随着科技的发展，我们对数据跟踪的需求也在迅速增长 。今天如今，在全球范围内几乎每天有几万亿字节数据产生 。在数据被以合适的方式解析之前，这些数据都是无用的 。从市场收集有意义的数据已经成为企业的一项关键业务 。只需要正确的数据分析工具和专业数据分析师解析大量的原始数据，那么公司就可以做出正确的决策 。
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如今市场上有数百种大数据分析工具，但选择正确的工具取决于你的业务需求和目标，这样才能使业务朝着正确的方向发展 。现在，让我们来看看大数据领域的十大分析工具 。
APACHE Hadoop它是一个基于java的开源平台，用于存储和处理大数据 。它构建了一个集群系统，该系统可以有效地处理数据，并让数据并行运行 。它可以处理从一台服务器到多台计算机的结构化和非结构化数据 。Hadoop还为用户提供跨平台支持 。如今，它是最好的大数据分析工具，被亚马逊、微软、IBM等众多科技巨头广泛使用 。
Apache Hadoop的特点:
?免费使用，为企业提供高效的存储解决方案 。
?通过HDFS (Hadoop分布式文件系统)提供快速访问 。
?高灵活性，可以结合MySQL、JSON轻松实现 。
?高可伸缩性，可以将大量的数据分布在小段中 。
?适用于小型的商用硬件，如JBOD 。
CassandraAPACHE Cassandra是一个开源的NoSQL分布式数据库，用于获取大量数据 。它是最受欢迎的数据分析工具之一，并因其不影响速度和性能的高可伸缩性和可用性而受到许多科技公司的青睐 。它能够每秒交付数千个操作，并且可以处理PB字节（1PB=1024TB）级的资源，几乎没有停机时间 。它是Facebook在2008年创建并公开发布的 。
APACHE Cassandra的特点:
?数据存储灵活:它支持所有形式的数据，如结构化、非结构化、半结构化，并允许用户根据他们的需要进行更改 。
?数据分发系统:通过在多个数据中心复制数据，方便地分发数据 。
?快速处理:Cassandra能够在高效的商用硬件上运行，并提供快速存储和数据处理 。
?容错:任何节点发生故障时，将被立即替换，不需要任何延迟 。
Qubole这是一个开源的大数据工具，可以在机器学习中使用特别的分析来获取链值中的数据 。Qubole是一个数据湖平台，提供端到端服务，减少了移动数据管道所需的时间和工作量 。能够配置AWS、Azure、谷歌Cloud等多云服务 。此外，它还有助于将云计算的成本降低50% 。
Qubole的特点:
?支持ETL流程:它允许公司将数据从多个来源迁移到一个地方 。
?实时监控:它监控用户的系统，并允许他们查看实时情况
?预测分析:Qubole提供预测分析，以便公司采取相应的行动 。
?先进的安全系统:为了保护用户在云中的数据，Qubole使用了先进的安全系统，并确保防止任何潜在的泄露 。此外，它还允许对云数据进行加密，避免任何潜在的威胁 。
Xplenty它是一个数据分析工具，通过使用最小的代码来构建数据管道 。它为销售、营销和支持提供了广泛的解决方案 。借助其交互式图形界面，它为ETL、ELT等提供了解决方案 。使用Xplenty最好的一点是它在硬件和软件上的投资很低，可以通过电子邮件、聊天、电话和虚拟会议提供支持 。Xplenty是一个在云上处理分析数据并将所有数据隔离在一起的平台 。
Xplenty的特点:
?Rest API:用户可以通过实现Rest API做任何事情
?灵活性:数据可以发送到数据库、数据仓库和销售团队 。
?数据安全:提供SSL/TSL加密，平台能够定期验证算法和证书 。
?部署:它提供云和内部的应用程序集成，并支持在云上部署应用程序集成 。
SparkAPACHE Spark是另一个用于大规模处理数据和执行大量任务的框架 。它也被用来在分布式工具的帮助下利用多台计算机处理数据 。它在数据分析师中被广泛使用，因为它提供了易于使用的API，提供了简单的数据提取方法，并且能够处理PB字节级的数据 。最近，Spark创造了23分钟处理100TB数据的记录，打破了之前Hadoop的世界纪录(71分钟) 。这就是为什么大型科技巨头选择Spark的原因 。并且它也非常适合今天的ML和AI 。
APACHE Spark的特点:
?易于使用:允许用户用他们喜欢的语言(如JAVA、Python等)来使用它
?实时处理:Spark可以通过Spark Streaming处理实时流
?灵活:它可以在Mesos、Kubernetes或云上运行 。
Mongo DBMongo DB是一个免费的开源平台和一个用于存储大量数据的面向文档(NoSQL)数据库 。它使用集合和文档来存储，它的文档由键值对组成，键值对被认为是Mongo DB数据库的基本单元 。它在开发人员中非常流行，因为它可用于多种编程语言，如Python、Javascript和Ruby 。
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