所谓大数据，指的是数据集，它非常复杂且庞大。大数据的处理，需要设计专门的硬件以及软件工具。大数据以及大数据的分析，对企业有很大的影响。大数据分析指的是在研究大量数据的整个过程中，要去寻找模式以及相关性、有用信息，进而帮助企业适应变化。基于此，W3Cschool小师妹为大家收集了程序员最爱用的十款大数据分析工具，纯干货，快来收藏吧!
工具一：Pentaho BI
Pentaho BI和传统的一些BI产品不一样，这个框架以流程作为中心，再面向Solution(解决方案)。Pentaho BI的主要目的是集成一系列API、开源软件以及企业级别的BI产品，便于商务智能的应用开发。自从Pentaho BI出现后，它使得Quartz、Jfree等面向商务智能的这些独立产品，有效的集成一起，再构成完整且复杂的一项项商务智能的解决方案。
工具二：RapidMiner
在世界范围内，RapidMiner是比较领先的一个数据挖掘的解决方案。很大程度上，RapidMiner有比较先进的技术。RapidMiner数据挖掘的任务涉及了很多的范围，主要包括可以简化数据挖掘的过程中一些设计以及评价，还有各类数据艺术。
工具三：Apache Drill
Tomer Shiran是Hadoop厂商，也是MapR Technologies公司的产品经理。他介绍，现在Drill被当做Apache孵化器项目，它的用户将是全球的软件工程师。
工具四：Storm
Storm这个实时的计算机系统，它有分布式以及容错的特点，还是开源软件。Storm可以对非常庞大的一些数据流进行处理，还可以运用在Hadoop批量数据的处理。Storm支持各类编程语言，而且很简单，使用它时相当有趣。像阿里巴巴、支付宝、淘宝等都是它的应用企业。
工具五：HPCC
某个国家为了实施信息高速路施行了一个计划，那就是HPCC。这个计划总共花费百亿美元，主要目的是开发可扩展的一些计算机系统及软件，以此来开发千兆比特的网络技术，还有支持太位级网络的传输性能，进而拓展研究同教育机构与网络连接的能力。
工具六：Hadoop
Hadoop这个软件框架主要是可伸缩、高效且可靠的进行分布式的处理大量数据。Hadoop相当可靠，它假设了计算元素以及存储可能失败，基于此，它为了保证可以重新分布处理失败的节点，维护很多工作数据的副本。Hadoop可伸缩，是因为它可以对PB级数据进行处理。
工具七：Flurry
Flurry在移动应用统计的分析领域有独特优势，每年营收大概是1亿美元。Flurry的功能相当全面，它可以帮助开发人员来有效的构建移动应用。不仅如此，为了产生更大利益，Flurry还帮助开发人员对全部数据进行分析。
工具八：OpenRefine
OpenRefine这款数据分析工具拥有超高人气，对于所有和分析有关的一些任务都适用。也就是说，即使拥有不同数据名称以及类型，OpenRefine都可以利用它聚类算法实现条目分组。只要聚类完成之后，就可以立刻开始分析。
工具九：Plotly
Plotly兼容了R、Python、MATLAB、JavaScript等语言，它是数据可视化的一款工具。即使一些用户没有代码编写技能、时间，它都可以帮助这些用户完成。
工具十：Cassandra
Apache Cassandra 这款工具相当值得关注，可以高效、有效的管理大规模的数据。Apache Cassandra 是可扩展的一套NoSQL数据库，它可以对很多数据中心之内的数据进行监控。不仅如此，Cassandra现在已经使用在很多知名企业。
虽然说大数据分析工具很多，但是有效果、快捷、方便的，也就是W3Cschool小师妹为大家收集的十款大数据分析工具，因为功能非常强大，用户非常多，希望大家喜欢。
