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十款超好用的开源大数据剖析工具,务必收藏好

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本篇文章阐述了大数据剖析之10款超好用的开源大数据剖析工具,希望阅读本篇文章之后你们有所收获,帮助你们对相关内容的理解愈发深入。

十款超好用的开源大数据分析工具,务必收藏好

大数据开源剖析工具

考虑到现有技术解决方案的复杂性与多元化,企业常常很难找到适宜自己的大数据搜集与剖析工具。然而,混乱的时局之下早已有多种方案脱颖而出,证明其才能帮助你们着力完成大数据剖析类工作。下面我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。

数据已然成为现代化企业中最为重要的宝贵资源。一切决策、策略或则方式都须要依托于对数据的剖析方可实现。随着“大数据分析”逐步取代其上代版本,即“商务智能”,企业正面临着一个愈加复杂、且商业情报规模更为庞大的新时代。

考虑到现有技术解决方案的复杂性与多元化,企业常常很难找到适宜自己的大数据搜集与剖析工具。然而,混乱的时局之下早已有多种方案脱颖而出,证明其才能帮助你们着力完成大数据剖析类工作。下面我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。

1. OpenRefine

这是一款高人气数据剖析工具,适用于各种与剖析相关的任务。这意味着虽然你们拥有多川不同数据类型及名称,这款工具亦就能借助其强悍的聚类算法完成条目分组。在降维完成后,分析即可开始。

2. Hadoop

大数据与Hadoop堪称密不可分。这套软件库兼框架就能借助简单的编程模型将大规模数据集分发于计算机集群当中。其尤为擅长处理大规模数据并让其可用于本地设备当中。作为Hadoop的开发方,Apache亦在不断加强这款工具以提高其实际疗效。

3. Storm

同样来自Apache的Storm是另一款伟大的实时估算系统,能够极大加强无限数据流的处理疗效。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剖析等等。使用Storm的另一大优势在于,其整合了大量其它技术,从而进一步减少大数据处理的复杂性。

4. Plotly

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这是一款数据可视化工具,可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等语言。Plotly甚至还能帮助不具备代码编撰技能或则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,因为其属于一款业务开发平台且就能快速完成大规模数据的理解与剖析。

5. Rapidminer

作为另一款大数据处理必要工具,Rapidminer属于一套开源数据科学平台,且通过可视化编程机制发挥作用。其功能包括对模型进行更改、分析与创建,且还能快速将结果整合至业务流程当中。Rapidminer目前深受瞩目,且早已成为诸多著名数据科学家心目中的可靠工具。

6. Cassandra

Apache Cassandra 是另一款值得关注的工具seo诊断分析工具,因为其才能有效且高效地对大规模数据加以管理。它属于一套可扩充NoSQL数据库,能够监控多座数据中心内的数据并早已在Netflix及eBay等著名企业当中效力。

7. Hadoop MapReduce

这是一套软件框架,允许用户借助其编撰出以可靠方法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美且简约的图形处理结果,用以加强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估算素材或则其它内容。举例来说,如果你们输入“Facebook”,即可获得与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。这种说法在一定程度上并不夸张seo诊断分析工具,因为此套数据库使用数据间的关系以操作并加强性能表现。Neo4j目前早已由诸多企业用于借助数据关系实现智能应用,从而帮助自身保持市场竞争优势。

大家有没有其它的好用的开源大数据剖析工具推荐,也可留言一起剖析。

标签: 大数据 大数据分析 开放源代码

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