pentahobi源码分析

Ⅰ 大数据分析一般用什么工具分析

在大数据处理分析过程中常用的六大工具：

Hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。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。

HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

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。

Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.
据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

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。

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。

Ⅱ 大数据分析一般用什么工具呢

虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

• Python

Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

• R软件

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

• SPSS

SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。

• Excel

可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。


• SAS软件

SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。

Ⅲ Pentaho BI可以和ECharts或者D3结合使用吗有使用的例子吗

pentaho可以安装一个cde的插件，你说的ECharts我没用过，但cde我觉得应该和你要的差不多，你可以试试这个

Ⅳ 大数据分析的工具有哪些

一，rapidminer，在全世界的范围内，它算是一个比较领先的数据挖掘解决方案，之所以它会得到大家的推崇和认可，跟它有先进技术作为依托有一定关系，它涉及的范围很广，许多行家在受访过程中纷纷表示，总是用它来简化数据挖掘过程中的一些设计和评价。
二，Hpcc，它是为了加快信息高速路而安排的一个计划，据悉，该计划一共投入了百亿美元的资金，前期研发的目的是为了开发可扩展的软件和系统，希望以此来开发有着千兆比特的网络技术，因为它的传输能力极强，所以被应用于大数据分析中。
三，Hadoop，现在许多大数据分析新人都喜欢用hadoop来直接代表大数据分析，可见它是很重要的，之所以它会得到大众的推崇和认可，其中一个原因就是它先预设了计算元素、存储可能失败的前提，然后通过多角度切入去确保这些可能被有效控制，不出现。
四，Pentaho
bi，它跟传统的bi产品存在很大的差别，它是一个框架，该框架是以流程作为中心的，以中心作为基础向外辐射再面向解决方案。Pentaho bi给大数据分析带来了改革性的改变，它的问世让quartz、jfree等独立产品有了被集中的可能性，还能以此作为基础为复杂的商务智能工作提供有效方案。
以上四种工具属于大数据分析岗必备的工具，需要做到灵活、流畅使用才可以。

Ⅳ 数据可视化分析工具有哪些

1、hadoop

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。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。

2、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

3、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、 Admaster等等。

4、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel。该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。

5、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。

6、 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。

Ⅵ 大数据分析一般用什么工具分析

1、专业的大数据分析工具
2、各种Python数据可视化第三方库
3、其它语言的数据可视化框架
一、专业的大数据分析工具
1、FineReport
FineReport是一款纯java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。
二、Python的数据可视化第三方库
Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。
1、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
三、其他数据可视化工具
1、Echarts
前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的网络大数据产品，如网络迁徙、网络司南、网络大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

Ⅶ pentaho bi在 myeclipse中怎么部署

下载源码Pentaho BI Server打包后的文件存于这里，其中包括（本文使用的是3.9.0版本）：biserver-ce-3.9.0-stable.zip，bi-platform-3.9.0-stable-sources.zip，biserver-ce-3.9.0-stable-javadoc.zip。

将biserver-ce-3.9.0-stable.zip解压之后执行biserver-ce/start-pentaho.bat（或是再linux环境下：biserver-ce/start-pentaho.sh），即可成功启动biserver。现在我想将这个工程导入到eclipse然后调式跟踪代码，怎么做呢？

以下操作是在eclipse3.7+tomcat 6.20的环境中进行的。
在eclipse中创建一个web项目，名称为pentaho，然后将biserver-ce/tomcat/webapps下的pentaho-style和sw-style拷贝到你的tomcat 6服务器的webapps目录下，将pentaho文件下的所有文件拷贝到工程下的WebContent目录下。由于biserver需要访问pentaho-solutions下的文件，故还需要修改WEB-INF/web.xml文件你的以下配置，用于指定pentaho-solutions的路径：
Xml代码
<context-param>
<param-name>solution-path</param-name>
<param-value>/home/june.chan/opt/biserver-ce/pentaho-solutions</param-value>
</context-param>
现在即可部署项目，运行biserver-ce/data/start_hypersonic.bat（用于启动数据库），然后启动tomcat，就可以通过http://localhost:8080/pentaho访问biserver。如果启动报错，需要将hsqldb-1.8.0.7.jar包，拷贝到应用路径下（\tomcat-pci-test\biserver-ce\tomcat\webapps\pentaho\WEB-INF\lib）。
现在可以看到biserver的登录页面，但是还是没有看到biserver的源代码。

构建源代码：
在biserver-ce/tomcat/webapps/pentaho/WEB-INF/lib下面有很多名称为pentaho-bi-platform-########-3.9.0-stable.jar的jar文件，这些即是biserver源码编译之后的class文件。在bi-platform-3.9.0-stable-sources.zip压缩文件你即可以看到这些class文件的源代码。将这些src包解压然后拷贝到之前新建的pentaho工程的src目录下。

需要注意的是：
1.这些src jar包你只报告java文件，不包括配置文件：log4j配置文件，hibernate配置和实体映射文件，ehcache配置文件
2.上面的配置文件需要到biserver-ce/tomcat/webapps/pentaho/WEB-INF/lib目录下的pentaho-bi-platform-########-3.9.0-stable.jar文件中寻找。
3.biserver-ce/tomcat/webapps/pentaho/WEB-INF/lib/pentaho-bi-platform-engine-security-3.9.0-stable.jar文件中有ldap的配置文件，
biserver-ce/tomcat/webapps/pentaho/WEB-INF/lib/pentaho-bi-platform-engine-services-3.9.0-stable.jar文件中有ehcache的配置文件，
biserver-ce/tomcat/webapps/pentaho/WEB-INF/lib/pentaho-bi-platform-plugin-actions-3.9.0-stable.jar文件中有log4j的配置文件，
biserver-ce/tomcat/webapps/pentaho/WEB-INF/lib/pentaho-bi-platform-repository-3.9.0-stable.jar文件中有hibernate配置文件，
biserver-ce/tomcat/webapps/pentaho/WEB-INF/lib/pentaho-bi-platform-security-userrole-3.9.0-stable.jar文件中有hibernated的实体映射文件。
4.biserver-ce-3.9.0-stable.zip的lib（biserver-ce/tomcat/webapps/pentaho/WEB-INF/lib）目录下的servlete jar包的版本为2.3，版本过低需要替换为更高版本知道源码中不在有servlete编译错误

Ⅷ 大数据分析一般用什么工具分析

大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。

大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

一、Hadoop

Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop
是可靠的，即使计算元素和存储会失败，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，它采用并行的方式工作，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。

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。这些组件通过
J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。
Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。

Pentaho
SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的
Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为
Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;

Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。

Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE
服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。

七、Druid

Druid是实时数据分析存储系统，Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。

八、Ambari

大数据平台搭建、监控利器;类似的还有CDH

1、提供Hadoop集群

Ambari为在任意数量的主机上安装Hadoop服务提供了一个逐步向导。

Ambari处理集群Hadoop服务的配置。

2、管理Hadoop集群

Ambari为整个集群提供启动、停止和重新配置Hadoop服务的中央管理。

3、监视Hadoop集群

Ambari为监视Hadoop集群的健康状况和状态提供了一个仪表板。

九、Spark

大规模数据处理框架(可以应付企业中常见的三种数据处理场景：复杂的批量数据处理(batch data
processing);基于历史数据的交互式查询;基于实时数据流的数据处理，Ceph:Linux分布式文件系统。

十、Tableau Public

1、什么是Tableau Public - 大数据分析工具

这是一个简单直观的工具。因为它通过数据可视化提供了有趣的见解。Tableau
Public的百万行限制。因为它比数据分析市场中的大多数其他玩家更容易使用票价。使用Tableau的视觉效果，您可以调查一个假设。此外，浏览数据，并交叉核对您的见解。

2、Tableau Public的使用

您可以免费将交互式数据可视化发布到Web;无需编程技能;发布到Tableau
Public的可视化可以嵌入到博客中。此外，还可以通过电子邮件或社交媒体分享网页。共享的内容可以进行有效硫的下载。这使其成为最佳的大数据分析工具。

3、Tableau Public的限制

所有数据都是公开的，并且限制访问的范围很小;数据大小限制;无法连接到[R ;读取的唯一方法是通过OData源，是Excel或txt。

十一、OpenRefine

1、什么是OpenRefine - 数据分析工具

以前称为GoogleRefine的数据清理软件。因为它可以帮助您清理数据以进行分析。它对一行数据进行操作。此外，将列放在列下，与关系数据库表非常相似。

2、OpenRefine的使用

清理凌乱的数据;数据转换;从网站解析数据;通过从Web服务获取数据将数据添加到数据集。例如，OpenRefine可用于将地址地理编码到地理坐标。

3、OpenRefine的局限性

Open Refine不适用于大型数据集;精炼对大数据不起作用

十二、KNIME

1、什么是KNIME - 数据分析工具

KNIME通过可视化编程帮助您操作，分析和建模数据。它用于集成各种组件，用于数据挖掘和机器学习。

2、KNIME的用途

不要写代码块。相反，您必须在活动之间删除和拖动连接点;该数据分析工具支持编程语言;事实上，分析工具，例如可扩展运行化学数据，文本挖掘，蟒蛇，和[R
。

3、KNIME的限制

数据可视化不佳

十三、Google Fusion Tables

1、什么是Google Fusion Tables

对于数据工具，我们有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一个令人难以置信的数据分析，映射和大型数据集可视化工具。此外，Google
Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一。

2、使用Google Fusion Tables

在线可视化更大的表格数据;跨越数十万行进行过滤和总结;将表与Web上的其他数据组合在一起;您可以合并两个或三个表以生成包含数据集的单个可视化;

3、Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行数据包含在查询结果中或已映射;在一次API调用中发送的数据总大小不能超过1MB。

十四、NodeXL

1、什么是NodeXL

它是关系和网络的可视化和分析软件。NodeXL提供精确的计算。它是一个免费的(不是专业的)和开源网络分析和可视化软件。NodeXL是用于数据分析的最佳统计工具之一。其中包括高级网络指标。此外，访问社交媒体网络数据导入程序和自动化。

2、NodeXL的用途

这是Excel中的一种数据分析工具，可帮助实现以下方面：

数据导入;图形可视化;图形分析;数据表示;该软件集成到Microsoft Excel
2007,2010,2013和2016中。它作为工作簿打开，包含各种包含图形结构元素的工作表。这就像节点和边缘;该软件可以导入各种图形格式。这种邻接矩阵，Pajek
.net，UCINet .dl，GraphML和边缘列表。

3、NodeXL的局限性

您需要为特定问题使用多个种子术语;在稍微不同的时间运行数据提取。

十五、Wolfram Alpha

1、什么是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram创建的计算知识引擎或应答引擎。

2、Wolfram Alpha的使用

是Apple的Siri的附加组件;提供技术搜索的详细响应并解决微积分问题;帮助业务用户获取信息图表和图形。并有助于创建主题概述，商品信息和高级定价历史记录。

3、Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能处理公开数字和事实，而不能处理观点;它限制了每个查询的计算时间;这些数据分析统计工具有何疑问?

十六、Google搜索运营商

1、什么是Google搜索运营商

它是一种强大的资源，可帮助您过滤Google结果。这立即得到最相关和有用的信息。

2、Google搜索运算符的使用

更快速地过滤Google搜索结果;Google强大的数据分析工具可以帮助发现新信息。

十七、Excel解算器

1、什么是Excel解算器

Solver加载项是Microsoft Office Excel加载项程序。此外，它在您安装Microsoft
Excel或Office时可用。它是excel中的线性编程和优化工具。这允许您设置约束。它是一种先进的优化工具，有助于快速解决问题。

2、求解器的使用

Solver找到的最终值是相互关系和决策的解决方案;它采用了多种方法，来自非线性优化。还有线性规划到进化算法和遗传算法，以找到解决方案。

3、求解器的局限性

不良扩展是Excel Solver缺乏的领域之一;它会影响解决方案的时间和质量;求解器会影响模型的内在可解性;

十八、Dataiku DSS

1、什么是Dataiku DSS

这是一个协作数据科学软件平台。此外，它还有助于团队构建，原型和探索。虽然，它可以更有效地提供自己的数据产品。

2、Dataiku DSS的使用

Dataiku DSS - 数据分析工具提供交互式可视化界面。因此，他们可以构建，单击，指向或使用SQL等语言。

3、Dataiku DSS的局限性

有限的可视化功能;UI障碍：重新加载代码/数据集;无法轻松地将整个代码编译到单个文档/笔记本中;仍然需要与SPARK集成

以上的工具只是大数据分析所用的部分工具，小编就不一一列举了，下面把部分工具的用途进行分类：

1、前端展现

用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft
Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。

国内的有BDP，国云数据(大数据分析魔镜)，思迈特，FineBI等等。

2、数据仓库

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

3、数据集市

有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

Ⅸ 有用pentaho BI 的吗

有人统计过，在整个数据分析过程里，收集、整理数据的工作大致占全部工作量的90%，建模过程不足10%，可见ETL是数据处理流程中一个非常重要的环节。ETL工程师，在数据仓库类职位中占有很大比例，而且薪水都不差。IT人一下子转型数据分析师可能跳...

Ⅹ 大数据分析,大数据开发,数据挖掘 所用到技术和工具

大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。

大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

一、Hadoop

Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，即使计算元素和存储会失败，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，它采用并行的方式工作，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：

1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

2、高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

3、高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

4、高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了"重大挑战项目：高性能计算与通信"的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

十、Tableau Public

1、什么是Tableau Public -大数据分析工具

这是一个简单直观的工具。因为它通过数据可视化提供了有趣的见解。Tableau Public的百万行限制。因为它比数据分析市场中的大多数其他玩家更容易使用票价。使用Tableau的视觉效果，您可以调查一个假设。此外，浏览数据，并交叉核对您的见解。

2、Tableau Public的使用

您可以免费将交互式数据可视化发布到Web;无需编程技能;发布到Tableau Public的可视化可以嵌入到博客中。此外，还可以通过电子邮件或社交媒体分享网页。共享的内容可以进行有效硫的下载。这使其成为最佳的大数据分析工具。

3、Tableau Public的限制

所有数据都是公开的，并且限制访问的范围很小;数据大小限制;无法连接到[R ;读取的唯一方法是通过OData源，是Excel或txt。

十一、OpenRefine

1、什么是OpenRefine - 数据分析工具

以前称为GoogleRefine的数据清理软件。因为它可以帮助您清理数据以进行分析。它对一行数据进行操作。此外，将列放在列下，与关系数据库表非常相似。

2、OpenRefine的使用

清理凌乱的数据;数据转换;从网站解析数据;通过从Web服务获取数据将数据添加到数据集。例如，OpenRefine可用于将地址地理编码到地理坐标。

3、OpenRefine的局限性

Open Refine不适用于大型数据集;精炼对大数据不起作用

十二、KNIME

1、什么是KNIME - 数据分析工具

KNIME通过可视化编程帮助您操作，分析和建模数据。它用于集成各种组件，用于数据挖掘和机器学习。

2、KNIME的用途

不要写代码块。相反，您必须在活动之间删除和拖动连接点;该数据分析工具支持编程语言;事实上，分析工具，例如可扩展运行化学数据，文本挖掘，蟒蛇，和[R 。

3、KNIME的限制

数据可视化不佳

十三、Google Fusion Tables

1、什么是Google Fusion Tables

对于数据工具，我们有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一个令人难以置信的数据分析，映射和大型数据集可视化工具。此外，Google Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一，大数据分析十八般工具。

2、使用Google Fusion Tables

在线可视化更大的表格数据;跨越数十万行进行过滤和总结;将表与Web上的其他数据组合在一起；您可以合并两个或三个表以生成包含数据集的单个可视化;

3、Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行数据包含在查询结果中或已映射;在一次API调用中发送的数据总大小不能超过1MB。

十四、NodeXL

1、什么是NodeXL

它是关系和网络的可视化和分析软件。NodeXL提供精确的计算。它是一个免费的(不是专业的)和开源网络分析和可视化软件。NodeXL是用于数据分析的最佳统计工具之一。其中包括高级网络指标。此外，访问社交媒体网络数据导入程序和自动化。

2、NodeXL的用途

这是Excel中的一种数据分析工具，可帮助实现以下方面：

数据导入;图形可视化;图形分析;数据表示;该软件集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作为工作簿打开，包含各种包含图形结构元素的工作表。这就像节点和边缘;该软件可以导入各种图形格式。这种邻接矩阵，Pajek .net，UCINet .dl，GraphML和边缘列表。

3、NodeXL的局限性

您需要为特定问题使用多个种子术语;在稍微不同的时间运行数据提取。

十五、Wolfram Alpha

1、什么是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram创建的计算知识引擎或应答引擎。

2、Wolfram Alpha的使用

是Apple的Siri的附加组件;提供技术搜索的详细响应并解决微积分问题;帮助业务用户获取信息图表和图形。并有助于创建主题概述，商品信息和高级定价历史记录。

3、Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能处理公开数字和事实，而不能处理观点;它限制了每个查询的计算时间;这些数据分析统计工具有何疑问?

十六、Google搜索运营商

1、什么是Google搜索运营商

它是一种强大的资源，可帮助您过滤Google结果。这立即得到最相关和有用的信息。

2、Google搜索运算符的使用

更快速地过滤Google搜索结果;Google强大的数据分析工具可以帮助发现新信息。

十七、Excel解算器

1、什么是Excel解算器

Solver加载项是Microsoft Office Excel加载项程序。此外，它在您安装Microsoft Excel或Office时可用。它是excel中的线性编程和优化工具。这允许您设置约束。它是一种先进的优化工具，有助于快速解决问题。

2、求解器的使用

Solver找到的最终值是相互关系和决策的解决方案;它采用了多种方法，来自非线性优化。还有线性规划到进化算法和遗传算法，以找到解决方案。

3、求解器的局限性

不良扩展是Excel Solver缺乏的领域之一;它会影响解决方案的时间和质量;求解器会影响模型的内在可解性;

十八、Dataiku DSS

1、什么是Dataiku DSS

这是一个协作数据科学软件平台。此外，它还有助于团队构建，原型和探索。虽然，它可以更有效地提供自己的数据产品。

2、Dataiku DSS的使用

Dataiku DSS - 数据分析工具提供交互式可视化界面。因此，他们可以构建，单击，指向或使用SQL等语言。

3、Dataiku DSS的局限性

有限的可视化功能;UI障碍：重新加载代码/数据集;无法轻松地将整个代码编译到单个文档/笔记本中;仍然需要与SPARK集成

以上的工具只是大数据分析所用的部分工具，小编就不一一列举了，下面把部分工具的用途进行分类：

1、前端展现

用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。

国内的有BDP，国云数据(大数据分析魔镜)，思迈特，FineBI等等。

2、数据仓库

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

3、数据集市

有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

当然学大数据分析也有很多坑：

《转行大数据分析师后悔了》、《零基础学大数据分析现实吗》、《大数据分析培训好就业吗》、《转行大数据分析必知技能》