自由数据:种草推荐小课堂(数据分析工具篇)

时间:2018-02-02 12:42:00 来源:自由数据

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大数据是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器,气候信息,公开的信息,如杂志,报纸,文章。大量数据处理起来难度高又复杂,那怎么才能快速、准确、高效的处理数据呢,今天小编来给大家安利几种好用的工具,是大数据的处理不再老大难。

Hadoop

hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架, Hadoop的四大优点能够让用户轻松架构和使用的分布式计算。

⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。

⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。

HPCC

HPCC主要由五部分组成:

1、高性能计算机系统(HPCS),内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;

2、先进软件技术与算法(ASTA),内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;

3、国家科研与教育网格(NREN),内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发;

4、基本研究与人类资源(BRHR),内容有基础研究、培训、教育及课程教材,被设计通过奖励调查者-开始的,长期 的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流,通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营,和来提供必需的基础架构来支 持这些调查和研究活动;

5、信息基础结构技术和应用(IITA ),目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。

Storm

Storm是自由的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流,同时支持许多种编程语言。Storm也有许多应用领域:实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议,一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写,即数据抽取、转换和加载)等等。

Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法,一个名为Apache Drill的开源项目被提出,该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理,包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。通过开发“Drill”Apache开源项目,组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构,从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。

RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。功能强大和特点众多:免费提供数据挖掘技术和库、100%用Java代码(可运行在操作系统)、数据挖掘过程简单、内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程、可以用简单脚本语言自动进行大规模进程、多层次的数据视图确保有效和透明的数据、命令行(批处理模式)自动大规模应用、Java API(应用编程接口)、强大的可视化引擎,许多尖端的高维数据的可视化建模、强大的可视化引擎,许多尖端的高维数据的可视化建模。

Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品,它是一个以流程为中心的,面向解决方案(Solution)的框架。将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来,方便商务智能应用的开发。BI 平台包含组件和报表,用以分析这些流程的性能。目前,Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。

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(以上部分观点来源于网络)

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