10款超好用的開源大數據分析工具

考慮到現有技術解決方案的複雜性與多樣化，企業每每很難找到適合本身的大數據收集與分析工具。然而，混亂的時局之下已經有多種方案脫穎而出，證實其可以幫助你們切實完成大數據分析類工做。下面咱們將整理出一份包含十款工具的清單，從而有效壓縮選擇範疇。

數據已經成爲現代化企業中最爲重要的寶貴資源。一切決策、策略或者方法都須要依託於對數據的分析方可實現。隨着「大數據分析」逐步替代其上代版本，即「商務智能」，企業正面臨着一個更加複雜、且商業情報規模更爲龐大的新時代。

1. OpenRefine

這是一款高人氣數據分析工具，適用於各種與分析相關的任務。這意味着即便你們擁有多川不一樣數據類型及名稱，這款工具亦可以利用其強大的聚類算法完成條目分組。在聚類完成後，分析便可開始。

2. Hadoop

大數據與Hadoop可謂密不可分。這套軟件庫兼框架可以利用簡單的編程模型將大規模數據集分發於計算機集羣當中。其尤其擅長處理大規模數據並使其可用於本地設備當中。做爲Hadoop的開發方，Apache亦在不斷強化這款工具以提高其實際效果。

3. Storm

一樣來自Apache的Storm是另外一款偉大的實時計算系統，可以極大強化無限數據流的處理效果。其亦可用於執行多種其它與大數據相關的任務，具體包括分佈式RPC、持續處理、在線機器學習以及實時分析等等。使用Storm的另外一大優點在於，其整合了大量其它技術，從而進一步下降大數據處理的複雜性。

4. Plotly

這是一款數據可視化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等語言。Plotly甚至可以幫助不具有代碼編寫技能或者時間的用戶完成動態可視化處理。這款工具常由新一代數據科學家使用，由於其屬於一款業務開發平臺且可以快速完成大規模數據的理解與分析。

5. Rapidminer

做爲另外一款大數據處理必要工具，Rapidminer屬於一套開源數據科學平臺，且經過可視化編程機制發揮做用。其功能包括對模型進行修改、分析與建立，且可以快速將結果整合至業務流程當中。Rapidminer目前備受矚目，且已經成爲衆多知名數據科學家心目中的可靠工具。

6. Cassandra

Apache Cassandra 是另外一款值得關注的工具，由於其可以有效且高效地對大規模數據加以管理。它屬於一套可擴展NoSQL數據庫，可以監控多座數據中心內的數據並已經在Netflix及eBay等知名企業當中效力。

7. Hadoop MapReduce

這是一套軟件框架，容許用戶利用其編寫出以可靠方式併發處理大規模數據的應用。MapReduce應用主要負責完成兩項任務，即映射與規約，並由此提供多種數據處理結果。這款工具最初由谷歌公司開發完成。

8. Bokeh

這套可視化框架的主要目標在於提供精緻且簡潔的圖形處理結果，用以強化大規模數據流的交互能力。其專門供Python語言使用。

9. Wolfram Alpha

這是一套搜索引擎，旨在幫助用戶搜索其須要的計算素材或者其它內容。舉例來講，若是你們輸入「Facebook」，便可得到與Facebook相關的HTML元素結構、輸入解釋、Web託管信息、網絡統計、子域、Alexa預估以及網頁信息等大量內容。

10. Neo4j

其官方網站將這款工具稱爲圖形數據庫技術的下一場革命。這種說法在必定程度上並不誇張，由於此套數據庫使用數據間的關係以操做並強化性能表現。Neo4j目前已經由衆多企業用於利用數據關係實現智能應用，從而幫助自身保持市場競爭優點。