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本文目录清单：
1.哪些组件有典型的大数据解决方案？2。什么是机器学习系统和大数据挖掘工具3.常用的大数据工具是什么？首先，一个典型的大数据解决方案，即大数据系统平台的构建，涉及多个级别，数据收集和传输，数据存储，数据计算，资源管理，任务计划等。有多个组件可供选择。关键是满足实际需求。
让我们简要说明一些典型的组件：
文件存储：Hadoop HDFS
离线计算：Hadoop MapReduce，火花
流和实时计算：风暴，火花流
K-V，NOSQL数据库：HBASE，REDIS，MONGODB
资源管理：纱线，梅索斯
日志收集：水槽，抄写员，logstash，kibana
消息系统：Kafka，Stormmq，Zeromq，RabbitMQ
查询分析：Hive，Impala，Presto，Phoenix，Sparksql，Flink，Kylin，Druid
分布式协调服务：Zookeeper
集群管理和监视：Ambari，Ganglia，Nagios，Cloudera经理
数据挖掘，机器学习：Mahout，Spark mllib
数据同步：SQOOP
任务计划：Oozie
1.刀
KNIME可以完成常规数据分析，执行数据挖掘和常见数据挖掘算法，例如回归，分类，聚类等。它引入了许多大数据组件，例如Hive，Spark等。通过模块化数据组装线的概念进行机器学习和数据挖掘，这可以帮助商业智能和财务数据分析。
2.快速矿工
Rapid Miner，也称为Yale，用Java编程语言编写。它通过基于模板的框架提供高级分析。它是一个用于研究和练习数据挖掘的机器学习和数据挖掘实验的环境。使用它，可以由大量任意嵌套操作员组成，并且用户不需要编写代码。它已经有许多模板和其他工具来帮助轻松分析数据。
3. SAS数据挖掘
SAS数据挖掘是一种业务软件，它提供了一种更好的方法来了解描述性和预测性建模的数据。SAS数据挖掘具有易于使用和自动化数据处理工具的GUI。此外，它还包括升级，升级，诸如诸如升级，升级工具，自动化，增强算法，建模，数据可视化和探索。
4. IBM SPSS Modler
IBM SPSS Modler适用于大型项目，例如文本分析，其可视化接口做得很好。它允许无需编程即可提供各种数据挖掘算法，可用于基本的神经网络，用于异常检测，CARMA，COX回归和COX回归和反向通信学习的多层次感知。
5.橙色
Orange是基于组件的数据挖掘和机器学习软件套件，它用Python编写。它可以通过视觉编程或Python脚本执行数据挖掘。它还包含数据分析的特征，不同的可视化，从散落的点，地图，树，树，树木，网络和热图。
6.嘎嘎声
Rattle是一种用统计语言R编写的开源数据挖掘工具包，它是免费的。它提供了数据的统计和可视化，将数据转换为方便建模的表格，从数据中构建无监督模型和监督模型，目前的模型性能在图形中，并为新的数据集进行了评分。它支持GNU / Linux，Macintosh OS X和MS / Windows的操作系统。
7. Python
Python是一种免费的开源代码语言。它的学习曲线非常短，这对于开发人员来说很方便。它通常可以在几分钟内开始构建数据集并完成非常复杂的亲和力分析。只要基本的编程概念（例如变量，数据类型，功能，条件和周期），就可以轻松地使用Python进行业务案例数据可视化。
8. Oracle数据挖掘
Oracle数据挖掘功能允许用户构建模型以发现客户行为目标客户和开发摘要文件。整个企业的自动化，调度和部署创建SQL和PL / SQL脚本。
9. Kaggle
Kaggle是世界上最大的数据科学界。来自世界各地的统计学家，数据挖掘机争夺最佳模型，这等同于数据科学竞赛的平台。基本上可以在其中找到许多问题。您可以去看看。
10.构架数据
最终介绍引入的最终数据是一个完整的管理解决方案。它在云中训练，优化和存储产品电离模型，并通过API提供预测以消除基础架构费用。换句话说，框架数据从企业中获取数据并将其转换为可行的见解和决策，这使用户非常担心，这使用户非常担心-自由的。
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