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大數據|大數據技術常用的12個技能

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大數據|大數據技術常用的12個技能

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為了滿足企業的主要需求 ， 大數據工具正在迅速得到應用 。 在大數據技術作為概念和業務戰略出現的十年中 ， 涌現了執行各種任務和流程的數千種工具 。 而推出這些工具的提供商都承諾可以為企業節省時間和成本 ， 并發現能夠讓企業獲利的商業洞察力 。 顯然 ， 大數據分析工具的市場正在不斷增長 。
許多大數據分析工具最初像大數據軟件框架Hadoop一樣都是開源項目 ， 但商業實體迅速涌現為開源產品提供了新工具或商業的支持和開發 。
而在這些工具中選擇是一個挑戰 ， 特別是許多大數據工具只具有單一用途 ， 而企業需要使用大數據完成許多不同的任務 ， 因此企業的分析工具箱會變得過干充實 。 根據這個行業領域的專家顧問的建議 ， 以下列出一系列主要的大數據分析工具 ， 并列出三個主要類別 。

主要的大數據工具
如上所述 ， 大數據工具都傾向于單一使用類別 。 并且有多種使用大數據的方式 。 所以可以按類別分類 ， 然后分析每個分析工具 。
大數據工具:數據存儲和管理
大數據都是從數據存儲開始 。 這意味著從大數據框架Hadoop開始 。 它是由ApacheFoundation開發的開源軟件框架 ， 用在計算機集群上分布式存儲非常大的數據集 。
顯然 ， 存儲對于大數據所需的大量信息至關重要 。 但更重要的是 ， 需要有一種方式來將所有這些數據集中到某種形成/管理結構中 ， 以產生洞察力 。 因此 ， 大數據存儲和管理是真正的基礎 ， 而沒有這樣的分析平臺是行不通的 。 在某些情況下 ， 這些解決方案包括員工培訓 。

而這個領域的主要的大數據工具有:

  1. Cloudera
基本上 ， Hadoop增加了一些額外的服務 ， 企業將需要這些服務 ， 因為大數據并不是一個簡單的練習 。 Cloudera的服務團隊不僅可以幫助企業構建大數據集群 ， 還可以幫助培訓員工更好地訪問數據 。
2.MongoDB
MongoDB是最流行的大數據數據庫 ， 因為它適用于管理大數據經常出現的非結構化數據或頻繁更改的數據 。
3.Talend
作為一家提供廣泛解決方案的公司 ， Talend的產品是圍繞集成平臺構建的 ， 該平臺結合了大數據、云計算、應用程序 ， 以及實時數據集成、數據準備和數據管理 。
Talend大數據集成包括數據質量和治理功能
大數據工具:數據清理
4.OpenRefine
OpenRefine是一款易于使用的開源工具 ， 通過刪除重復項、空白字段和其他錯誤來清理凌亂的數據 。 它是開源的軟件 ， 但它有一個可以提供幫助的大型社區 。
5.DataCleaner
與OpenRefine類似 ， DataCleaner將半結構化數據集轉換為數據可視化工具可讀取的干凈可讀的數據集 。 該公司還提供數據倉庫和數據管理服務 。
6.Microsoft Excel
人們可以從各種數據源導入數據 。 Excel對手動數據輸入和復制/粘貼操作特別有用 。 它可以消除重復、查找、替換 ， 拼寫檢查以及用于轉換數據的許多公式 。 但它很快陷入困境 ， 并不適用于大數據集 。
大數據工具:數據挖掘
7.RapidMiner
RapidMiner是一款易于使用的預測分析工具 ， 具有非常用戶友好的可視化界面 ， 這意味著企業無需代碼 ， 即可運行分析產品 。
8.IBMSPSS Modeler
IBMSPSS Modeler是一套適用于企業級的高級分析的產品 ， 用于數據挖掘 。 而IBM的服務和咨詢無疑是首屈一指的 。
9. Teradata
Teradata為數據倉庫、大數據和分析以及市場營銷應用提供端到端解決方案 。 這一切意味著企業的業務可以真正成為一個數據驅動的業務 ， 并提供商業服務、咨詢、培訓和支持 。

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