大数据分析_信管·视界|大数据分析的最好工具

一、Hadoop

        Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，可以以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

        Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性。

二、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，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素等等。

　　Storm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、数据抽取、转换和加载等等。Storm的处理速度惊人：经测试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm可扩展、容错，很容易设置和操作。

三、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。它的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。

　　其功能特点有：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，强大和直观；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；简单的插件和推广机制；强大的可视化引擎；许多尖端的高维数据的可视化建模；400多个数据挖掘运营商支持。耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。

四、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。其目的在于将一系列企业级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。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

        Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。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。