在当今的现实中，公司收集的数据是任何企业的基本信息来源。不幸的是，从中获得有价值的见解并非易事。
所有数据科学家正在处理的问题包括数据量及其结构。除非我们处理数据，否则数据没有价值。为此，我们需要大数据软件来帮助我们转换和分析数据。
2020 年最佳大数据工具
下面，我介绍大数据工具，这些工具在 2020 年提供了最大的机会。
阿帕奇 · 阿多普
阿帕奇 Hadoop 无疑是最流行的大数据工具。它是一个开源框架，允许用户处理海量数据，并在现有的数据中心中对商品硬件进行操作。
阿帕奇 · 阿多普在阿帕奇许可证下是免费的。
主要特点：
- 云基础架构
- 支持其他模型以处理此框架的库
- MapReduce – 用于处理大数据的模型
- HDFS – 允许保存任何类型的数据的分布式文件系统
- 高度可扩展
- 高效灵活的数据处理
阿帕奇风暴
Apache Storm 是一个支持任何编程语言的免费分布式实时框架。 它是用爪哇和克洛朱尔写的。Apache Storm 可以处理和转换来自不同来源的数据流。
这个大数据工具是免费的。
主要特点：
- 容错
- 每个节点可以处理一百万个 100 字节的消息
- 集成任何编程语言
- 快速且可扩展
- 确保处理每个数据单元（至少一次或一次）
快速分钟
RapidMinder 是一种开源跨平台大数据工具。它集成了数据科学、预测分析和机器学习技术。它提供了一系列产品，使您能够构建新的数据挖掘流程。
该工具可在各种许可证下使用。免费处理器允许用户 1 个逻辑处理器和多达 10，000 个数据行。《Rapidminer》的商业版起价为每年2.500美元。
主要特点：
- 发达的云集成
- 易于共享的交互式仪表板
- 与内部数据库的集成
- 构建和验证预测模型
- 各种数据管理方法
- 基于大数据的预测分析
- 支持客户端-服务器模型
库博莱
Qubole 是一个自主的大数据平台。基于您的活动，它学习、优化和管理数据
Qubole 是一种基于订阅的工具，主要为拥有多个用户的大型企业而设计。起价为每月199美元。
主要特点：
- 针对云进行了优化
- 高灵活性
- 易于使用
- 开源引擎
- 自动引入程序以避免重复手动操作
- 可操作的警报、见解和建议，可优化可靠性、性能和成本
画面
Tableau 是用于商业智能和数据分析的数据可视化工具。该软件包含三个主要产品：
- Tableau 桌面 – 适合分析师
- Tableau 服务器 – 适用于企业
- Tableau 在线适用于云
此大数据工具可以处理所有数据大小。通过 Web 连接器实现实时数据可视化。它易于使用。
Tableau 提供免费试用。订阅从每月 35 美元起，具体取决于版本（桌面/服务器/在线）。
主要特点：
- 实现实时协作，
- 用户可以创建任何类型的可视化效果，
- 无代码数据查询，
- 共享适合移动设备的交互式仪表板，
- 简单快捷的软件设置，
- 混合各种数据集。
卡桑德拉
Apache Cassandra 是一个开源的分布式类型数据库，旨在管理分布在服务器上的大量数据。它侧重于结构化数据集。其服务确保无故障点。
这个大数据工具是免费的。
主要特点：
- 处理海量数据非常快，
- 线性可扩展性，
- 云可用性，
- 没有单点故障，
- 自动复制，
- 在数据中心之间轻松进行数据分发。
阿帕奇火花
Apache Spark 是一种开源工具，可同时处理实时数据和批处理数据。它支持内存中数据处理，确保更快的结果。此大数据工具可以在单个本地系统上运行，从而更轻松地进行测试和开发。
此工具基于 Apache 许可证。提供免费试用。
主要特点：
- 实现高流操作，
- 包括一个快速的图形处理系统，
- 独立群集模式，
- 在同一应用程序中组合的库堆，
- 数据帧 API，
- 部署到云环境。
闪烁
Apache Flink 是大数据的流处理开源框架Flink 可以在所有已知的群集环境中运行。它能够以任何规模和内存速度执行任务。
主要特点：
- 准确的结果（也用于订单外或延迟到达的数据），
- 容错，从故障中恢复，
- 支持各种数据源的第三方系统连接器，
- 实现灵活的窗口，
- 在数千个节点上运行。
全部
如今，有大量的大数据工具可用。在为您的企业选择合适的框架之前，明确定义您的需求至关重要。
由于大多数平台都提供试用版，因此建议花时间检查不同的大数据工具，以便它符合您的要求和工作风格。