大数据行业常用的软件工具有哪些？

1. 大数据行业常用的软件工具有哪些？

我们都知道，要想让工作效率提高，有一个好的工具是很有必要的，这就是老祖宗所说的“工欲善其事，必先利其器”。这句话适用于任何工作，当然大数据也不例外，就目前而言，大数据越来越受到大家的重视，也逐渐成为各个行业研究的重点，如果想搞好大数据，那么就必须好好选择工具。当然，大数据行业因为数据量巨大的特点，传统的工具已经难以应付，所以我们要选择一个合适的工具，那么大数据常用的软件工具有哪些呢？下面我们就给大家介绍一下大数据的工具。
我们在进行大数据分析之前，需要数据挖掘，而对于数据挖掘来说，由于数据挖掘在大数据行业中的重要地位，所以使用的软件工具更加强调机器学习，常用的软件工具就是SPSS Modeler。SPSS Modeler主要为商业挖掘提供机器学习的算法，同时，其数据预处理和结果辅助分析方面也相当方便，这一点尤其适合商业环境下的快速挖掘，但是它的处理能力并不是很强，一旦面对过大的数据规模，它就很难使用。
如果对于传统分析和商业统计来说，常用的软件工具有Excel、SPSS和SAS。Excel是一个电子表格软件，相信很多人都在工作和学习的过程中，都使用过这款软件。Excel方便好用，容易操作，并且功能多，为我们提供了很多的函数计算方法，因此被广泛的使用，但它只适合做简单的统计，一旦数据量过大，Excel将不能满足要求。SPSS和SAS都是商业统计才会用到的软件，为我们提供了经典的统计分析处理，能让我们更好的处理商业问题。同时，SPSS更简单，但功能相对也较少，而SAS的功能就会更加丰富一点。
如果在大数据可视化这个领域中，最常用目前也是最优秀的软件莫过于TableAU了。TableAU的主要优势就是它支持多种的大数据源，还拥有较多的可视化图表类型，并且操作简单，容易上手，非常适合研究员使用。不过它并不提供机器学习算法的支持，因此不难替代数据挖掘的软件工具。关系分析。关系分析是大数据环境下的一个新的分析热点，其最常用的是一款可视化的轻量工具——Gephi。Gephi能够解决网络分析的许多需求，功能强大，并且容易学习，因此很受大家的欢迎。但由于它是由Java编写的，导致处理性能并不是那么优秀，在处理大规模数据的时候显得力不从心，所以也是有着自己的局限性。
关于大数据行业常用的软件工具我们就给大家介绍到这里了，其实文中介绍的这些工具的功能都是比较强大的，虽然有着不少的局限性，但由于大数据行业分工比较明确，所以也能使用。希望这些工具能够帮助大家提高工作效率。

2. 常用的大数据分析软件有哪些？

数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

3. 大数据技术常用的工具有哪些?

1、Hadoop


Hadoop是用于分布式处理的大量数据软件框架。但是Hadoop以可靠，高效和可扩展的方式进行处理。Hadoop是可靠的，因为它假定计算元素和存储将发生故障，因此它维护工作数据的多个副本以确保可以为故障节点重新分配处理。Hadoop之所以高效是因为它可以并行工作，并通过并行处理来加快处理速度。Hadoop还具有可伸缩性，可以处理PB级的数据。此外，Hadoop依赖社区服务器，因此其成本相对较低，任何人都可以使用它。


2、HPCC


HPCC，高性能计算和通信(High Performance Performance and Communications，高性能计算和通信)的缩写。1993年，美国科学，工程和技术联邦协调委员会向国会提交了有关“重大挑战项目：高性能计算和通信”的报告，也被称为HPCC计划的报告，即美国。总统的科学战略项目。目的是通过加强研发来解决许多重要的科学技术挑战。HPCC是一项计划在美国实施信息高速公路。该计划的实施将耗资数百亿美元。它的主要目标是开发可扩展的计算系统和相关软件，以支持TB级网络传输性能并开发数千美元。兆位网络技术扩展了研究和教育机构以及网络连接能力。


3、暴风雨


Storm是免费的开源软件，是一种分布式的，容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠地处理大量数据流，并用于处理Hadoop批处理数据。Storm非常简单，支持多种编程语言，并且使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源，其他知名的应用程序公司包括Groupon，淘宝，支付宝，阿里巴巴，Le Element，Admaster等。

4. 大数据工作中的工具都有哪些？

就目前而言，大数据越来越受到大家的重视，大数据也逐渐成为各个行业研究的重点，我们在进行使用大数据的时候，需要去了解大数据中所用到的工具，如果我们了解了大数据工具，我们才能够更好的去使用大数据。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于大数据中的工具，希望能够帮助到大家。
1.数据挖掘的工具
在进行数据分析工作的时候，我们需要数据挖掘，而对于数据挖掘来说，由于数据挖掘在大数据行业中的重要地位，所以使用的软件工具更加强调机器学习，常用的软件工具就是SPSS Modeler。SPSS Modeler主要为商业挖掘提供机器学习的算法，同时，其数据预处理和结果辅助分析方面也相当方便，这一点尤其适合商业环境下的快速挖掘，但是它的处理能力并不是很强，一旦面对过大的数据规模，它就很难使用。
2.数据分析需要的工具
在数据分析中，常用的软件工具有Excel、SPSS和SAS。Excel是一个电子表格软件，相信很多人都在工作和学习的过程中，都使用过这款软件。Excel方便好用，容易操作，并且功能多，为我们提供了很多的函数计算方法，因此被广泛的使用，但它只适合做简单的统计，一旦数据量过大，Excel将不能满足要求。SPSS和SAS都是商业统计才会用到的软件，为我们提供了经典的统计分析处理，能让我们更好的处理商业问题。
3.可视化用到的工具
在数据可视化这个领域中，最常用的软件就是TableAU了。TableAU的主要优势就是它支持多种的大数据源，还拥有较多的可视化图表类型，并且操作简单，容易上手，非常适合研究员使用。不过它并不提供机器学习算法的支持，因此不难替代数据挖掘的软件工具。关系分析。关系分析是大数据环境下的一个新的分析热点，其最常用的是一款可视化的轻量工具——Gephi。Gephi能够解决网络分析的许多需求，功能强大，并且容易学习，因此很受大家的欢迎。
关于大数据需要使用的工具我们就给大家介绍到这里了，其实大数据的工具还有很多，我们在这篇文章中介绍的都是十分经典的工具，当然还有其他的工具能够解决相应的问题，这就需要大家不断学习，不断吸取，才能融会贯通，让自己的学识有一个质的飞跃。

5. 常用的大数据工具有哪些？

未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

未至科技小蜜蜂网络信息雷达是一款网络信息定向采集产品，它能够对用户设置的网站进行数据采集和更新，实现灵活的网络数据采集目标，为互联网数据分析提供基础。
未至科技泵站是一款大数据平台数据抽取工具，实现db到hdfs数据导入功能，借助Hadoop提供高效的集群分布式并行处理能力，可以采用数据库分区、按字段分区、分页方式并行批处理抽取db数据到hdfs文件系统中，能有效解决大数据传统抽取导致的作业负载过大抽取时间过长的问题，为大数据仓库提供传输管道。
未至科技云计算数据中心以先进的中文数据处理和海量数据支撑为技术基础，并在各个环节辅以人工服务，使得数据中心能够安全、高效运行。根据云计算数据中心的不同环节，我们专门配备了系统管理和维护人员、数据加工和编撰人员、数据采集维护人员、平台系统管理员、机构管理员、舆情监测和分析人员等，满足各个环节的需要。面向用户我们提供面向政府和面向企业的解决方案。
未至科技显微镜是一款大数据文本挖掘工具，是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术, 
包括文本分类、文本聚类、信息抽取、实体识别、关键词标引、摘要等。基于Hadoop 
MapReduce的文本挖掘软件能够实现海量文本的挖掘分析。CKM的一个重要应用领域为智能比对, 
在专利新颖性评价、科技查新、文档查重、版权保护、稿件溯源等领域都有着广泛的应用。
未至科技数据立方是一款大数据可视化关系挖掘工具，展现方式包括关系图、时间轴、分析图表、列表等多种表达方式，为使用者提供全方位的信息展现方式。

6. 大数据常用的开发工具有哪些

大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。
大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
一、Hadoop
Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，即使计算元素和存储会失败，它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是轻松架构和使用的分布式计算平台。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。它主要有以下几个优点：
1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
2、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。
3、高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
4、高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
二、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了"重大挑战项目：高性能计算与通信"的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

该项目主要由五部分组成：
1、高性能计算机系统(HPCS)，内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;
2、先进软件技术与算法(ASTA)，内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;
3、国家科研与教育网格(NREN)，内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发;
4、基本研究与人类资源(BRHR)，内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支持这些调查和研究活动;
5、信息基础结构技术和应用(IITA )，目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。
三、Storm
Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。Storm令持续不断的流计算变得容易，弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求。Storm经常用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。Storm的部署管理非常简单，而且，在同类的流式计算工具，Storm的性能也是非常出众的。

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。
Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。
四、Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为"Drill"的开源项目。Apache Drill 实现了Google’s Dremel。"Drill"已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而"Drill"将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。
"Drill"项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。
通过开发"Drill"Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。
五、RapidMiner
RapidMiner提供机器学习程序。而数据挖掘，包括数据可视化，处理，统计建模和预测分析。
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

功能和特点
免费提供数据挖掘技术和库；100%用Java代码(可运行在操作系统)；数据挖掘过程简单，强大和直观；内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程；可以用简单脚本语言自动进行大规模进程；多层次的数据视图，确保有效和透明的数据；图形用户界面的互动原型；命令行(批处理模式)自动大规模应用；Java API(应用编程接口)；简单的插件和推广机制；强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模；400多个数据挖掘运营商支持；耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。RapidMiner的局限性；RapidMiner 在行数方面存在大小限制；对于RapidMiner，您需要比ODM和SAS更多的硬件资源。
六、Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。 Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。
Pentaho SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的 Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为 Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;
Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。
Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。
七、Druid
Druid是实时数据分析存储系统，Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。

八、Ambari
大数据平台搭建、监控利器;类似的还有CDH
1、提供Hadoop集群
Ambari为在任意数量的主机上安装Hadoop服务提供了一个逐步向导。
Ambari处理集群Hadoop服务的配置。
2、管理Hadoop集群
Ambari为整个集群提供启动、停止和重新配置Hadoop服务的中央管理。
3、监视Hadoop集群
Ambari为监视Hadoop集群的健康状况和状态提供了一个仪表板。

九、Spark
大规模数据处理框架(可以应付企业中常见的三种数据处理场景：复杂的批量数据处理(batch data processing);基于历史数据的交互式查询;基于实时数据流的数据处理，Ceph:Linux分布式文件系统。

十、Tableau Public
1、什么是Tableau Public - 大数据分析工具
这是一个简单直观的工具。因为它通过数据可视化提供了有趣的见解。Tableau Public的百万行限制。因为它比数据分析市场中的大多数其他玩家更容易使用票价。使用Tableau的视觉效果，您可以调查一个假设。此外，浏览数据，并交叉核对您的见解。
2、Tableau Public的使用
您可以免费将交互式数据可视化发布到Web;无需编程技能;发布到Tableau Public的可视化可以嵌入到博客中。此外，还可以通过电子邮件或社交媒体分享网页。共享的内容可以进行有效硫的下载。这使其成为最佳的大数据分析工具。
3、Tableau Public的限制
所有数据都是公开的，并且限制访问的范围很小;数据大小限制;无法连接到[R ;读取的唯一方法是通过OData源，是Excel或txt。
十一、OpenRefine
1、什么是OpenRefine - 数据分析工具
以前称为GoogleRefine的数据清理软件。因为它可以帮助您清理数据以进行分析。它对一行数据进行操作。此外，将列放在列下，与关系数据库表非常相似。
2、OpenRefine的使用
清理凌乱的数据;数据转换;从网站解析数据;通过从Web服务获取数据将数据添加到数据集。例如，OpenRefine可用于将地址地理编码到地理坐标。
3、OpenRefine的局限性
Open Refine不适用于大型数据集;精炼对大数据不起作用
十二、KNIME
1、什么是KNIME - 数据分析工具
KNIME通过可视化编程帮助您操作，分析和建模数据。它用于集成各种组件，用于数据挖掘和机器学习。
2、KNIME的用途
不要写代码块。相反，您必须在活动之间删除和拖动连接点;该数据分析工具支持编程语言;事实上，分析工具，例如可扩展运行化学数据，文本挖掘，蟒蛇，和[R 。
3、KNIME的限制
数据可视化不佳
十三、Google Fusion Tables
1、什么是Google Fusion Tables
对于数据工具，我们有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一个令人难以置信的数据分析，映射和大型数据集可视化工具。此外，Google Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一。
2、使用Google Fusion Tables
在线可视化更大的表格数据;跨越数十万行进行过滤和总结;将表与Web上的其他数据组合在一起；您可以合并两个或三个表以生成包含数据集的单个可视化;
3、Google Fusion Tables的限制
表中只有前100,000行数据包含在查询结果中或已映射;在一次API调用中发送的数据总大小不能超过1MB。大数据分析十八般工具 
十四、NodeXL
1、什么是NodeXL
它是关系和网络的可视化和分析软件。NodeXL提供精确的计算。它是一个免费的(不是专业的)和开源网络分析和可视化软件。NodeXL是用于数据分析的最佳统计工具之一。其中包括高级网络指标。此外，访问社交媒体网络数据导入程序和自动化。
2、NodeXL的用途
这是Excel中的一种数据分析工具，可帮助实现以下方面：
数据导入;图形可视化;图形分析;数据表示;该软件集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作为工作簿打开，包含各种包含图形结构元素的工作表。这就像节点和边缘;该软件可以导入各种图形格式。这种邻接矩阵，Pajek .net，UCINet .dl，GraphML和边缘列表。
3、NodeXL的局限性
您需要为特定问题使用多个种子术语;在稍微不同的时间运行数据提取。
十五、Wolfram Alpha
1、什么是Wolfram Alpha
它是Stephen Wolfram创建的计算知识引擎或应答引擎。
2、Wolfram Alpha的使用
是Apple的Siri的附加组件;提供技术搜索的详细响应并解决微积分问题;帮助业务用户获取信息图表和图形。并有助于创建主题概述，商品信息和高级定价历史记录。
3、Wolfram Alpha的局限性
Wolfram Alpha只能处理公开数字和事实，而不能处理观点;它限制了每个查询的计算时间;这些数据分析统计工具有何疑问?
十六、Google搜索运营商
1、什么是Google搜索运营商
它是一种强大的资源，可帮助您过滤Google结果。这立即得到最相关和有用的信息。
2、Google搜索运算符的使用
更快速地过滤Google搜索结果;Google强大的数据分析工具可以帮助发现新信息。
十七、Excel解算器
1、什么是Excel解算器
Solver加载项是Microsoft Office Excel加载项程序。此外，它在您安装Microsoft Excel或Office时可用。它是excel中的线性编程和优化工具。这允许您设置约束。它是一种先进的优化工具，有助于快速解决问题。
2、求解器的使用
Solver找到的最终值是相互关系和决策的解决方案;它采用了多种方法，来自非线性优化。还有线性规划到进化算法和遗传算法，以找到解决方案。
3、求解器的局限性
不良扩展是Excel Solver缺乏的领域之一;它会影响解决方案的时间和质量;求解器会影响模型的内在可解性;
十八、Dataiku DSS
1、什么是Dataiku DSS
这是一个协作数据科学软件平台。此外，它还有助于团队构建，原型和探索。虽然，它可以更有效地提供自己的数据产品。
2、Dataiku DSS的使用
Dataiku DSS - 数据分析工具提供交互式可视化界面。因此，他们可以构建，单击，指向或使用SQL等语言。
3、Dataiku DSS的局限性
有限的可视化功能;UI障碍：重新加载代码/数据集;无法轻松地将整个代码编译到单个文档/笔记本中;仍然需要与SPARK集成
以上的工具只是大数据分析所用的部分工具，小编就不一一列举了，下面把部分工具的用途进行分类：
1、前端展现
用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。
国内的有BDP，国云数据(大数据分析魔镜)，思迈特，FineBI等等。
2、数据仓库
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
3、数据集市
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
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7. 大数据分析软件有哪些?

大数据分析软件有很多，一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。Smartbi作为国内资深专业的BI厂商，定位于一站式大数据服务平台，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台，进行加工处理、分析挖掘与可视化展现；满足各种数据分析应用需求，如企业报表平台、自助探索分析、地图可视化、移动管理驾驶舱、指挥大屏幕、数据挖掘等。Smartbi产品功能设计全面，覆盖数据提取、数据管理、数据分析、数据分享四大环节，帮助客户从数据角度描述业务现状、分析业务原因、预测业务趋势、驱动业务变革。产品安全性和实用性强，拥有完善的学习文档和教学视频，操作简便易上手。

8. 大数据处理工具有哪些

下面给你介绍几种大数据处理工具：
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。