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2023-07-20
大数据分析常用的分析工具包括:
开源数据处理工具:Hadoop, Spark, Flink, Kafka等
Hadoop提供MapReduce等批处理工具,Spark提供交互式和流处理能力,Flink用于实时流分析,Kafka用于数据收集和流传输。
统计语言:R, Python
R和Python拥有强大的统计分析和机器学习库,是大数据建模的首选。
数据可视化工具:Tableau, Power BI, Grafana
将分析结果进行可视化呈现,有助于决策。
Notebook:Jupyter, Zeppelin
提供交互式的数据预处理和建模环境。
工作流调度:Airflow, Azkaban, Oozie
用于编排和调度分析任务的工作流。
机器学习平台:Spark MLlib, H2O, TensorFlow
集成了常见机器学习算法,降低建模门槛。
图计算:Neo4j, GraphX, NetworkX
进行关系网络和图结构数据的分析。
流处理框架:Storm, Samza, Kafka Streams
实时处理流数据,识别重要事件。
根据分析场景选择合适的工具或对几种工具进行结合,能大幅提高分析效率。
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