下面是用于数据分析的顶级开源大数据工具和技术列表和比较，通过这个大数据工具排行，你可以找到你需要的大数据工具。
众所周知，在当今的 IT 世界中，数据就是一切。此外，这些数据每天都在不断地乘以流形。
早些时候，我们曾经讨论过千字节和兆字节。但如今，我们谈论的是 TB 级。
大数据分析工具合集：数据在变成有用的信息和知识之前是没有意义的，这些信息和知识可以帮助管理层做出决策。为此，我们在市场上提供了几款顶级大数据软件。该软件有助于存储、分析、报告和处理更多数据。
大数据工具哪些好用？你会学到什么：
用于数据分析的 15 大大数据工具
#1) Xplenty
#2) Adverity
#3）Dataddo
#4) Apache Hadoop
#5) CDH（Cloudera Distribution for Hadoop）
#6) Cassandra
#7) Knime
#8) Datawrapper
#9) MongoDB
#10) Lumify
#11) HPCC
#12) Storm
#13) Apache SAMOA
#14) Talend
#15) Rapidminer
#16) Qubole
#17) Tableau
#18) R
附加工具
结论
用于数据分析的 15 大大数据工具
下面列出了一些顶级开源工具和少数提供免费试用的付费商业工具。
让我们详细探索每个工具！大数据工具排行如下：
#1) 大数据工具哪个最好？Xplenty
Xplenty 是一个平台，用于集成、处理和准备数据以在云上进行分析。它会将你所有的数据源整合在一起。其直观的图形界面将帮助你实施 ETL、ELT 或复制解决方案。
Xplenty 是一个完整的工具包，用于构建具有低代码和无代码功能的数据管道。它为营销、销售、支持和开发人员提供解决方案。
Xplenty 将帮助你充分利用数据，而无需投资硬件、软件或相关人员。Xplenty 通过电子邮件、聊天、电话和在线会议提供支持。
优点：
Xplenty 是一个弹性且可扩展的云平台。
你将立即连接到各种数据存储和一组Xplenty的开箱即用数据转换组件。
你将能够使用 Xpleenty 丰富的表达式语言来实现复杂的数据准备功能。
它提供了一个 API 组件，用于高级定制和灵活性。
缺点：
定价： 你可以获得有关定价详细信息的报价。它具有基于订阅的定价模型。你可以免费试用该平台 7 天。
=>访问 Xplety 网站
#2) Adverity
Adverity 是一个灵活的端到端营销分析平台，使营销人员能够在单一视图中跟踪营销绩效，并轻松地实时发现新的见解。
由于来自 600 多个来源的自动化数据集成、强大的数据可视化和人工智能驱动的预测分析，Adverity 使营销人员能够在单一视图中跟踪营销绩效，并轻松地实时发现新的见解。
这会导致数据支持的业务决策、更高的增长和可衡量的投资回报率。
优点
来自 600 多个数据源的全自动数据集成。
一次快速的数据处理和转换。
个性化和开箱即用的报告。
以客户为导向的方法
高可扩展性和灵活性
优秀的客户支持
高安全性和治理
强大的内置预测分析
使用 ROI Advisor 轻松分析跨渠道绩效。
定价： 可应要求提供基于订阅的定价模型。
=>访问 Adverity 网站
#3）大数据工具哪些好用？Dataddo
Dataddo 是一个无编码、基于云的 ETL 平台，将灵活性放在首位——具有广泛的连接器和选择自己的指标和属性的能力，Dataddo 使创建稳定的数据管道变得简单而快速。
Dataddo 无缝插入你现有的数据堆栈，因此你无需向架构中添加你尚未使用的元素，或更改你的基本工作流程。Dataddo 的直观界面和快速设置让你可以专注于集成数据，而不是浪费时间学习如何使用另一个平台。
优点：
通过简单的用户界面对非技术用户友好。
可以在创建帐户的几分钟内部署数据管道。
灵活地插入用户现有的数据堆栈。
免维护：由 Dataddo 团队管理 API 更改。
可在收到请求后 10 天内添加新连接器。
安全性：符合 GDPR、SOC2 和 ISO 27001。
创建源时可自定义的属性和指标。
中央管理系统同时跟踪所有数据管道的状态。
=>访问 Dataddo 网站
#4) Apache Hadoop
大数据分析工具合集：Apache Hadoop 是一个用于集群文件系统和大数据处理的软件框架。它通过 MapReduce 编程模型处理大数据的数据集。
Hadoop 是一个用 Java 编写的开源框架，它提供跨平台支持。
毫无疑问，这是最顶级的大数据工具。事实上，超过一半的财富 50 强公司使用 Hadoop。一些知名企业包括亚马逊网络服务、Hortonworks、IBM、英特尔、微软、Facebook 等。
优点 ：
Hadoop 的核心优势在于其 HDFS（Hadoop 分布式文件系统），它能够在同一文件系统上保存所有类型的数据——视频、图像、JSON、XML 和纯文本。
对研发目的非常有用。
提供对数据的快速访问。
高度可扩展
基于计算机集群的高可用性服务
缺点 ：
有时，由于其 3 倍数据冗余，可能会面临磁盘空间问题。
I/O 操作本来可以优化以获得更好的性能。
定价： 该软件可在 Apache 许可下免费使用。
单击 此处 导航到 Apache Hadoop 网站。
#5) CDH （Cloudera Distribution for Hadoop）
CDH 的目标是该技术的企业级部署。它是完全开源的，并且有一个免费的平台发行版，其中包括 Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Impala 等等。
它允许你收集、处理、管理、管理、发现、建模和分发无限数据。
优点 ：
综合配送
Cloudera Manager 可以很好地管理 Hadoop 集群。
易于实施。
不太复杂的管理。
高安全性和治理
缺点 ：
很少有复杂的 UI 功能，例如 CM 服务上的图表。
多种推荐的安装方法听起来令人困惑。
但是，基于每个节点的许可价格非常昂贵。
定价： CDH 是 Cloudera 的免费软件版本。但是，如果你有兴趣了解 Hadoop 集群的成本，那么每个节点的成本约为每 TB 1000 到 2000 美元。
单击 此处 导航到 CDH 网站。
#6) 大数据工具排行：Cassandra
Apache Cassandra 是免费的开源分布式 NoSQL DBMS，旨在管理分布在众多商品服务器上的大量数据，提供高可用性。它采用 CQL（Cassandra 结构语言）与数据库进行交互。
一些使用 Cassandra 的知名公司包括埃森哲、美国运通、Facebook、通用电气、霍尼韦尔、雅虎等。
优点 ：
没有单点故障。
非常快速地处理海量数据。
日志结构存储
自动复制
线性可扩展性
简单的环形架构
缺点 ：
在故障排除和维护方面需要一些额外的努力。
聚类本来可以改进。
行级锁定功能不存在。
定价： 这个工具是免费的。
单击 此处 导航到 Cassandra 网站。
#7) Knime
KNIME 代表 Konstanz Information Miner，它是一种开源工具，用于企业报告、集成、研究、CRM、数据挖掘、数据分析、文本挖掘和商业智能。它支持 Linux、OS X 和 Windows 操作系统。
它可以被认为是SAS的一个很好的替代品。使用 Knime 的一些顶级公司包括康卡斯特、强生、加拿大轮胎等。
优点：
简单的 ETL 操作
与其他技术和语言很好地集成。
丰富的算法集。
高度可用和有组织的工作流程。
使大量手动工作自动化。
没有稳定性问题。
易于设置。
缺点：
可以提高数据处理能力。
几乎占据了整个 RAM。
可以允许与图形数据库集成。
定价： Knime 平台是免费的。但是，他们提供了其他商业产品，可扩展 Knime 分析平台的功能。
单击 此处 导航到 KNIME 网站。
#8) Datawrapper
Datawrapper 是一个用于数据可视化的开源平台，可帮助其用户非常快速地生成简单、精确和可嵌入的图表。
它的主要客户是遍布世界各地的新闻编辑室。其中一些名字包括《泰晤士报》、《财富》、《琼斯妈妈》、彭博社、推特等。
优点：
设备友好。适用于所有类型的设备——手机、平板电脑或台式机。
完全响应
快速地
交互的
将所有图表集中在一处。
很棒的自定义和导出选项。
需要零编码。
缺点： 调色板有限
定价： 它提供免费服务以及可定制的付费选项，如下所述。
单用户，偶尔使用：10K
单用户，每日使用：29 欧元/月
对于专业团队：129€/月
定制版：279€/月
企业版：879€+
单击 此处 导航到 Datawrapper 网站。
#9) MongoDB
MongoDB 是一个 NoSQL、面向文档的数据库，用 C、C++ 和 JavaScript 编写。它是一款免费使用的开源工具，支持多种操作系统，包括 Windows Vista（及更高版本）、OS X（10.7 及更高版本）、Linux、Solaris 和 FreeBSD。
其主要功能包括聚合、即席查询、使用 BSON 格式、分片、索引、复制、JavaScript 的服务器端执行、Schemaless、Capped 集合、MongoDB 管理服务 (MMS)、负载平衡和文件存储。
使用 MongoDB 的一些主要客户包括 Facebook、eBay、MetLife、Google 等。
优点：
简单易学。
提供对多种技术和平台的支持。
安装和维护没有问题。
可靠且成本低。
缺点：
定价： MongoDB 的 SMB 和企业版本是付费的，其定价可应要求提供。
单击 此处 导航到 MongoDB 网站。
#10) Lumify
Lumify 是用于大数据融合/集成、分析和可视化的免费开源工具。
其主要功能包括全文搜索、2D 和 3D 图形可视化、自动布局、图形实体之间的链接分析、与地图系统的集成、地理空间分析、多媒体分析、通过一组项目或工作区进行实时协作。
优点：
可扩展
安全的
由专门的全职开发团队提供支持。
支持基于云的环境。与亚马逊的 AWS 配合良好。
定价： 这个工具是免费的。
单击 此处 导航至 Lumify 网站。
#11) 大数据工具哪个最好？HPCC
HPCC代表
^ h igh-
P erformance
Ç omputing
Ç 光泽。这是一个基于高度可扩展的超级计算平台的完整大数据解决方案。HPCC 也称为 DAS（
Data A nalytics
S 超级计算机）。该工具由 LexisNexis Risk Solutions 开发。
这个工具是用 C++ 和一种以数据为中心的编程语言编写的，称为 ECL（企业控制语言）。它基于支持数据并行、管道并行和系统并行的 Thor 架构。它是一个开源工具，可以很好地替代 Hadoop 和其他一些大数据平台。
优点：
该架构基于提供高性能的商品计算集群。
并行数据处理。
快速、强大且高度可扩展。
支持高性能在线查询应用。
性价比高，功能全面。
定价： 这个工具是免费的。
单击 此处 导航到 HPCC 网站。
#12) Storm
大数据工具哪些好用？Apache Storm 是一个跨平台、分布式流处理、容错实时计算框架。它是免费和开源的。Storm的开发者包括 Backtype 和 Twitter。它是用 Clojure 和 Java 编写的。
它的架构基于定制的 spouts 和 bolts 来描述信息和操作的来源，以允许对无界数据流进行批处理、分布式处理。
其中，Groupon、雅虎、阿里巴巴和 The Weather Channel 是使用 Apache Storm 的一些著名组织。
优点：
规模可靠。
非常快速和容错。
保证数据的处理。
它有多个用例——实时分析、日志处理、ETL（提取-转换-加载）、连续计算、分布式 RPC、机器学习。
缺点：
难以学习和使用。
调试困难。
使用 Native Scheduler 和 Nimbus 成为瓶颈。
定价： 这个工具是免费的。
单击 此处 导航到 Apache Storm 网站。
#13)大数据分析工具合集： Apache SAMOA
SAMOA 代表可扩展的高级大规模在线分析。它是一个用于大数据流挖掘和机器学习的开源平台。
它允许你创建分布式流机器学习 (ML) 算法并在多个 DSPE（分布式流处理引擎）上运行它们。Apache SAMOA 最接近的替代品是 BigML 工具。
优点：
使用简单而有趣。
快速且可扩展。
真正的实时流媒体。
一次编写随处运行 (WORA) 架构。
定价： 这个工具是免费的。
单击 此处 导航到 SAMOA 网站。
#14) Talend
Talend 大数据集成产品包括：
大数据开放工作室：它获得免费和开源许可。它的组件和连接器是 Hadoop 和 NoSQL。它仅提供社区支持。
大数据平台：它带有基于用户的订阅许可证。它的组件和连接器是 MapReduce 和 Spark。它提供 Web、电子邮件和电话支持。
实时大数据平台：基于用户的订阅许可。它的组件和连接器包括 Spark 流、机器学习和物联网。它提供 Web、电子邮件和电话支持。
优点：
简化大数据的 ETL 和 ELT。
实现火花的速度和规模。
加速你向实时的转变。
处理多个数据源。
在一个屋檐下提供多个连接器，从而使你可以根据需要定制解决方案。
缺点：
社区支持本来可以更好。
可以有一个改进和易于使用的界面
很难将自定义组件添加到调色板。
定价： 开放式大数据工作室是免费的。对于其余产品，它提供基于订阅的灵活成本。平均而言，5 个用户每年可能平均花费 5 万美元。但是，最终费用将取决于用户数量和版本。
每个产品都有免费试用。
单击 此处 导航到 Talend 网站。
#15) Rapidminer
Rapidminer 是一种跨平台工具，可为数据科学、机器学习和预测分析提供集成环境。它拥有各种许可证，提供小型、中型和大型专有版本以及允许 1 个逻辑处理器和多达 10,000 个数据行的免费版本。
日立、宝马、三星、空中客车等组织一直在使用 RapidMiner。
优点：
开源 Java 核心。
一线数据科学工具和算法的便利性。
代码可选 GUI 的设施。
与 API 和云很好地集成。
一流的客户服务和技术支持。
缺点： 在线数据服务有待改进。
定价： Rapidminer 的商业价格从 2.500 美元起。
小型企业版将花费你 2,500 美元用户/年。中型企业版将花费你 5,000 美元用户/年。大型企业版将花费你 10,000 美元用户/年。查看网站以获取完整的定价信息。
单击 此处 导航到 Rapidminer 网站。
#16) Qubole
Qubole 数据服务是一个独立的、包罗万象的大数据平台，从你的使用中自行管理、学习和优化。这让数据团队可以专注于业务成果，而不是管理平台。
在使用 Qubole 的众多知名品牌中，包括华纳音乐集团、Adobe 和 Gannett。与 Qubole 最接近的竞争对手是 Revulytics。
优点：
更快实现价值。
增加了灵活性和规模。
优化支出
加强大数据分析的采用。
便于使用。
消除供应商和技术锁定。
可在全球所有 AWS 地区使用。
定价： Qubole 获得专有许可，提供商业版和企业版。商业版是
免费的 ，最多支持
5 个用户 。
该
企业版 是基于订购和付费。它适用于具有多个用户和用例的大型组织。它的定价从
199 美元/月起 。你需要联系 Qubole 团队以了解有关企业版定价的更多信息。
单击 此处 导航至 Qubole 网站。
#17) Tableau
Tableau 是一种用于商业智能和分析的软件解决方案，它提供了各种集成产品，可帮助世界上最大的组织可视化和理解其数据。
该软件包含三个主要产品，即Tableau Desktop（面向分析师）、Tableau Server（面向企业）和Tableau Online（面向云端）。此外，Tableau Reader 和 Tableau Public 是最近添加的另外两个产品。
Tableau 能够处理所有数据大小，技术和非技术客户群都可以轻松访问，它为你提供实时自定义仪表板。它是数据可视化和探索的绝佳工具。
在众多使用 Tableau 的知名公司中，包括 Verizon Communications、ZS Associates 和 Grant Thornton。Tableau 最接近的替代工具是查看器。
优点：
非常灵活地创建你想要的可视化类型（与其竞争对手的产品相比）。
这个工具的数据混合功能非常棒。
提供一系列智能功能，并且在速度方面非常锋利。
开箱即用的支持与大多数数据库的连接。
无代码数据查询。
移动就绪、交互式和可共享的仪表板。
缺点：
格式控制可以改进。
可以有一个内置工具，用于在各种 Tableau 服务器和环境之间进行部署和迁移。
定价： Tableau 为桌面、服务器和在线提供不同的版本。它的定价
从每月 35 美元起 。每个版本都有一个免费试用版。
让我们来看看每个版本的成本：
Tableau Desktop 个人版：35 美元/用户/月（按年计费）。
Tableau Desktop 专业版：70 美元/用户/月（按年计费）。
Tableau Server 本地或公共云：35 美元/用户/月（按年计费）。
Tableau Online 完全托管：42 美元/用户/月（按年计费）。
单击 此处 导航到 Tableau 网站。
#18) R
R 是最全面的统计分析软件包之一。它是开源、免费、多范式和动态的软件环境。它是用 C、Fortran 和 R 编程语言编写的。
它被统计学家和数据挖掘者广泛使用。它的用例包括数据分析、数据操作、计算和图形显示。
优点：
R 的最大优势是包生态系统的广阔性。
无与伦比的图形和图表优势。
缺点： 它的缺点包括内存管理、速度和安全性。
定价： R studio IDE 和闪亮的服务器是免费的。
除此之外，R studio 还提供了一些企业级的专业产品：
RStudio 商业桌面许可证：每位用户每年 995 美元。
RStudio 服务器专业版商业许可证：每台服务器每年 9,995 美元（支持无限用户）。
RStudio 连接价格从每位用户每月 6.25 美元到每位用户每月 62 美元不等。
RStudio Shiny Server Pro 每年的费用为 9,995 美元。
单击 此处 导航到官方网站，然后单击 此处 导航到 RStudio。
大数据工具哪些好用？在对前 15 大数据工具进行了足够的讨论后，让我们还简要介绍一下市场上流行的其他一些有用的大数据工具。
大数据分析工具合集：附加工具
附加大数据工具排行：
#19) Elastic search
Elastic search 是一个基于 Lucene 的跨平台、开源、分布式、RESTful 搜索引擎。
它是最受欢迎的企业搜索引擎之一。它是与 Logstash（数据收集和日志解析引擎）和 Kibana（分析和可视化平台）结合的集成解决方案，这三个产品一起称为弹性堆栈。
单击 此处 导航至 Elastic 搜索网站。
#20) OpenRefine
OpenRefine 是一个免费的开源数据管理和数据可视化工具，用于处理杂乱数据、清理、转换、扩展和改进它。它支持 Windows、Linux 和 macOD 平台。
单击 此处 导航到 OpenRefine 网站。
#21) Statwing
Statwing 是一种易于使用的统计工具，具有分析、时间序列、预测和可视化功能。它的起始价格是 50.00 美元/月/用户。还提供免费试用。
单击 此处 导航到 Statwing 网站。
#22) Apache CouchDB
Apache CouchDB 是一个开源、跨平台、面向文档的 NoSQL 数据库，旨在易于使用并拥有可扩展的架构。它是用面向并发的语言 Erlang 编写的。
单击 此处 导航到 Apache CouchDB 网站。
#23) Pentaho
Pentaho 是一个用于数据集成和分析的有凝聚力的平台。它提供实时数据处理以提高数字洞察力。该软件有企业版和社区版。还提供免费试用。
单击 此处 导航到 Pentaho 网站。
#24) Apache Flink
Apache Flink 是一个开源、跨平台的分布式流处理框架，用于数据分析和机器学习。这是用 Java 和 Scala 编写的。它具有容错性、可扩展性和高性能。
单击 此处 导航到 Apache Flink 网站。
#25) Quadient DataCleaner
Quadient DataCleaner 是一种基于 Python 的数据质量解决方案，它以编程方式清理数据集并为分析和转换做好准备。
单击 此处 导航到 Quadient DataCleaner 网站。
#26) Kaggle
Kaggle 是一个用于预测建模竞赛和托管公共数据集的数据科学平台。它适用于众包方法以提出最佳模型。
单击 此处 导航到 Kaggle 网站。
#27) Apache Hive
Apache Hive 是一个基于 Java 的跨平台数据仓库工具，便于数据汇总、查询和分析。
单击 此处 导航到该网站。
#28) Apache Spark
Apache Spark 是一个用于数据分析、机器学习算法和快速集群计算的开源框架。这是用 Scala、Java、Python 和 R 编写的。
单击 此处 导航到 Apache Spark 网站。
#29) IBM SPSS 建模器
SPSS 是用于数据挖掘和预测分析的专有软件。该工具提供了一个拖拽界面，可以完成从数据探索到机器学习的所有操作。它是一个非常强大、通用、可扩展和灵活的工具。
单击 此处 导航到 SPSS 网站。
#30) OpenText
大数据分析工具合集：OpenText 大数据分析是一种高性能的综合解决方案，专为业务用户和分析师设计，使他们能够轻松快速地访问、混合、探索和分析数据。
单击 此处 导航到 OpenText 网站。
#31) Oracle 数据挖掘
ODM 是一种用于数据挖掘和专业分析的专有工具，允许你创建、管理、部署和利用 Oracle 数据和投资
单击 此处 导航到 ODM 网站。
#32) Teradata
Teradata 公司提供数据仓库产品和服务。Teradata 分析平台在单个工作流中集成了分析功能和引擎、首选分析工具、人工智能技术和语言以及多种数据类型。
单击 此处 导航至 Teradata 网站。
#33) BigML
使用 BigML，你可以构建超快的实时预测应用程序。它为你提供了一个托管平台，你可以通过该平台创建和共享数据集和模型。
单击 此处 导航到 BigML 网站。
#34) Silk
Silk 是一个基于链接数据范式的开源框架，主要旨在集成异构数据源。
单击 此处 导航至 Silk 网站。
#35) CartoDB
CartoDB 是一个免费增值 SaaS 云计算框架，充当位置智能和数据可视化工具。
单击 此处 导航到 CartoDB 网站。
#36) Charito
大数据工具哪个最好？Charito 是一个简单而强大的数据探索工具，可以连接到大多数流行的数据源。它建立在 SQL 之上，提供非常简单快速的基于云的部署。
单击 此处 导航到 Charito 网站。
#37) Plot.ly
Plot.ly 拥有一个 GUI，旨在将数据导入和分析到网格中并利用统计工具。图形可以嵌入或下载。它可以非常快速有效地创建图形。
单击 此处 导航到 Plot.ly 网站。
#38) Blockspring
Blockspring 简化了检索、组合、处理和处理 API 数据的方法，从而减少了中央 IT 的负载。
单击 此处 导航到 Blockspring 网站。
#39) OctoParse
大数据工具哪些好用？Octoparse 是一个以云为中心的
网络爬虫 ，它有助于轻松提取任何网络数据，无需任何编码。
进一步阅读 =>> Octoparse 网络爬虫评论
单击 此处 导航到 Octoparse 网站。
大数据工具排行结论
通过这个大数据分析工具合集，我们了解到如今市场上有很多工具可以支持大数据操作。其中一些是开源工具，而另一些是付费工具。
你需要根据项目需要明智地选择正确的大数据工具。
在最终确定该工具之前，你始终可以先探索试用版，然后与该工具的现有客户联系以获取他们的评论。
