1、Hadoop

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台，以Java作为其开发语言。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。

主要特点：

高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

通过跨高度可扩展的 Hadoop 集群使用 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）快速访问数据。

通过对数据进行分块处理，在不同的节点上拥有不同的副本，从而可以在不利的条件下实现容错。

2、Cassandra

Apache Cassandra是一套开源分布式数据库管理系统，由Facebook开发，用于储存特别大的数据。它是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable。

主要特点：

它不是一个数据库，而是由一堆数据库节点共同构成的一个分布式网络服务，对Cassandra 的一个写操作，会被复制到其它节点上去，对Cassandra的读操作，也会被路由到某个节点上面去读取。

模式灵活：使用Cassandra，像文档存储，不必提前解决记录中的字段，可以在系统运行时随意地添加或移除字段。这是一个惊人的效率提升，特别是在大型部署上。

语言驱动程序的最佳语言支持（如 Java、C++、Python、Ruby、C# 等）提供了应用程序的最佳性能。

Cloudera 分发系统用于 Hadoop，是最流行、最可信的分发系统。由于 CDH 具有可扩展的存储和分布式计算、基于 Web 的用户界面和关键的企业功能，因此是最佳的企业级部署。

主要特点：

能够灵活存储任何类型的数据，并提供可扩展性来扩展满足你需求的各种应用程序。

高度安全性，可安全地处理和控制敏感数据。

企业级分发，因为它具有重要的企业能力；易于实现和管理，可轻松管理 Hadoop 集群。

Zoho Analytics 是一款自助式大数据分析软件，它能帮助人们对数据进行可视化分析，还能创建有见解的报告仪表板。这款大数据软件能够分析数据集，并提供关键的业务见解。

主要特点：

Zoho Analytics推出了新的预测功能，用户可根据过去的数据准确预测未来趋势。

图表、数据透视表、小部件和表格视图等各种报告元素，都可用于提供有见解的报告和仪表板。

企业级分发，它具有重要的企业能力；易于实现和管理，可轻松管理 Hadoop 集群。

Datawrapper 是出色的大数据工具之一，它能从源数据中挖掘原始数据，并将这些信息转换为响应式、交互式和可嵌入式的形式。最佳之处在于它能兼容移动设备、桌面设备和平板电脑，这使得可视化变得更加容易。

主要特点：

无需代码即可分析或对不同来源的数据进行可视化；完全响应，使地图、表格和图表在所有设备上均可读。

可在 Web 上工作，因此无需担心操作系统、更新或安装的问题。

除了以上5种分析工具，大数据还有其他出色的分析工具例如Microsoft Power BI、MmongoDB、Splunk Hunk、TerraStore等等，它们各有优势并且越来越广泛应用。

大数据的发展在未来有着十分广阔的前景，其专业领域的人才在当下还很缺乏，这意味着接下来大数据会成为就业的一大热门方向。

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