今天的市场充斥着一系列大数据工具。它们将成本效率，更好的时间管理带入数据分析任务。以下是最佳大数据工具列表及其主要功能和下载链接。

1）Hadoop：

在Apache的Hadoop的软件库是一个大数据框架。它允许跨计算机集群分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机。

特征：

使用HTTP代理服务器时的身份验证改进

Hadoop兼容文件系统工作规范

支持POSIX样式的文件系统扩展属性

它提供了强大的生态系统，非常适合满足开发人员的分析需求

它带来了数据处理的灵活性

它允许更快的数据处理

下载链接：https ：//hadoop.apache.org/releases.html

2）HPCC：

HPCC是LexisNexis Risk Solution开发的大数据工具。它提供单一平台，单一架构和单一编程语言，用于数据处理。

特征：

使用更少的代码高效地完成大数据任务。

提供高冗余和可用性

它既可以用于Thor集群上的复杂数据处理

图形化IDE，用于简化开发，测试和调试

它自动优化并行处理的代码

提供增强的可扩展性和性能

ECL代码编译成优化的C ++，它也可以使用C ++库进行扩展

下载链接： https ：//hpccsystems.com/try-now

3）风暴：

Storm是一个免费的开源大数据计算系统。它提供分布式实时，容错处理系统。具有实时计算功能。

特征：

它基准测试为每个节点每秒处理100万个100字节消息

它使用跨机器集群运行的并行计算

如果节点死亡，它将自动重启。该工作程序将在另一个节点上重新启动

Storm保证每个数据单元至少处理一次或完全一次

一旦部署，Storm肯定是Bigdata分析最简单的工具

下载链接：http ：//storm.apache.org/downloads.html

4）Qubole：

Qubole Data是自主大数据管理平台。它是一种自我管理的自我优化工具，允许数据团队专注于业务成果。

特征：

适用于每个用例的单一平台

开源引擎，针对云进行了优化

全面的安全性，治理和合规性

提供可操作的警报，见解和建议，以优化可靠性，性能和成本

自动制定策略以避免执行重复的手动操作

下载链接：https ：//www.qubole.com/

5）卡珊德拉：

在Apache的卡桑德拉数据库今天广泛地用于提供大量数据的有效管理。

特征：

通过为用户提供更低的延迟，支持跨多个数据中心进行复制

数据会自动复制到多个节点以实现容错

它最适合不能丢失数据的应用程序，即使整个数据中心停机也是如此

Cassandra提供支持合同和服务，可从第三方获得

下载链接： http ：//cassandra.apache.org/download/

6）Statwing：

Statwing是一种易于使用的统计工具。它是由大数据分析师构建的。其现代界面自动选择统计测试。

特征：

在几秒钟内探索任何数据

Statwing有助于在几分钟内清理数据，探索关系并创建图表

它允许创建导出到Excel或PowerPoint的直方图，散点图，热图和条形图

它还将结果翻译成普通英语，因此分析师不熟悉统计分析

下载链接： https ：//www.statwing.com/

7）CouchDB：

CouchDB将数据存储在JSON文档中，可以使用JavaScript访问Web或查询。它提供具有容错存储的分布式扩展。它允许通过定义Couch复制协议来访问数据。

特征：

CouchDB是一个单节点数据库，可以像任何其他数据库一样工作

它允许在任意数量的服务器上运行单个逻辑数据库服务器

它利用了无处不在的HTTP协议和JSON数据格式

跨多个服务器实例轻松复制数据库

简单的文档插入，更新，检索和删除界面

基于JSON的文档格式可以跨不同语言进行翻译

下载链接： http ：//couchdb.apache.org/

8）Pentaho：

Pentaho提供大数据工具来提取，准备和混合数据。它提供可视化和分析，可以改变运营任何业务的方式。这个大数据工具可以将大数据转化为重要的见解。

特征：

数据访问和集成，实现有效的数据可视化

它使用户能够在源头构建大数据并将其流式传输以进行准确分析

无缝切换或组合数据处理与集群内执行，以获得最大程度的处理

允许通过轻松访问分析来检查数据，包括图表，可视化和报告

· 通过提供独特的功能支持各种大数据源

下载链接： http ：//www.pentaho.com/download

9）Flink：

Apache Flink是一个开源流处理大数据工具。它是分布式，高性能，始终可用且准确的数据流应用程序。

特征：

提供准确的结果，即使对于无序或迟到的数据也是如此

它具有状态和容错能力，可以从故障中恢复

它可以在大规模上运行，在数千个节点上运行

具有良好的吞吐量和延迟特性

这个大数据工具支持使用事件时间语义的流处理和窗口化

它支持基于数据驱动窗口的时间，计数或会话的灵活窗口

它支持各种用于数据源和接收器的第三方系统连接器

下载链接：https ：//flink.apache.org/

10）Cloudera：

Cloudera是最快，最简单，最安全的现代大数据平台。它允许任何人在单个可扩展平台内的任何环境中获取任何数据。

特征：

高性能分析

· 它提供多云服务

跨AWS，Microsoft Azure和Google Cloud Platform部署和管理Cloudera Enterprise

启动和终止集群，只需在需要时支付所需的费用

开发和培训数据模型

报告，探索和自助服务商业智能

提供监控和检测的实时洞察

进行准确的模型评分和服务

下载链接： https ：//www.cloudera.com/

11）亿信BI：

亿信BI是一种大数据分析工具。深耕大数据应用每个环节，专为中国式复杂报表量身打造。亿信BI内置数十种可视化元素和图形，还原事件场景掌握动态数据信息。能够快速发现问题，解决问题，找到原因，发现内在关系。真正释放企业数据力量，辅导领导决策，驱使企业不断进步

特征：

基于B/S架构、零安装，友好的WEB操作界面、零编程交互式分析，一键更换报表皮肤，异构数据库一键迁移。

广泛的数据源支持，轻松应对中国式复杂报表，纯WEB打印、多语言切换、报表订阅、计划任务。

智能分析引擎、多线程并行计算、路径自动规划、支持大数据、支持集群部署。

丰富的自定义拓展，开放的集成接口，二次开发平台，灵活兼容多种数据模型，轻松构建更多应用。

下载链接： https ：//www.esensoft.com

12）Rapidminer：

RapidMiner是一个开源的大数据工具。它用于数据准备，机器学习和模型部署。它提供了一套产品来构建新的数据挖掘流程和设置预测分析。

特征：

允许多种数据管理方法

GUI或批处理

与内部数据库集成

交互式，可共享的仪表板

大数据预测分析

远程分析处理

数据过滤，合并，加入和聚合

构建，培训和验证预测模型

将流数据存储到众多数据库中

报告和触发的通知

下载链接： https ：//my.rapidminer.com/nexus/account/index.html#downloads

13）DataCleaner：

DataCleaner是一个数据质量分析应用程序和解决方案平台。它具有强大的数据分析引擎。它是可扩展的，从而增加了数据清理，转换，匹配和合并。

特征：

交互式和探索性数据分析

模糊重复记录检测

数据转换和标准化

数据验证和报告

使用参考数据清理数据

掌握Hadoop数据湖中的数据提取管道

在用户花费在处理上的时间之前，确保有关数据的规则是正确的

查找异常值和其他恶魔细节，以排除或修复不正确的数据

下载链接： http ：//datacleaner.org/

14）Kaggle：

Kaggle是世界上最大的大数据社区。它帮助组织和研究人员发布他们的数据和统计数据。它是无缝分析数据的最佳位置。

特征：

发现和无缝分析开放数据的最佳位置

搜索框以查找打开的数据集

有助于开放数据移动并与其他数据爱好者联系

下载链接：https ：//www.kaggle.com/

15）蜂巢：

Hive也是一个开源软件大数据。它允许程序员在Hadoop上分析大型数据集。它有助于快速查询和管理大型数据集。

特征：

它支持SQL，如用于交互和数据建模的查询语言

它使用两个主要任务map和reducer编译语言

它允许使用Java或Python定义这些任务

Hive专为管理和查询结构化数据而设计

Hive的SQL语言将用户与Map Reduce编程的复杂性区分开来

它提供Java数据库连接（JDBC）接口