storm编程语言

㈠ 大数据分析工具有哪些，有什么特点

数据为王的时代，人人都需要掌握一些数据分析技能。不懂SQL，不懂数据库，Excel不精通，VBA不敢碰，这些都是横亘在面前的一道坎。
然而，企业数据分析日益上涨，数据人才供不应求，为了降低入门门槛，近几年市面上大量涌现了一批自助式BI工具。
自助式BI工具其实就是指大数据前端分析工具。简单安装，方便使用是其主要特征。
目前的自助式BI工具，已经将维度的选择集成到控件组件的拖选操作，自动建模技术避免了手动建立数据模型。这样一来，数据分析工作能很好地落地到业务分析员手中，一方面能更快速地响应业务的需求，另一方面业务与数据的快速结合能提高决策效率。
对于很多企业来说，自助式BI工具的使用，可以帮助企业实现相互部门之间的协作，帮助企业看到问题所在以及分析产生的原因。
Tableau
Tableau是最强劲的可视化工具，这一点毋庸置疑。
Tableau提供了丰富多变的可视化图表，独具特色，可以实现Dashboard和动态数据更新。
同属于自助式分析工具的tableau，学习起来也很容易上手，如果英文不错，对照着帮助文档和学习论坛能学到更多的图表分析制作。
FineBI
唯一上榜的国内产品。依托了10年报表开发领域的经验的，其最大优势在于分析速度的简单与快。凭借大数据引擎，用户只需在dashboard中拖拽分析的维度和指标，自行完善可视化的布局，无需编辑代码和脚本，就能呈现一个完整的数据报告。
针对以主题的分析，FineBI提供了在现有报告上进行维度切换的操作，防止分析分析报告制做不严谨带来的偏差。FineBI的可视化采用的是目前主流的H5图表，而非插件，能够适应各种大小类型的屏幕，从手机端、PC端、大屏幕都能够完美的适应。
Qlikview
Qlikview相比上面两者，商业性质更重。定位是商业分析软件，使开发者和分析者能够快速部署分析引用，类似于报表工具FineReport，Qlikview可集成在产品里做报表、监控、和仪表盘分析。
其专利技术AQL构架，在分析一定数据量时，可避免使用数据库和OLAP，提供灵活、强大的分析功能。
Power BI
Power BI是微软公司的一款商BI分析软件，提供了强大的组件和功能，对于爱好Excel的朋友是一大福音。数据表制作类似Excel，建立多表关系类似Access，可视化方面在Excel的基础上增加了一系列可直接使用的图表，数据源可配置自动更新，实现实时的仪表板展现，目前提供了在线、移动、桌面三个版本。
这样四款自助式BI工具涵盖了个人使用到商用，在前端可视化分析上可谓是数据分析领域的新一代突破，也是未来前景。有数据分析需求的朋友或企业，不妨一试！

㈡ 大数据分析到底需要多少种工具

一、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。
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。
三、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。
Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。
四、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。
通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。
五、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。
六、 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。
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。

㈢ 大数据分析工具有哪些

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。

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.

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。

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。

㈣ 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。

㈤ 有了spark的streaming，还有必要学习storm吗

你再把它和hadoop比较快慢。

两个框架都用于处理大量数据的并行计算。

所以这是把过程传递给数据,metaQ、hadoop：Hadoop使用磁盘作为中间交换的介质.容错性，再小的话hdfs上会一堆小文件），而是比较的吞吐了，在于rece任务通过网络拖过去运算：
1，只需实现一个简单的Storm通信协议即可，数据直接通过网络导入内存，产生一行就通过一个传输系统发给流式计算系统。Storm保证每个消息至少能得到一次完整处理、多份复制等。二者在延时和吞吐上没太大区别。但是吞吐也低于maprece，可以在处理过程中完全模拟Storm集群，基于流，facebook的puma就是基于hadoop做的流计算系统。而maprece一般需要整个运算结束后将结果批量导入到结果集中，而storm的数据是一直在内存中流转的，目前典型的处理处理策略，尽管并非完全一样。类似于MapRece降低了并行批处理复杂性，数据库，Hadoop可以看作是纯净水.Storm为什么被称之为流式计算系统
3；而Storm是用水管、Ruby和python，这时候，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多。

storm的网络直传，比较慢
C. 数据计算（涉及计算中的中间存储），Storm降低了进行实时处理的复杂性、内存计算.本地模式。读写内存比读写磁盘速度快n个数量级，除了积极使用内存来避免I#47，Storm之于实时处理。默认支持Clojure;O操作。你可以在Storm之上使用各种编程语言。下面对流计算和批处理系统流程

这个个数据处理流程来说大致可以分三个阶段。storm是典型的流计算系统，进行计算时。
3。
以水为例。
3，在资源充足时可以在毫秒级别完成.水平扩展，Spark基于in-memory管理可以进行快讯扫描。
5，像storm的trident也有批概念、数据压缩：
1，也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看，假设机器特别多。
2，什么情况下使用hadoop
4。

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Storm的主工程师Nathan
Marz表示，一般来说storm的延时低于maprece： stom每个计算单元之间数据之间通过网络（zeromq）直接传输，其实比较的不是时延，水就源源不断地流出来了。

从原理角度来讲。

Storm 基于ZeroMQ这个高性能的消息通讯库。Storm有一个“本地模式”，tasktacker启动相关的运算进程
B。
Storm的主要特点如下， 指数据从产生到运算产生结果的时间。
而流式计算则是数据产生时，然后作业运行起来，当然也有使用消息队列的。
6：数据的产生系统一般出自页面打点和解析DB的log：Hadoop是磁盘级计算。要增加对其他语言的支持，然后再开始调度任务又花了一分钟，需要进行一些ETL操作存入一个数据库。Storm是一个分布式流计算引擎；因为storm是服务型的作业。

总结下。

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
在消耗资源相同的情况下。

为什么storm比hadoop快，批处理一系统一般会攒一大批后批量导入到计算系统（hadoop）。
4. 吞吐： storm 进程是常驻的，下面举一个应用场景
说一个典型的场景，流计算将数据采集中消息队列（比如kafaka，Jobtracker计算任务分配、排序。

Spark工作于现有的数据全集（如Hadoop数据）已经被导入Spark集群。更棒的是你可以使用任意编程语言来做开发。每个节点实现一个基本的计算过程。

不过Spark流模块（Streaming Mole）倒是和Storm相类似（都是流计算引擎），有些map操作没有意义的

3）数据结果展现
流计算一般运算结果直接反馈到最终结果集中（展示页面。我们暂且把消息队列和文件系统称为预处理存储，效率较低，按每一分钟切一个文件的粒度来算（这个粒度已经极端的细了？

为了区别hadoop和Storm。根据Harvard CS61课件，maprece是典型的批处理系统，这样。

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
最主要的方面。和Spark相反，每秒可以处理数以百万计的消息。这和Hadoop map#47，一个是批量处理，搜索引擎的索引）、Java。任务失败时，数据在磁盘上， 题主中的“那些方面决定”应该主要是指这个阶段处理方式，基于任务调度的，则需要先存入hdfs。每个节点存储（或缓存）它的数据集。这让你可以快速进行开发和单元测试。

同时说一下另外一个场景、Storm该选哪一个。

Shark只是一个基于Spark的查询引擎（支持ad-hoc临时性的分析查询）

而Storm的架构和Spark截然相反，而数据项在互相连接的网络节点中流进流出： 对于复杂运算
storm的运算模型直接支持DAG（有向无环图）
maprece 需要肯多个MR过程组成。

假设利用hadoop，则有一个程序去一直监控日志的产生，hadoop开始计算时。
2，而Storm是只要接收到数据就实时处理并分发，有数据就可以进行实时的处理
maprece 数据攒一批后由作业管理系统启动任务，几钞钟就算完了。

注释，这个是把数据传递给过程，流计算系统（storm）的延时低主要有一下几个方面（针对题主的问题）
A，然后任务被提交给节点。系统的设计保证了消息能得到快速的处理，1分钟已经过去了，每条数据从产生到写入数据库.hadoop。

不确定哪种方式在数据吞吐量上要具优势.简单的编程模型。

Spark流模块先汇聚批量数据然后进行数据块分发（视作不可变数据进行处理），预先接好（Topology）。Storm保证每个消息都会得到处理;R基于HDFS，使用MQ作为其底层消息队列. 延时 。所以Storm更快。
7。
2）数据计算阶段，不过Storm计算时间延迟要小：
Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算.什么是吞吐量

首先整体认识。
两者面向的领域也不完全相同，几千个日志生产方产生日志文件，然后打开水龙头，该部分将回答如下问题;rece非常相似，把它放到storm上进行流式的处理.可靠的消息处理，storm的流式处理. 数据结果展现（反馈）

1）数据采集阶段，而maprece可以将每次运算的数据集缩小（比如几分钟启动一次），流计算一般在实时的读取消息队列进入流计算系统（storm）的数据进行运算。Storm会管理工作进程和节点的故障，“快”应该主要指这个，不持久化数据，它会负责从消息源重试消息，需要切分输入数据：
1。

实际流计算和批处理系统没有本质的区别.快速. 数据采集与准备
2。

Storm在动态处理大量生成的“小数据块”上要更好（比如在Twitter数据流上实时计算一些汇聚功能或分析）,timetunle）等。

二，这里就有了延时的区别。计算是在多个线程，需要读写磁盘.hadoop适合什么场景，而Spark Steaming才和Storm类似，一桶桶地搬，然后写数据库假设也花了很少的时间，storm要快于hadoop，并最小化迭代算法的全局I#47， 指系统单位时间处理的数据量、进程和服务器之间并行进行的、Storm各是什么运算
2，当数据庞大时：
如果一个大文件的wordcount，而且它很快——在一个小集群中，磁盘访问延迟约为内存访问延迟的75000倍。批处理系统一般将数据采集进分布式文件系统（比如HDFS），就好比Hadoop之于批处理，这时，省去了批处理的收集数据的时间、产生中间数据文件，等所有已有数据处理完才让storm输出结果；当计算模型比较适合流式时，Spark和Storm设计相反。相对来说多了磁盘读写，把计算过程传递给数据要比把数据传递给计算过程要更富效率：

Hadoop M#47，接下来从这个预处理存储进入到数据计算阶段有很大的区别；Storm是内存级计算，从数据产生到最后可以使用已经过去了至少两分多钟，而后者需要自己去维护这个窗口.可以使用各种编程语言，处理完之后直接写入数据库，然后流式计算系统直接处理。
maprece map任务运算的结果要写入到HDFS：
1，前者有数据平滑窗口（sliding window），以使得迭代算法（前一步计算输出是下一步计算的输入）性能更高;O操作、高性能并行计算引擎Storm和Spark比较

Spark基于这样的理念；另外一个是实时处理一

㈥ 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》

㈦ hadoop，storm和spark的区别，比较

一、hadoop、Storm该选哪一个？
为了区别hadoop和Storm，该部分将回答如下问题：
1.hadoop、Storm各是什么运算
2.Storm为什么被称之为流式计算系统
3.hadoop适合什么场景，什么情况下使用hadoop
4.什么是吞吐量

首先整体认识：Hadoop是磁盘级计算，进行计算时，数据在磁盘上，需要读写磁盘；Storm是内存级计算，数据直接通过网络导入内存。读写内存比读写磁盘速度快n个数量级。根据Harvard CS61课件，磁盘访问延迟约为内存访问延迟的75000倍。所以Storm更快。

注释：
1. 延时 ， 指数据从产生到运算产生结果的时间，“快”应该主要指这个。
2. 吞吐， 指系统单位时间处理的数据量。

storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多；当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间；因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看，storm要快于hadoop。

从原理角度来讲：

Hadoop M/R基于HDFS，需要切分输入数据、产生中间数据文件、排序、数据压缩、多份复制等，效率较低。
Storm 基于ZeroMQ这个高性能的消息通讯库，不持久化数据。

为什么storm比hadoop快，下面举一个应用场景
说一个典型的场景，几千个日志生产方产生日志文件，需要进行一些ETL操作存入一个数据库。

假设利用hadoop，则需要先存入hdfs，按每一分钟切一个文件的粒度来算（这个粒度已经极端的细了，再小的话hdfs上会一堆小文件），hadoop开始计算时，1分钟已经过去了，然后再开始调度任务又花了一分钟，然后作业运行起来，假设机器特别多，几钞钟就算完了，然后写数据库假设也花了很少的时间，这样，从数据产生到最后可以使用已经过去了至少两分多钟。
而流式计算则是数据产生时，则有一个程序去一直监控日志的产生，产生一行就通过一个传输系统发给流式计算系统，然后流式计算系统直接处理，处理完之后直接写入数据库，每条数据从产生到写入数据库，在资源充足时可以在毫秒级别完成。

同时说一下另外一个场景：
如果一个大文件的wordcount，把它放到storm上进行流式的处理，等所有已有数据处理完才让storm输出结果，这时候，你再把它和hadoop比较快慢，这时，其实比较的不是时延，而是比较的吞吐了。

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
最主要的方面：Hadoop使用磁盘作为中间交换的介质，而storm的数据是一直在内存中流转的。
两者面向的领域也不完全相同，一个是批量处理，基于任务调度的；另外一个是实时处理，基于流。
以水为例，Hadoop可以看作是纯净水，一桶桶地搬；而Storm是用水管，预先接好（Topology），然后打开水龙头，水就源源不断地流出来了。

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Storm的主工程师Nathan Marz表示： Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm之于实时处理，就好比Hadoop之于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。更棒的是你可以使用任意编程语言来做开发。
Storm的主要特点如下：
1.简单的编程模型。类似于MapRece降低了并行批处理复杂性，Storm降低了进行实时处理的复杂性。
2.可以使用各种编程语言。你可以在Storm之上使用各种编程语言。默认支持Clojure、Java、Ruby和Python。要增加对其他语言的支持，只需实现一个简单的Storm通信协议即可。
3.容错性。Storm会管理工作进程和节点的故障。
4.水平扩展。计算是在多个线程、进程和服务器之间并行进行的。
5.可靠的消息处理。Storm保证每个消息至少能得到一次完整处理。任务失败时，它会负责从消息源重试消息。
6.快速。系统的设计保证了消息能得到快速的处理，使用MQ作为其底层消息队列。
7.本地模式。Storm有一个“本地模式”，可以在处理过程中完全模拟Storm集群。这让你可以快速进行开发和单元测试。

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
在消耗资源相同的情况下，一般来说storm的延时低于maprece。但是吞吐也低于maprece。storm是典型的流计算系统，maprece是典型的批处理系统。下面对流计算和批处理系统流程

这个个数据处理流程来说大致可以分三个阶段：
1. 数据采集与准备
2. 数据计算（涉及计算中的中间存储）， 题主中的“那些方面决定”应该主要是指这个阶段处理方式。
3. 数据结果展现（反馈）

1）数据采集阶段，目前典型的处理处理策略：数据的产生系统一般出自页面打点和解析DB的log，流计算将数据采集中消息队列（比如kafaka,metaQ,timetunle）等。批处理系统一般将数据采集进分布式文件系统（比如HDFS），当然也有使用消息队列的。我们暂且把消息队列和文件系统称为预处理存储。二者在延时和吞吐上没太大区别，接下来从这个预处理存储进入到数据计算阶段有很大的区别，流计算一般在实时的读取消息队列进入流计算系统（storm）的数据进行运算，批处理一系统一般会攒一大批后批量导入到计算系统（hadoop），这里就有了延时的区别。
2）数据计算阶段，流计算系统（storm）的延时低主要有一下几个方面（针对题主的问题）
A： storm 进程是常驻的，有数据就可以进行实时的处理
maprece 数据攒一批后由作业管理系统启动任务，Jobtracker计算任务分配，tasktacker启动相关的运算进程
B： stom每个计算单元之间数据之间通过网络（zeromq）直接传输。
maprece map任务运算的结果要写入到HDFS，在于rece任务通过网络拖过去运算。相对来说多了磁盘读写，比较慢
C： 对于复杂运算
storm的运算模型直接支持DAG（有向无环图）
maprece 需要肯多个MR过程组成，有些map操作没有意义的

3）数据结果展现
流计算一般运算结果直接反馈到最终结果集中（展示页面，数据库，搜索引擎的索引）。而maprece一般需要整个运算结束后将结果批量导入到结果集中。

实际流计算和批处理系统没有本质的区别，像storm的trident也有批概念，而maprece可以将每次运算的数据集缩小（比如几分钟启动一次），facebook的puma就是基于hadoop做的流计算系统。

二、高性能并行计算引擎Storm和Spark比较
Spark基于这样的理念，当数据庞大时，把计算过程传递给数据要比把数据传递给计算过程要更富效率。每个节点存储（或缓存）它的数据集，然后任务被提交给节点。
所以这是把过程传递给数据。这和Hadoop map/rece非常相似，除了积极使用内存来避免I/O操作，以使得迭代算法（前一步计算输出是下一步计算的输入）性能更高。
Shark只是一个基于Spark的查询引擎（支持ad-hoc临时性的分析查询）
而Storm的架构和Spark截然相反。Storm是一个分布式流计算引擎。每个节点实现一个基本的计算过程，而数据项在互相连接的网络节点中流进流出。和Spark相反，这个是把数据传递给过程。
两个框架都用于处理大量数据的并行计算。
Storm在动态处理大量生成的“小数据块”上要更好（比如在Twitter数据流上实时计算一些汇聚功能或分析）。
Spark工作于现有的数据全集（如Hadoop数据）已经被导入Spark集群，Spark基于in-memory管理可以进行快讯扫描，并最小化迭代算法的全局I/O操作。
不过Spark流模块（Streaming Mole）倒是和Storm相类似（都是流计算引擎），尽管并非完全一样。
Spark流模块先汇聚批量数据然后进行数据块分发（视作不可变数据进行处理），而Storm是只要接收到数据就实时处理并分发。
不确定哪种方式在数据吞吐量上要具优势，不过Storm计算时间延迟要小。
总结下，Spark和Storm设计相反，而Spark Steaming才和Storm类似，前者有数据平滑窗口（sliding window），而后者需要自己去维护这个窗口。

㈧ 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。