简介：许多朋友问有关大型数据的以下常见处理工具的问题。首席执行官在本文中注明将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
1.数据处理工具：Excel
数据分析师，一些公司还拥有数据产品经理，数据挖掘工程师等等。其第一级最重要的工具是Excel。一些公司还涉及设计图标分析中的高级技术，例如Visio，XMind，PPT和其他设计图标数据。数据分析师是一项需要强大综合能力的工作。因此，在某些互联网公司中，他们仍然需要数据透视绩效练习，视觉交叉 - 乔布流程图，XMind项目计划练习，PPT高级动画技能等。
在Excel中，您需要专注于数据处理的重要技术和功能，尤其是数据清洁技术的应用。此用途可用于保存真相，掌握数据的计划并充分控制数据；Excel数据透视表的应用着重于挖掘隐藏的数据值，并轻松整合大量数据：各种图表类型生产技能，功率查询，Power Pivot的Power PivotApply可以显示数据可视化效果并让数据说话。想要从事数据分析职位，您需要快速掌握各种Excel数据处理和分析技能。
2.数据库：MySQL
如果Excel能够表现得很好，那么它可以具有大量数据的公司能力。根据Excel的有限数据处理能力，互联网公司的数据分析头寸仍然很难胜任。因此，您需要学习数据库技术，通常需要MySQL。您需要了解MySQL管理工具的使用和数据库的基本操作。数据表的基本操作，MySQL的数据类型和计算符号，MySQL函数，查询语句，存储过程和功能，触发程序和视图。较高的级别需要学习MySQL的备份和恢复；熟悉完整的MySQL数据系统开发过程。
3.数据可视化：Tableau Echarts
如果前两项是用于数据处理的技术，那么现在“面值为王”，如何更好地显示数据并使其他人更愿意看到，这也是一项技术工作。例如，公司负责人让您让您报告某个项目的研究结果，因此您不能向他显示相同的数据。您需要使数据更加直观，甚至更美丽
如何理解数据可视化？就像我们在放学前学到的列形的地图和蛋糕一样的图，它也是一种数据可视化。现在，简单的列图不再满足作品的需求。更流行的业务数据可视化工具是Tableau Echarts。
Echarts是开源的，代码可以自身更改，类型非常丰富。这里的介绍不多，您可以创建一个工作区以供理解。
4.大数据分析：SPSS Python Hivesql等。
如果Excel是“轻型数据处理工具”，MySQL是“中型数据处理工具”，那么大数据分析，涉及的表面非常宽，技术要点更多。这就是为什么当前的互联网公司年薪很难找到大数据分析师的大数据分析师
大数据分析需要处理大量数据，对于数据分析师来说，这相对较高。一般来说，大数据分析师需要知道
（1）SQL方法HIVEQL将用于总结，查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集。了解Hive如何对Hadoop生态系统进行数据分析。
（2）一些SPSS Modler基本应用程序，该技能的这一部分对应于数据建模分析师
（3）如何使用R语言来创建数据集和数据管理；R语言数据可用于可视化操作，以允许学生学习如何使用R语言图，例如格式图，线图和组合图表等；这是R语言数据挖掘，一部分数据挖掘工程师
（4）使用Python编写网络爬网程序，从页面中捕获各种方法，在缓存中提取数据，使用多个线程和进程进行并发捕获等。
综上所述
大数据是宝藏，人工智能是工匠。数据数据为我们提供了收集大量信息的前所未有的可能性，因为数据交互很广，存储空间几乎是无限的，因此我们不再需要放弃这些“看似无用的”数据，因为因为的“无处”。
在大量数据中，如果将这些数据放置并且不进行分析和组织，它等同于一堆废物数据，这对我们的开发毫无意义。工具。
工具1：Pentaho BI
Pentaho BI与一些传统的BI产品不同。该框架使用该过程作为中心，然后面对解决方案。PentahoBI的主要目的是整合一系列API，开源软件和企业级别的BI产品，以促进商业智能的发展。Bi，它使这些独立产品（例如石英，JFREE和其他商业智能）有效地整合在一起，然后构成了一个完整而复杂的商业智能解决方案。
工具二：RapidMiner
RapidMiner是一种相对容易的 - 使用数据挖掘解决方案。在很大程度上，Rapidmine具有更先进的技术。RapidMiner数据挖掘的任务涉及很多范围，其中主要包括一些在简化数据挖掘过程中的设计和评估。，以及各种类型的数据艺术。
工具3：风暴
Storm的真实计算机系统，它具有分布式和容错性的特征，或开源软件。STORM可以处理一些非常大的数据流，也可以在Hadoop批处理数据处理上使用。STORM支持各种编程语言，IT非常简单，使用它时非常有趣。就像阿里巴巴，支撑台，淘宝等是其应用程序公司。
工具4：HPCC
一个国家已经实施了实施信息高速公路的计划，即HPCC。该计划总计100亿美元。主要目的是开发一些可扩展的计算机系统和软件，以开发千兆位位的网络技术，以及taid级网络的传输性能，网络连接的能力。
工具5：Hadoop
Hadoop的软件框架主要是扩展，高效且可靠的大量数据分布式处理。Hadoop非常可靠。它假设计算元素和存储可能会失败。基于此，为了确保无法处理失败的节点并维护许多工作数据的副本。hadoop可以扩展，因为它可以处理PB级别的数据。
当数据变得越来越好时，当移动设备，可穿戴设备和所有其他设备已成为数据收集的“接口”时，我们可以将数据的海洋变为庞大，因为内部的“所有宝藏”都是“所有宝藏”“本质
在科学技术立方体是一个大数据模型平台之前通过图形模型构造工具来收集结构数据和非结构性数据平台是大量信息的收集，数据模型的建立以及数据挖掘和分析的过程。最终形成了实际战斗和决策的过程。
技术的网络信息雷达小蜜蜂是网络信息定向收集产品。它可以收集和更新用户设置的网站，实现灵活的网络数据收集目标，并为互联网数据分析提供基础。
在技术泵站是一个大数据平台数据提取工具之前，请实现DB到HDFS数据导入功能。借助Hadoop提供高效率群集分布式并行处理功能，您可以使用数据库分区，现场分区，分页方法并行处理和提取提取提取提取。在HDFS文件系统中，DB数据可以有效地解决过度的问题大数据传统引起的工作量太长了，并为大数据仓库提供了传输管道。
技术云计算数据中心得到了高级中国数据处理和大量数据支持的支持，并且通过各种链接中的手动服务补充了它，以便数据中心可以安全有效地运行。根据云计算数据的不同链接。中心，我们配备了系统管理和维护人员，数据处理和汇编人员，数据收集和维护人员，平台系统管理员，机构管理员，舆论监控和分析师人员等。解决方案。
在技术显微镜是一种大数据文本挖掘工具之前，它是指具有文本数据中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，信息提取，物理识别，关键字和摘要。
MapReduce的文本挖掘软件可以意识到大量的文本挖掘分析。CKM的重要应用领域是智能比较，
它已被广泛用于专利的新颖性评估，新科学和技术检查，文档，版权保护和手稿可追溯性。
立方立方立方体是一个大数据可视化关系挖掘工具。显示方法包括各种表达方法，例如关系图，时间表，分析图表和列表，以向用户提供全范围的信息显示方法。
这是几个大数据处理工具：
Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。但是Hadoop以可靠，高效和可伸缩的方式处理。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储失败，因此它维护了多个工作的副本数据以确保可以为失败的节点重新分布。hadoop是有效的，因为它可以通过并行处理并行和加速处理速度。HADOOP仍然可以扩展，并且可以处理PB -Level数据。服务器，因此其成本相对较低，任何人都可以使用它。
Storm是一种免费的开源软件，是一种分布式，故障 - 耐受的实时计算系统。STORM可以处理巨大的数据流，非常可靠，可靠地处理Hadoop的处理批处理数据。STORM非常简单，支持许多编程语言，这非常有趣，对于非常有趣的语言，很有趣使用。STORM来自Twitter开源。其他著名的应用公司包括Groupon，Taobao，Alipay，Alibaba，Le Element，Admaster等。
Rapidmine是世界领先的数据挖掘解决方案，该解决方案在很大程度上具有先进的技术。数据挖掘任务涉及广泛的数据，包括各种数据艺术，可以简化数据挖掘过程的设计和评估。
1. HDFS
Hadoop分布式文件系统（HDFS）现在是Apache Hadoop项目的子项目，现在类似于现有的分布式文件系统。
此外，作为专门用于商业硬件（商品硬件）的文件系统，HDFS的独特功能也很明显：首先，它具有很高的容错性，其次可以在更便宜的硬件上安排。最后，数量访问。
2. sqoop
SQOOP是在Hadoop和联系数据库服务器之间传输数据的原因。它促进了大量数据的导入和导出。它支持多种类型的数据存储软件。
SQOOP的中心函数是数据的导入和导出。
简介数据：通过联系MySQL，SQL Server和Oracle等数据库，将数据引入Hadoop下的数据存储系统，例如HDFS，HIVE和HBASE。EXPORT数据：Hadoop File System到联系数据库的数据：数据。
3. FLUM
Flume是由Hadoop生态系统中著名的软件公司Cloudera发布的。该软件可以支持分布式大量日志的集合，集成和传输，以实时的方式获取数据发送者的数据，并传输它到数据接收器。
Flume具有两个显着的特征：可靠性和可扩展性。
为了可靠性，它提供了从强度到弱的三级保证，即端到端，失败和最佳努力。用于可伸缩性，它使用三层式体系结构，即代理，收集器和存储。每一层都可以沿水平方向扩展。
4.抄写员
Scribe是由Facebook开发的分布式日志系统，已在Facebook中广泛使用。可以收集符号以获取位于不同数据源中的日志信息，然后将其存储到一致的存储系统中。此存储系统可以是网络文件系统（NFS）或分布式文件系统。
5. HBase
HBase的全名是Hadoop数据库，该数据库基于Google Bigtable的开源实现。它在Hadoop体系结构中使用HDF作为基本文件系统。Google已根据Bigtable的概念意识到Google文件系统GFS，但该计划不是开源的。HBASE可以称为BigTable的Cottage版本，这是开源的。
关于5个大数据处理的典型工具，Ingo小比安将在这里与您分享。如果您对大数据项目有浓厚的兴趣，我希望本文可以为您提供帮助。如果您想了解更多有关数据分析师和大数据工程师的信息，您可以单击此网站上的其他文章以进行学习。
结论：以上是总CTO注释的所有内容的所有内容，每个人都不是大数据。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。关于以下哪一项的更多信息，并不是很多大量的。不要忘记找到有关大数据的相关处理工具。