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大数据分析常用的工具有哪些（一）
2019-01-02
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众所周知，现在大数据行业发展得十分火热，而大数据也确实为我们的生活带来了许多的便利。随着大数据的不断发展，需求的不断增多和提升，大数据的使用工具也变得更为重要，它们能让大家节省更多的时间和金钱。

在大数据这一概念提出到现在的这十年间，市面上出现了各类的大数据使用工具，让我们从中遴选还是比较困难的，因此就需要我们对其进行分类，从而方便我们的选择。本文就为大家将市面上较为主流的大数据分析工具，分四大类为大家进行介绍。

第一类，数据存储和管理类的大数据工具。

此类较为主流的使用工具本文为大家列出三种：

1.Cloudera

实际上，Cloudera只是增加了一些其它服务的Hadoop，因为大数据并不是容易搞，需要我们构建大数据集群， 而Cloudera的团队就可以为我们提供这些服务，还能帮培训员工。

2.MongoDB

这是一个数据库，并且非常的受大家欢迎，大数据常常采用的是非结构化数据，而MongoDB最适用于管理此类数据。

3.Talend

Talend是数据集成和解决方案领域的领袖级企业，他们为公共云和私有云提供了一体化的数据平台。

我们都知道，大数据归根结底还是数据，其根源还是始于数据的存储，而大数据之所以称之为“大”，就是因为它的数据量非常大，因此，存储就变得至关重要。除此之外，将数据按照某种格式化的治理结构，也尤为重要，因为这样，我们可以获得洞察力。而以上三种工具，就是这方面常用的三种使用工具。

第二类，数据清理类工具。

1.OpenRefine

这是一款开源的，易于使用的，可以通过删除重复项、空白字段及其他错误来清理排列杂乱无章的数据的工具，在业内广受好评。

2.Excel

这个不用多说，不仅在大数据，基本上所有的公司办公软件都会安装Excel，在Excel中有许多的公式和函数，方便我们进行一系列的操作，当然其缺点也比较明显，那就是不适用于庞大的数据集。

3.DataCleaner

就像它的名字一样，DataCleaner是一款能对数据质量进行分析、比较和监督的软件，也可以将半结构化的数据集转化成干净的可读的数据集。

由于篇幅有限，有关大数据常用的工具笔者先为大家介绍这么多。以上介绍的这些工具，对于大家来说可能有些陌生，但对于大数据来说却是“熟客”，如果大家想往大数据方向发展的话，这些工具是必须要掌握和熟练使用的。


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