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随着互联网的不断发展，越来越多的企业都引入了大数据技术应用，而今天我们就通过案例分析来了解一下，大数据分析常用工具类型都有哪些。
1、Hadoop
Hadoop是流行的软件框架之一，它为大数据集提供了低成本的分布式计算的能力。使Hadoop成为功能强大的大数据工具之一的因素是其分布式文件系统，它允许用户将JSON、XML、视频、图像和文本等多种数据保存在同一文件系统上。
主要特点
可高度扩展，通过存储和分发大量数据集来处理大量数据。
因为它有Hive和Pig等综合分析工具，因此非常适合用于研究和开发。
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。
利用生态系统的方法对数据进行采集、整理、处理、分析和可视化。
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
Cassandra是Facebook开发的NoSQL数据库管理系统。ApacheCassandra是一款优秀的、与操作系统无关的开源大数据软件，它能够为管理存储在各种商业服务器上的大量数据提供高质量的可用性。为简化数据库与其用户之间的交互，它还提供了CQL(CassandraStructureLanguage，Cassandra结构语言)。
主要特点
通过“环形”设计和无主架构，不会出现单点故障，从而提高持续的正常运行时间。
通过多个云数据复制中心自动复制数据，你可以从全球任何地方操作数据。
语言驱动程序的佳语言支持(如Java、C++、Python、Ruby、C#等)提供了应用程序的佳性能。
线性可扩展性允许你增加集群中的节点数量，以满足业务应用程序改进性能的需要。
3、ZohoAnalytics
ZohoAnalytics是一款自助式大数据分析软件，它能让你对你的数据进行可视化分析，还能让你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。你可以从任何大数据源(如NoSQL，关系数据库和云数据库)中获取数据，甚至是你的业务应用程序。
主要特点
用于在业务应用中创建和实现报告和分析功能的可扩充和可扩展的BI平台。
使用实时动态数据报告创建临时报告来回答业务问题。
云部署，提供高安全性、可扩展性和数据可用性。
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。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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