大資料常用分析工具介紹

Hadoop: 一個分散式系統基礎架構，不僅執行在商用硬體系統，還可以輕鬆的整合結構化、半結構化資料集

MapReduce:是一種程式設計模型，用於大規模資料集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（對映）"和"Reduce（歸約）"，是它們的主要思想，
都是從函數語言程式設計語言裡借來的，還有從向量程式語言裡借來的特性。它極大地方便了程式設計人員在不會分散式並行程式設計的情況下，將自己的程式執行在分散式系統上。


Storm:用於處理高速大型資料流的分散式實時計算，為Apache Hadoop新增了可靠的實時處理功能，同時還增加了低延遲的儀表板和安全警報


Spark:最值得關注的大資料工具，是一個基於記憶體計算的開源的叢集計算系統，用Scala語言實現，構建在HDFS上，能與Hadoop很好的結合，而且執行速度比MapReduce快100倍


R:用於統計分析的R語言，透過擴充套件R+Hadoop，可以在Hadoop叢集上執行R程式碼


Mathout:將資料分析、分類以及篩選的演算法引入Hadoop叢集當中，輕鬆實現了大資料的分析挖掘工作


SAS:世界最老牌的資料分析和資料探勘軟體，憑藉Visaul Analytics軟體進入到大資料領域


SPSS:全球應用最廣泛的統計分析軟體，可用於統計學分析執行、資料探勘、預測分析和決策支援


RapidMiner:範圍廣泛，包括各種資料藝術，能簡化資料探勘過程的設計和評價


Apache Drill:實現了Google's Dremel,有助於Hadoop使用者實現更快的查詢海量資料集的目的