醉心殇

2023-07-20

大数据分析常用的分析工具包括:

开源数据处理工具:Hadoop, Spark, Flink, Kafka等
Hadoop给予MapReduce等批处理工具,Spark给予交互式和流处理能力,Flink用于实时流分析,Kafka用于数据收集和流传输。

统计语言:R, Python
R和Python拥有强大的统计分析和机器学习库,是大数据建模的首选。

数据可视化工具:Tableau, Power BI, Grafana
将分析结果进行可视化呈现,有助于决策。

Notebook:Jupyter, Zeppelin
给予交互式的数据预处理和建模环境。

工作流调度:Airflow, Azkaban, Oozie
用于编排和调度分析任务的工作流。

机器学习平台:Spark MLlib, H2O, TensorFlow
集成了常见机器学习算法,降低建模门槛。

图计算:Neo4j, GraphX, NetworkX
进行关系网络和图结构数据的分析。

流处理框架:Storm, Samza, Kafka Streams
实时处理流数据,识别重要事件。

根据分析场景选择合适的工具或对几种工具进行结合,能大幅提高分析效率。