2020年好用的大数据工具

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2020年好用的大数据工具

在当今社会中，广泛的数据收集是任何企业的获取信息的基本来源，但从这些数据中心能够精准的获得有价值的信息并不是一件容易的事。

除非我们处理数据，否则数据对我们来说没有任何价值。这时候呢，我们就要用到一些神奇的大数据软件来快速的转换和分析数据。

下面，我将给大家介绍在【2020年度排行】中炒鸡好用的几款大数据神器！

阿帕奇Hadoop

毫无疑问，Apache Hadoop是最受欢迎的大数据工具。它是一个开放源代码框架，允许用户处理大量数据并在现有数据中心中的商品硬件上运行。

根据Apache许可，Apache Hadoop是免费的。

主要特点：

云基础设施   支持其他模型以在此框架上工作的库

MapReduce-用于处理大数据的模型

HDFS-分布式文件系统，允许保存任何类型的数据

高度可扩展   高效灵活的数据处理   阿帕奇风暴

Apache Storm是一个免费的分布式实时框架，支持任何编程语言。它是用Java和Clojure编写的。Apache Storm可以处理和转换来自不同来源的数据流。

这个大数据工具是免费的。

主要特点：

容错的  每个节点每秒可处理一百万条100字节消息 与任何编程语言集成快速且可扩展

确保处理每个数据单元(至少一次或恰好一次)

RapidMiner

RapidMinder是一个开源的跨平台大数据工具。它集成了数据科学，预测分析和机器学习技术。它提供了一系列产品，使您能够构建新的数据挖掘流程。

该工具可在各种许可下使用。免费版为用户提供1个逻辑处理器和多达10,000个数据行。Rapidminer的商业版本起价为每年$ 2.500。

主要特点：

完善的云集成易于共享的交互式仪表板与内部数据库集成建立和验证预测模型

多种数据管理方法基于大数据的预测分析支持客户端-服务器模型

Qubole

Qubole是一个自主的大数据平台。根据您的活动，它可以学习，优化和管理数据。数据专业人员可以只专注于继承业务任务，而不是管理框架。

Qubole是一种基于订阅的工具，主要为具有多个用户的大型企业而设计。价格从每月199美元起。

主要特点：

针对云进行了优化高灵活性易于使用开源引擎自动引入程序，避免重复手动操作

可操作的警报，见解和建议，可优化可靠性，性能和成本

Tableau

Tableau是用于商业智能和数据分析的数据可视化工具。该软件包含三个主要产品：

Tableau Desktop-适合分析师

Tableau Server-适用于企业

适用于云的Tableau Online

这个大数据工具可以处理所有数据大小。通过Web连接器启用实时数据可视化。它很容易使用。

Tableau提供免费试用。订阅价格从每月35美元起，具体取决于版本(台式机/服务器/在线)。

主要特点：

实现实时协作，用户可以创建任何类型的可视化文件，无代码数据查询共享适用于移动设备的交互式仪表板，

简单快捷的软件设置，混合各种数据集。

卡桑德拉

Apache Cassandra是一个开放源代码的分布式类型数据库，旨在管理跨服务器分布的大量数据。它着重于结构化数据集。其服务可确保没有故障点。

这个大数据工具是免费的。

主要特点：

非常快速地处理大量数据，线性可伸缩性云可用性没有单点故障，自动复制，在数据中心之间轻松进行数据分发。

Apache Spark

Apache Spark是一个开源工具，可处理实时数据和批处理数据。它启用了内存中数据处理，可确保更快的结果。这种大数据工具可以在单个本地系统上运行，从而使测试和开发更加轻松。

该工具基于Apache许可证。提供免费试用。

主要特点：

实现高流量操作包括快速图形处理系统，独立集群模式在同一应用程序中合并的库堆栈，

DataFrame API，

部署到云环境。

Flink

Apache Flink是大数据流处理的开源框架。它可以是有界的和无界的。Flink可以在所有已知的群集环境中运行。它能够以内存速度任意规模地执行任务。

主要特点：

准确的结果(也适用于乱序或迟到的数据)，容错并从故障中恢复，支持用于数据源的第三方系统的各种连接器，

启用灵活的窗口，在数千个节点上运行。

咨询电话：400 8888 780