大数据分析到底需要多少种工具

一、hadoop相关工具

1.Hadoop

Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号。它不断壮大起来，已成为一个完整的生态系统，众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。

支持的操作系统：Windows、Linux和OSX。

2.Ambari

作为Hadoop生态系统的一部分，这个Apache项目提供了基于Web的直观界面，可用于配置、管理和监控Hadoop集群。有些开发人员想把Ambari的功能整合到自己的应用程序当中，Ambari也为他们提供了充分利用REST（代表性状态传输协议）的API。

支持的操作系统：Windows、Linux和OSX。

3.Avro

这个Apache项目提供了数据序列化系统，拥有丰富的数据结构和紧凑格式。模式用JSON来定义，它很容易与动态语言整合起来。

4.Cascading

Cascading是一款基于Hadoop的应用程序开发平台。提供商业支持和培训服务。

5.Chukwa

Chukwa基于Hadoop，可以收集来自大型分布式系统的数据，用于监控。它还含有用于分析和显示数据的工具。

支持的操作系统：Linux和OSX。

6.Flume

Flume可以从其他应用程序收集日志数据，然后将这些数据送入到Hadoop。官方网站声称：“它功能强大、具有容错性，还拥有可以调整优化的可靠性机制和许多故障切换及恢复机制。”

支持的操作系统：Linux和OSX。

7.HBase

HBase是为有数十亿行和数百万列的超大表设计的，这是一种分布式数据库，可以对大数据进行随机性的实时读取/写入访问。它有点类似谷歌的Bigtable，不过基于Hadoop和Hadoop分布式文件系统（HDFS）而建。

8.Hadoop分布式文件系统（HDFS）

HDFS是面向Hadoop的文件系统，不过它也可以用作一种独立的分布式文件系统。它基于Java，具有容错性、高度扩展性和高度配置性。

支持的操作系统：Windows、Linux和OSX。

9.Hive

ApacheHive是面向Hadoop生态系统的数据仓库。它让用户可以使用HiveQL查询和管理大数据，这是一种类似SQL的语言。

10.Hivemall

Hivemall结合了面向Hive的多种机器学习算法。它包括诸多高度扩展性算法，可用于数据分类、递归、推荐、k最近邻、异常检测和特征哈希。

11.Mahout

据官方网站声称，Mahout项目的目的是“为迅速构建可扩展、高性能的机器学习应用程序打造一个环境。”它包括用于在HadoopMapReduce上进行数据挖掘的众多算法，还包括一些面向Scala和Spark环境的新颖算法。

12.MapReduce

作为Hadoop一个不可或缺的部分，MapReduce这种编程模型为处理大型分布式数据集提供了一种方法。它最初是由谷歌开发的，但现在也被本文介绍的另外几个大数据工具所使用，包括CouchDB、MongoDB和Riak。

13.Oozie

这种工作流程调度工具是为了管理Hadoop任务而专门设计的。它能够按照时间或按照数据可用情况触发任务，并与MapReduce、Pig、Hive、Sqoop及其他许多相关工具整合起来。

支持的操作系统：Linux和OSX。

14.Pig

ApachePig是一种面向分布式大数据分析的平台。它依赖一种名为PigLatin的编程语言，拥有简化的并行编程、优化和可扩展性等优点。

15.Sqoop

企业经常需要在关系数据库与Hadoop之间传输数据，而Sqoop就是能完成这项任务的一款工具。它可以将数据导入到Hive或HBase，并从Hadoop导出到关系数据库管理系统（RDBMS）。

16.Spark

作为MapReduce之外的一种选择，Spark是一种数据处理引擎。它声称，用在内存中时，其速度比MapReduce最多快100倍；用在磁盘上时，其速度比MapReduce最多快10倍。它可以与Hadoop和ApacheMesos一起使用，也可以独立使用。

支持的操作系统：Windows、Linux和OSX。

17.Tez

Tez建立在ApacheHadoopYARN的基础上，这是“一种应用程序框架，允许为任务构建一种复杂的有向无环图，以便处理数据。”它让Hive和Pig可以简化复杂的任务，而这些任务原本需要多个步骤才能完成。

支持的操作系统：Windows、Linux和OSX。

18.Zookeeper

这种大数据管理工具自称是“一项集中式服务，可用于维护配置信息、命名、提供分布式同步以及提供群组服务。”它让Hadoop集群里面的节点可以彼此协调。

支持的操作系统：Linux、Windows（只适合开发环境）和OSX（只适合开发环境）。

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二、大数据分析平台和工具

19.Disco

Disco最初由诺基亚开发，这是一种分布式计算框架，与Hadoop一样，它也基于MapReduce。它包括一种分布式文件系统以及支持数十亿个键和值的数据库。

支持的操作系统：Linux和OSX。

20.HPCC

作为Hadoop之外的一种选择，HPCC这种大数据平台承诺速度非常快，扩展性超强。除了免费社区版外，HPCCSystems还提供收费的企业版、收费模块、培训、咨询及其他服务。

支持的操作系统：Linux。

21.Lumify

Lumify归Altamira科技公司（以国家安全技术而闻名）所有，这是一种开源大数据整合、分析和可视化平台。你只要在Try.Lumify.io试一下演示版，就能看看它的实际效果。

支持的操作系统：Linux。

22.Pandas

Pandas项目包括基于Python编程语言的数据结构和数据分析工具。它让企业组织可以将Python用作R之外的一种选择，用于大数据分析项目。

支持的操作系统：Windows、Linux和OSX。

23.Storm

Storm现在是一个Apache项目，它提供了实时处理大数据的功能（不像Hadoop只提供批任务处理）。其用户包括推特、美国天气频道、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify、Group、Flipboard及其他许多公司。

支持的操作系统：Linux。

三、数据库/数据仓库

24.Blazegraph

Blazegraph之前名为“Bigdata”，这是一种高度扩展、高性能的数据库。它既有使用开源许可证的版本，也有使用商业许可证的版本。

25.Cassandra

这种NoSQL数据库最初由Facebook开发，现已被1500多家企业组织使用，包括苹果、欧洲原子核研究组织（CERN）、康卡斯特、电子港湾、GitHub、GoDaddy、Hulu、Instagram、Intuit、Netfilx、Reddit及其他机构。它能支持超大规模集群；比如说，苹果部署的Cassandra系统就包括75000多个节点，拥有的数据量超过10PB。

26.CouchDB

CouchDB号称是“一款完全拥抱互联网的数据库”，它将数据存储在JSON文档中，这种文档可以通过Web浏览器来查询，并且用JavaScript来处理。它易于使用，在分布式上网络上具有高可用性和高扩展性。

支持的操作系统：Windows、Linux、OSX和安卓。

27.FlockDB

由推特开发的FlockDB是一种非常快、扩展性非常好的图形数据库，擅长存储社交网络数据。虽然它仍可用于下载，但是这个项目的开源版已有一段时间没有更新了。

28.Hibari

这个基于Erlang的项目自称是“一种分布式有序键值存储系统，保证拥有很强的一致性”。它最初是由GeminiMobileTechnologies开发的，现在已被欧洲和亚洲的几家电信运营商所使用。

29.Hypertable

Hypertable是一种与Hadoop兼容的大数据数据库，承诺性能超高，其用户包括电子港湾、百度、高朋、Yelp及另外许多互联网公司。提供商业支持服务。

支持的操作系统：Linux和OSX。

30.Impala

Cloudera声称，基于SQL的Impala数据库是“面向ApacheHadoop的领先的开源分析数据库”。它可以作为一款独立产品来下载，又是Cloudera的商业大数据产品的一部分。

支持的操作系统：Linux和OSX。

31.InfoBright社区版

InfoBright为数据分析而设计，这是一种面向列的数据库，具有很高的压缩比。InfoBright.com提供基于同一代码的收费产品，提供支持服务。

支持的操作系统：Windows和Linux。

32.MongoDB

mongoDB的下载量已超过1000万人次，这是一种极其受欢迎的NoSQL数据库。MongoDB.com上提供了企业版、支持、培训及相关产品和服务。

支持的操作系统：Windows、Linux、OSX和Solaris。

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