如今，大資料已經成為企業不可分割的一部分，越來越多的公司正在尋找熟悉大資料工具的人。員工應該在他們的技能方面更有能力，並展示與公司特定職責相匹配的才能和思維過程。所謂的熱門技能已經被淘汰，如果說現在有什麼流行的技能，那就是大資料分析。所以，如果你想要轉向大資料分析，但又不知道該如何使用大資料分析工具，這裡有一個全面的清單供你參考。
1。大資料工具：HADOOP
資料科學家明白，如果沒有 Hadoop，大資料是不完整的。Hadoop 是一種開源的大資料分析技術，可為各種資料型別提供巨大的儲存空間。Hadoop 具有令人難以置信的處理能力和執行廣泛活動的能力，這意味著您永遠不必擔心硬體故障。使用 Hadoop 需要具備 Java 知識，但這非常值得。瞭解 Hadoop 將使你在招聘方面領先於競爭對手。
優點：
● Hadoop 的核心優勢是其 HDFS（Hadoop 分散式檔案系統），它在同一檔案系統中儲存所有型別的資料、影片、影象、JSON、XML 和純文字。
● 對於研究和開發目的非常有用。
● 提供輕鬆的資料訪問。
● 極具可擴充套件性。
缺點：
● 資料冗餘通常會導致磁碟空間問題。
● 為了提高效率，應該最佳化 I/O 操作。
2。大資料工具：XPLENTY
所有資料來源都彙集在這個基於雲的大資料分析應用程式中，用於整合、分析和準備資料。其使用者友好的圖形介面讓你可以使用 ETL、ELT 或複製。Xplenty 是一套全面的工具，用於構建低程式碼和無程式碼資料管道。它提供營銷、分銷和開發選項。
優點：
● 它是一個具有彈性和可擴充套件性的雲網絡。
● 可以立即訪問一系列資料儲存和各種資料轉換元件集合
● 透過使用 Xpleenty 豐富的表達語言，可以整合複雜的資料準備功能。
● 它提供了一個定製的、靈活的 API 元件。
缺點：
● 沒有按月訂閱的選項。
3。CDH（HADOOP的CLOUDERA發行版）
在其免費分發站點上，CDH 包括了 Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Impala 和許多其他開源大資料分析工具。它允許你收集、儲存、管理、發現、建模和分發無限量的資料。
優點：
● 完整而準確的分配。
● Hadoop 叢集由 Cloudera Manager 管理得非常好。
● 部署簡單。
● 管理不那麼複雜。
● 高安全性管理
缺點：
● 很少有如 CM 服務圖表這樣複雜的使用者介面。
● 幾種建議的安裝方法令人困惑。
4。大資料工具：R
R 是一種統計分析工具，是目前可用的最全面的大資料分析工具之一。存在開源、免費、多正規化和多樣化的軟體生態系統。C、Fortran 和 R 是程式語言。資料處理、資料操作、分析和視覺化是統計人員和資料探勘人員最常見的用例。
優點：
● R 的最大價值在於生態系統包的龐大性。
● 無與倫比的圖形和圖表功能。
5。CASSANDRA
Apache Cassandra 是一款免費的大資料分析工具，旨在跨許多商品伺服器處理大量資料，提供高可用性。開源的 NoSQL DBMS 使用 CQL（Cassandra 結構語言）與資料庫進行互動。
優點：
● 沒有單一的故障點。
● 它可以非常快速地管理大量資料。
● 它具有日誌結構儲存和線性可擴充套件性。
缺點：
● 需要額外的故障排除和維護工作。
● 它可以促進聚類。
● 沒有行級鎖定功能。
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【此文章轉自樂位元組】
