大数据研究的出现为企业、研究机构和政府决策提供了新的、有效的思路和手段。为了做好大数据的管理和分析工作，必须使用一些大数据开发工具，以下是大数据开发过程中常用的工具：

　　1.Apache Hive

　　Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。

　　2.Apache Spark

　　Apache Spark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。

　　大数据开发常用的 大数据分析软件 有什么？

　　3.Jaspersoft BI套件

　　Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的,许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,，这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外，JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。

　　4.Keen IO

　　Keen IO是个强大的移动应用分析工具。开发者只需要简单到一行代码，就可以跟踪他们想要的关于他们应用的任何信息。开发者接下来只需要做一些Dashboard或者查询的工作就可以了。

　　5.Mortar Data

　　Mortar Data是专为开发者打造的Hadoop开发平台，它用Pig和Python的组合替代了MapReduce以便开发者能简单地编写Hadoop管道（Pipeline）。

　　6.Placed Analytics

　　利用脚本语言以及API，PlacedAnalytics能够提供针对移动和网络应用的详细用户行为分析。包括，用户使用时间和地理位置信息。这些可以帮助开发者的应用更好地吸引广告商，也可以帮助开发者对自己的应用进行改善。

　　7.Ingres Corp

　　它拥有超过一万客户而且正在扩增。它通过Vectorwise以及对ParAccel实现了扩展。这些发展分别导致了Actian Vector和Actian Matrix的创建。它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他发行版本可供选择。

　　8.Talend Open Studio

　　Talend是一个统一的平台，它通过提供一个统一的，跨企业边界生命周期管理的环境，使数据管理和应用更简单便捷。这种设计可以帮助企业构建灵活、高性能的企业架构,在次架构下，集成并启用百分之百开源服务的分布式应用程序变为可能。

　　9.Cloudera

　　Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，Hadoop可以作为目标数据仓库，高效的数据平台，或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库的基础。Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。

　　10.Pentaho Business Analytics

　　Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库，有很多内置模块，可以把它们拖放到一个图片上,然后将它们连接起来。

　　 开发常用的大数据分析软件有哪些？ 中琛魔方大数据（www.zcmorefun.com）表示熟练使用工具可以事半功倍，以上只是数据开发过程中常用的一些工具，因为大数据开发人员需要熟练掌握，当然，大数据开发过程也需要使用其他一些工具，这就要求大数据开发人员有能力发现和解决问题，并养成良好的积累习惯！

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