考慮到現(xiàn)有技術(shù)方案的復(fù)雜性和多樣性，企業(yè)往往很難找到適合自己的大型數(shù)據(jù)采集分析工具。但是在混亂的局面下，很多方案已經(jīng)水落石出，證明了它們可以幫助你完成大數(shù)據(jù)分析工作。下面，南邵IT培訓(xùn)將整理出一份十大工具的清單，從而有效縮小選擇范圍。OpenRefine是一個(gè)流行的數(shù)據(jù)分析工具，適用于各種與分析相關(guān)的任務(wù)。

聚類完成后，可以開始分析。Hadoop 數(shù)據(jù)離不開Hadoop。該軟件庫和框架可以使用簡(jiǎn)單的編程模型在計(jì)算機(jī)集群之間分發(fā)大規(guī)模/集。尤其擅長處理大規(guī)模數(shù)據(jù)并使其在本地設(shè)備中可用。作為Hadoop的開發(fā)者，Apache也在不斷強(qiáng)化這個(gè)工具，提高它的實(shí)際效果。同樣來自Apache的Storm是另一個(gè)很棒的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)，可以大大增強(qiáng)infinite 數(shù)據(jù) stream的處理效果。

Spark已經(jīng)取代Hadoop成為最活躍的開源Da數(shù)據(jù)項(xiàng)目。但是，在選擇大型數(shù)據(jù)框架時(shí)，企業(yè)不應(yīng)厚此薄彼。著名專家BernardMarr在一篇文章中分析了Spark和Hadoop的異同。Hadoop和Spark都是big 數(shù)據(jù)框架，都提供了一些工具來執(zhí)行常見的big 數(shù)據(jù)任務(wù)，但恰恰，它們執(zhí)行的是不同的任務(wù)。雖然Spark據(jù)說在某些情況下比Hadoop快100倍，但是它沒有分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，而分布式存儲(chǔ)是很多大數(shù)據(jù) 項(xiàng)目的基礎(chǔ)，可以在幾乎無限的普通電腦的硬盤上存儲(chǔ)PB級(jí)數(shù)據(jù) sets。還提供了很好的擴(kuò)展性，只需要隨著數(shù)據(jù) set的增加而增加硬盤。所以Spark需要一個(gè)第三方分布式存儲(chǔ)。正是因?yàn)檫@個(gè)原因，很多大數(shù)據(jù) 項(xiàng)目都在Hadoop上安裝了Spark，這樣，Spark的高級(jí)分析應(yīng)用就可以使用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS。與Hadoop相比，Spark真正的優(yōu)勢(shì)在于速度。Spark的大部分操作都在內(nèi)存中，Hadoop的MapReduce系統(tǒng)會(huì)下載。

Spark已經(jīng)取代Hadoop成為最活躍的開源Da數(shù)據(jù)項(xiàng)目，但在選擇大型數(shù)據(jù)框架時(shí)，企業(yè)不應(yīng)厚此薄彼。著名專家BernardMarr在一篇文章中分析了Spark和Hadoop的異同。Hadoop和Spark都是big 數(shù)據(jù)框架，都提供了一些工具來執(zhí)行常見的big 數(shù)據(jù)任務(wù)，但恰恰，它們執(zhí)行的是不同的任務(wù)。雖然Spark據(jù)說在某些情況下比Hadoop快100倍，但是它沒有分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，而分布式存儲(chǔ)是很多大數(shù)據(jù) 項(xiàng)目的基礎(chǔ)，可以在幾乎無限的普通電腦的硬盤上存儲(chǔ)PB級(jí)數(shù)據(jù) sets。還提供了很好的擴(kuò)展性，只需要隨著數(shù)據(jù) set的增加而增加硬盤。所以Spark需要一個(gè)第三方分布式存儲(chǔ)。正是因?yàn)檫@個(gè)原因，很多大數(shù)據(jù) 項(xiàng)目都在Hadoop上安裝了Spark，這樣，Spark的高級(jí)分析應(yīng)用就可以使用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS。與Hadoop相比，Spark真正的優(yōu)勢(shì)在于速度。Spark的大部分操作都在內(nèi)存中，Hadoop的MapReduce系統(tǒng)會(huì)下載。