大数据工具主要分为哪几类，每类中具体有哪些工具？
如今，为了满足企业的主要需求，大数据工具正在迅速得到应用。在大数据技术作为概念和业务战略出现的十年中，涌现了执行各种任务和流程的数千种工具。而推出这些工具的提供商都承诺可以为企业节省时间和成本，并发现能够让企业获利的商业洞察力。显然，大数据分析工具的市场正在不断增长。
许多大数据分析工具最初像大数据软件框架Hadoop一样都是开源项目，但商业实体迅速涌现，为开源产品提供了新工具或商业的支持和开发。
而在这些工具中选择是一个挑战，特别是许多大数据工具只具有单一用途，而企业需要使用大数据完成许多不同的任务，因此企业的分析工具箱会变得过于充实。根据这个行业领域的专家顾问的建议，以下列出一系列主要的大数据分析工具，并列出三个主要类别。
主要的大数据工具
如上所述，大数据工具都倾向于单一使用类别，并且有多种使用大数据的方式。所以可以按类别分类，然后分析每个分析工具。
大数据工具：数据存储和管理
大数据都是从数据存储开始。这意味着从大数据框架Hadoop开始。它是由Apache Foundation开发的开源软件框架，用在计算机集群上分布式存储非常大的数据集。
显然，存储对于大数据所需的大量信息至关重要。但更重要的是，需要有一种方式来将所有这些数据集中到某种形成/管理结构中，以产生洞察力。因此，大数据存储和管理是真正的基础，而没有这样的分析平台是行不通的。在某些情况下，这些解决方案包括员工培训。
而这个领域的主要的大数据工具有：
- Cloudera
基本上，Hadoop增加了一些额外的服务，企业将需要这些服务，因为大数据并不是一个简单的练习。 Cloudera的服务团队不仅可以帮助企业构建大数据集群，还可以帮助培训员工更好地访问数据。
- MongoDB
MongoDB是最流行的大数据数据库，因为它适用于管理大数据经常出现的非结构化数据或频繁更改的数据。
- Talend
作为一家提供广泛解决方案的公司，Talend的产品是围绕集成平台构建的，该平台结合了大数据、云计算、应用程序，以及实时数据集成、数据准备和主数据管理。
Talend大数据集成包括数据质量和治理功能
大数据工具：数据清理
在企业真正处理大量数据以获取洞察信息之前，先需要对其进行清理、转换并将其转变为可远程检索的内容。大数据集往往是非结构化和无组织的，因此需要进行某种清理或转换。
在这个时代，数据的清理变得更加必要，因为数据可以来自任何地方：移动网络、物联网、社交媒体。并不是所有这些数据都容易被“清理”，以产生其见解，因此一个良好的数据清理工具可以改变所有的差异。事实上，在未来的几年中，将有效清理的数据视为是一种可接受的大数据系统与真正出色的数据系统之间的竞争优势。
- OpenRefine
OpenRefine是一款易于使用的开源工具，通过删除重复项、空白字段和其他错误来清理凌乱的数据。它是开源的软件，但它有一个可以提供帮助的大型社区。
- DataCleaner
与OpenRefine类似，DataCleaner将半结构化数据集转换为数据可视化工具可读取的干净可读的数据集。该公司还提供数据仓库和数据管理服务。
- Microsoft Excel
人们可以从各种数据源导入数据。Excel对手动数据输入和复制/粘贴操作特别有用。它可以消除重复、查找、替换，拼写检查以及用于转换数据的许多公式。但它很快陷入困境，并不适用于大数据集。
大数据工具：数据挖掘
一旦数据被清理并准备好进行检查，就可以通过数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的过程。
数据挖掘在很多方面都是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常非常复杂，但力求提供一个令人关注和用户友好的用户界面，这说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是：它们的确需要工作人员开发查询，所以数据挖掘工具的能力并不比使用它的专业人员强。
- RapidMiner
RapidMiner是一款易于使用的预测分析工具，具有非常用户友好的可视化界面，这意味着企业无需编写代码，即可运行分析产品。
- IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler是一套适用于企业级的高级分析的产品，用于数据挖掘。而IBM的服务和咨询无疑是首屈一指的。
- Teradata
Teradata为数据仓库、大数据和分析以及市场营销应用提供端到端解决方案。这一切意味着企业的业务可以真正成为一个数据驱动的业务，并提供商业服务、咨询、培训和支持。
像许多当前的大数据工具一样，RapidMiner解决方案也包含云计算解决方案
大数据工具：数据可视化
数据可视化是企业的数据以可读的格式显示的方式。这是企业查看图表和图形以及将数据放入透视图中的方法。
数据的可视化与科学一样，是一种艺术形式。而大数据公司将拥有越来越多的数据科学家和高级管理人员，很重要的一点是可以为员工提供更加广泛的可视化服务。销售代表、IT支持、中层管理等这些团队中的每一个成员都需要理解它，因此重点在于可用性。但是，易于阅读的可视化有时与深度特征集的读取不一致，这成为了数据可视化工具的一个主要挑战。
- Tableau
作为这一领域的领导者之一，其数据可视化工具专注于商业智能，无需编程即可创建各种地图、图表、图形等等。Tableau总共有五款产品，其中有一个名为Tableau Public的免费版本供潜在客户试用。
- Silk
Silk是一种简单版本的Tableau，Silk可让企业将数据可视化为地图和图表，而无需任何编程。它甚至会尝试在第一次加载时自动将数据可视化。它还使得在线发布结果变得容易。
- Chartio
Chartio使用自己的可视化查询语言，只需点击几下即可创建功能强大的仪表板，而无需了解SQL或其他建模语言。与其他不同的是，企业直接连接到数据库，因此不需要数据仓库。
IBM Watson Analytics
IBM Watson Analytics是机器学习(ML)和人工智能(AI)的结合，可帮助提供智能数据科学助理，为业务分析师和数据科学家提供广泛的数据科学技能集的用户指南。
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：
1.在学习大数据之前，需要具备什么基础
http://www.duozhishidai.com/article-12916-1.html
2.大数据工程师培训，需要学习的有哪些课程?
http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html
3.大数据的特点是什么，大数据与Hadoop有什么关系？
http://www.duozhishidai.com/article-13276-1.html
多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站
大数据工具主要分为哪几类，每类中具体有哪些工具？相关推荐
- 学习大数据的第19天——正则表达式、枚举类
学习大数据的第19天--正则表达式.枚举类 package com.shujia.wyh.day16;/*需求:验证QQ号是否符合规定1.必须是5-10位2.0不能作为QQ号的开头3.必须都是数字*/ ...
- 在电商平台落地大数据应用的6个场景、2类服务、12个框架
来啦,请坐. 我是老杨.如果你有强化管理能力,量化技术产出,提升技术效能,打造技术团队等需求,那么这套课程会为你揭开技术管理的神秘面纱,可以让"妈妈再也不用担心你的工作了". 这是 ...
- 大数据的特征介绍，大数据技术主要分为哪几部分？
大数据,这个词给人的印象可能只是大量的数据而已,但是大量仅是大数据中的一部分.因为数据量的增加,并不是现在才有,主要还是数据处理分析技术的进步.大数据通常是指大小规格超越传统数据库软件抓取,存储,管理 ...
- 关于大数据相关的问答汇总，每天持续更新中哦~
NO.1 想要学好大数据需掌握哪些技术? 答:1,Java编程技术 Java编程技术是大数据学习的基础,Java是一种强类型语言,拥有极高的跨平台能力,可以编写桌面应用程序.Web应用程序.分布式系统 ...
- 线下活动 | 揭秘大数据背后的京东虚拟平台（免费报名中）
▍仅需两步: 1.在社区认真提一个问题. 发布问题请补充详细的背景/条件信息,字数不少于60字,否则无法通过审核喔.点击立即认真提问 2.添加小助手的微信(pmcaffzs2),并发送你的问题截图. ...
- 大数据营销的7个雷区，千万别中招
这年头说到营销,不扯扯大数据,不说说娱乐化,都不好意思说自己是营销圈中人了.印象中,今年参加过的活动中,没有提及这两个词的几乎没有. 在<大数据时代>一书中,译者周涛引用了苏珊·朗格在&l ...
- 中国大数据企业排行榜V6.0- 5 年后再去看看中几个大数据公司的发展状况
2019年5月27日,首席数据官联盟在贵阳举办的2019中国国际大数据产业博览会上正式发布了<中国大数据企业排行榜V6.0> 本次排行榜新增8个垂直行业和领域.上榜企业是从全国五千多家大数 ...
- 大数据、人工智能等技术在智慧校园建设中的具体应用有哪些
在智慧校园创建过程中可以应用到多项高新技术,可综合运用大数据.人工智能.云计算.智慧感知等技术,全面感知校园物理环境,智能识别师生学习.生活环境,建立智能开放以及舒适的校园环境.那么,大数据.人工智能 ...
- 数据沙箱在大数据生产、测试物理集群隔离场景中最佳实践
大数据平台不仅需要稳定地运行生产任务,还需要提供数据开发的能力.因此,不少大数据平台都会为每个任务区分开发模式与线上模式,可以通过提交上线的方式,将开发模式任务提交到线上,让其用于线上数据生产工作. ...
- 【大数据教程】MapReduce基本架构、统计文件中每个字符出现的次数，IP去重、计算每个人的最高分，总分
文章目录 概述 案例 Mapper类 继承Mapper类 重写`map()`方法 Reducer类 继承Reducer 重写`reduce()`方法 Driver类 结果 练习 单词统计 Mapper ...
最新文章
- .cn 域名的解析配置
- php采集列表xml代码,php读取xml列表程序
- Android碎片化难题：手游兼容性测试应该适配哪些机型？
- java 控制jsp_JSP学习之Java Web中的安全控制实例详解
- codevs 1052 地鼠游戏
- 2018年4月10日--python解决乱码和作业
- normandie出错重试与缓存机制对交互的影响,开发者注意
- PYTHON 笔记：函数的参数（关键字参数,默认参数，可变长参数，可变长的关键字参数）
- access查询设计sol视图_access查询类型分哪几种?
- 使用STVP解除STM32flash读出保护
- 游戏开发之地图编辑器
- 最新影视双端app对接苹果cms+详细安装教程
- 计算机键盘快速指南,如何练习盲打（快速学会键盘盲打技巧）
- 如何判断一个文件的编码格式是gb2312还是gbk等
- 用esp8266远程定时开机
- 【leetcode 5417. 定长子串中元音的最大数目】 Python 解题思路
- 自动给多个视频进行画面裁切，裁剪成一样的尺寸
- python怎么pip离线下载_pip下载保存Python包，pip离线安装
- linux给命令取别名，简化常用的linux命令
- 在Flash MX中实现自由拖动图片和改变图片