过去几年中得益于技术的发展，每分钟生成的数据量呈指数级增加，我们在网上所做的一切行为都会产生某类数据。
DOMO的报告系列“数据永不眠”统计了每分钟生成的数据量。在第八版报告中，它显示单独的互联网分钟在 Netflix 上有超过400,000小时的视频流，用户在 Youtube 上流式传输 500 小时的视频，以及通过 WhatsApp 共享的近 4200 万条消息。
互联网用户数量已达 45 亿，占世界总人口的近 63%。随着技术的扩展，预计未来几年这一数字将会增加。
这些海量的结构化、半结构化、非结构化数据被称为大数据。企业分析并利用这些数据来更好地了解他们的客户。
大数据分析 是一个过程，它使数据科学家能够从生成的大数据中获得一些东西。这种对大数据的分析大多数是通过大数据分析工具完成的。
在此文章中，我们将讨论数据科学家正在使用的10 大大数据分析工具（排名不分先后）。
R-Programming是一种特定领域的编程语言，专门设计用于使用 R Programming 进行统计分析、科学计算和数据可视化。
它是顶级大数据分析工具之一，因为R-Programming软件可帮助数据科学家创建统计引擎，这些引擎可以通过相关且准确的数据收集提供更好、更精确的决策。
R-Programming 包含以下一些特性：
Lumify是一个大数据融合、分析和可视化平台。
与所有大数据分析工具一样，它也能让您了解数据之间的联系并探索数据之间的关系。
Lumify 被认为是一个很好的大数据分析工具，因为它可以帮助用户获得一组分析选项，包括图形可视化、全文分面搜索、动态直方图、交互式地理空间视图以及可以实时共享的协作工作空间。
Lumify 提供具有自动布局的 2D 和 3D 图形可视化。它还提供了大量选项来分析图中不同实体之间的链接关系。
Lumify 带有针对文本内容、图像和视频的特定摄取处理和界面元素。该平台允许您在不同的工作空间中组织您的工作。
该平台建立在经过验证的、可扩展的大数据技术之上。它安全、可扩展，并由积极的全职开发团队提供支持。
Apache Hadoop是一种开源软件框架，用于在商用硬件集群上存储数据和运行应用程序。
Doug Cutting和Mike Cafarella 于 2005年共同开发了 Hadoop 。 它最初设计用于分发 Nutch 搜索引擎项目，该项目是2002 年 创建的开源网络爬虫。
Apache Hadoop 是一个由软件生态系统组成的框架。Hadoop 分布式文件系统或 HDFS 和 MapReduce 是 Hadoop 的两个主要组件。
软件产生分布式存储框架，使用MapReduce编程模型进行大数据处理。
Hadoop 具有在数百台廉价服务器上存储和分发大数据集的强大能力，因此被认为是顶级大数据分析工具。它的用户甚至可以通过根据他们的要求添加新节点来扩大集群的规模，而无需任何停机时间。
MongoDB是一种面向文档的 NoSQL 数据库，用于存储大量数据。MongoDB 以其健壮性着称，这使得MongoDB 不同于 Hadoop。
与传统的旋转数据库不同，MongoDB 使用集合和文档而不是使用行和列。这些文档由键值对组成，键值对被视为 MongoDB 中数据的基本单位。
MongoDB 中的每个数据库都包含集合，而集合又包含文档。但是，字段的大小、内容和数量因文档而异。
开发人员有机会更改文档结构。文档结构更符合程序员在各自的编程语言中创建类和对象的方式。
MongoDB 中可用的数据模型使您能够更轻松地表示层次关系、存储数组和其他更复杂的元素。
RapidMiner是一个软件平台，专为喜欢集成数据准备、机器学习和预测模型部署的分析师而构建。锦上添花的是，它是一个免费的开源软件工具，用于数据和文本挖掘。
RapidMiner 为分析过程的设计提供了最强大和直观的图形用户界面。
除了 Windows 操作系统，RapidMiner 还支持 Macintosh、Linux 和 Unix 系统。
该平台的功能包括内置安全控制、减少编写代码的需要、Hadoop 和 Sparx 的可视化工作流设计器。Radoop 使用户能够采用大型数据集在 Hadoop 中进行训练。它允许团队协作、集中式工作流管理，它支持 Kerberos、Hadoop 模拟和哨兵/护林员。
它还汇集请求并重用 Spark 容器以智能优化流程。
RapidMiner 提供五种数据分析产品，即 - RapidMiner Studio、RapidMiner Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。
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Apache Spark是最强大的开源大数据分析工具之一。是一个可以快速拥有超大数据集的数据处理框架。
它还可以单独或与其他分布式计算工具一起在多台计算机上分发数据处理任务。
Apache Spark 具有内置的流、SQL、机器学习和图形处理支持功能，并赢得了网站作为大数据转换最快速和通用的生成器的地位。
它有助于在 Hadoop 集群中运行应用程序，在内存中快一百倍，在磁盘上快十倍。它还提供了 80 多个高级运算符，有助于更快地构建并行应用程序。
它在 Java 中提供高级 API，还包含 80 个高级运算符以实现高效的查询执行。
该平台提供了很大程度的灵活性和多功能性，因为它适用于不同的数据存储，如 HDFS、OpenStack 和 Apache Cassandra。
微软Azure，前身为Windows Azure，是微软旗下的公有云计算平台。它提供一系列服务，包括计算、分析、存储和网络。
Windows Azure 提供两种类别的大数据云产品，标准版和高级版。它为组织提供企业级集群，以便他们可以运行大数据工作负载。
Microsoft Azure 通过行业领先的 SLA 以及企业级安全和监控提供可靠的分析。它也被认为是开发人员和数据科学家的高生产力平台。
该平台旨在以一种即使在最先进的应用程序上也易于管理的方式实时提供信息。
无需为处理创建和分配新的 IT 基础设施或虚拟服务器。相反，可以使用普遍采用的 SQL 查询来提取基本信息，而可以添加其他编程语言（如 JavaScript 和 C#）来进行更复杂的操作。
Zoho Analytics是一个 BI 和数据分析软件平台，可帮助其用户以可视化方式分析数据、创建可视化效果并更好、更深入地了解原始数据。
它允许其用户集成多个数据源，其中可能包括业务应用程序、数据库、云驱动器等。它帮助用户生成动态的、高度可定制的和可操作的报告。
Zoho Analytics 是一个用户友好的平台，可以轻松上传和控制数据。此外，它还支持轻松创建多方面和自定义仪表板。该软件平台易于部署和实施。
Zoho Analytics 的平台可以广泛访问，从 C 套件中的数据专家到需要数据分析趋势线的销售代表。
Zoho Analytics 还允许用户在应用程序中生成评论威胁，以促进员工和团队之间的协作。对于需要为各级员工提供方便、可访问的数据分析洞察力的企业来说，该平台是一个有效的选择。
Xplenty是一种基于云的 ETL 解决方案，可提供简单的可视化数据管道。这些管道允许数据在源和目标之间自动流动。
Xplenty 拥有强大的平台转换工具，可让您在遵守合规性最佳实践的同时清理、规范化和转换数据。
该平台展示了一些使其成为用户友好平台的功能：
Splice Machine是一个横向扩展的 SQL 旋转数据库管理系统 (RDBMS)。它结合了 ACID 事务、内存分析和数据库机器学习。
大数据分析工具可以从几个节点扩展到数千个节点，支持各种规模的应用程序。
Splice Machine 优化器自动评估对分布式 HBase 区域的每个查询。它提供低延迟的基于行的存储。
Splice Machine 的双重模型在云块存储、HDFS 或本地文件（如 Parquet、ORC 或具有仅附加功能的 Avro 文件）上的经济高效存储上利用列式外部表。
Splice Machine 分析计算通过与我们底层的基于行的存储的特殊集成来维护 ACID 属性。
以上只是一些受用户欢迎的领先大数据分析工具。我们希望本文能帮助您更多地了解流行的数据分析工具。
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