密切监控)。借助其增强的UI设计，任何人都可以根据自己的需要访问和检查数据。

数据松的特点:

自动化:为了减少人工操作，Data Pine提供了广泛的AI助手和BI工具。

预测工具:Data Pine利用历史数据和当前数据进行预测分析，从而得出预测结果。

插件:它还提供直观的小部件、可视化分析和发现、中期报告等。

Rapid Miner是一款用于数据分析的全自动可视化工作流设计工具。它是一个没有代码的平台，用户不需要写代码来分离数据。今天，它被广泛应用于许多行业，如教育、培训和研究。虽然是开源平台，但是添加10000行数据是有限制的。在Rapid Miner的帮助下，用户可以轻松地将其ML模型部署到网络或移动设备上。

快速采矿机的特点:

可访问性:它允许用户访问40多种类型的文件(SAS、ARFF等)。)通过网址。

存储:用户可以访问AWS和dropbox等云存储设施。

数据验证:Rapid Miner可以直观地显示历史中的多个结果，以便更好地进行评估。

现在，大数据一直是人们关注的焦点，无论市场大小，它都将继续在几乎所有领域占据主导地位。对大数据的需求正以惊人的速度增长。现在市场上有大量的工具可供选择。你需要的只是掌握正确的方法，根据项目的需要选择最好的数据分析工具。