20年前，大數據分析無法開發和執行的主要原因之一是缺乏各種工具和軟件語言的幫助。試想一下，所謂的大數據是指10tb以上的數據集。讀完500kb的電子書要幾個月，何況10tb的數據？如果全部由人力完成，難度系數特別大。為了保證數據分析的及時性，各種輔助大數據分析的工具相繼推出。大數據分析工具有哪些呢？今天，我將通過實例介紹四種常用的大數據分析工具，希望對大家有所幫助。

　　一、rapidminer

　　rapidminer 是目前世界上比較領先的數據挖掘解決方案。之所以受到大家的推崇和認可，與其先進的技術有關。它涉及數據挖掘的范圍很廣，很多專家在采訪過程中表示，他們總是用它來簡化數據挖掘過程中的一些設計和評估。

　　二、Hpcc

　　Hpcc是加快信息高速公路的計劃。據悉，該計劃已累計投入100億美元。初步研發的目的是開發可擴展的軟件和系統。這樣，千兆網絡技術就發展起來了。由于傳輸能力強，用于大數據分析。

　　三、Hadoop

　　現在很多大數據分析新手都喜歡用hadoop直接代表大數據分析。可見是非常重要的。之所以受到大眾的高度評價和認可，其中一個原因是它預先設定了計算元素和存儲可能出現故障的前提，然后從多個角度切入，確保這些都可以得到有效控制而不會出現。

　　四、Pentaho bi

　　與傳統的bi產品有很大的不同，是以流程為中心，從中心向外輻射，再面向解決方案的框架。 Pentaho bi 給大數據分析帶來了革命性的變化。它的出現使得quartz、jfree等獨立產品得以集中化，也可以作為基礎，為復雜的商業智能工作提供有效的解決方案。

　　以上是大數據分析工具有哪些的介紹，上述四個工具是大數據分析崗位必不可少的工具，需要靈活流暢地使用。就算你能看懂以上四個工具的界面和操作方法，也是不夠的。需要在此基礎上學習大數據分析的全過程以及大數據分析的相關技能。分析總結出來的大數據可以作為基礎，把整個過程多走幾遍，讓你真正學到技能，學以致用，在大數據分析崗位上成就一番事業。

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