大数据分析工具有哪些？

大数据分析和处理工具

大数据是一种从各种类型的数据中快速获取有效且有价值的信息的技术。 在大数据领域，当今已经出现了大量新的且易于操作的技术。 有效的工具。

1.大数据访问

大数据访问

现有数据访问，实时数据访问，消息记录数据访问，文件，文本，图片，视频和其他数据访问。

大数据接入技术

Kafka，ActiveMQ，ZeroMQ，Flume，Sqoop，Socket（Mina，Netty），ftp/sftp

2.大数据存储

大数据存储

结构化数据存储，半结构化数据存储，非结构化数据存储

大数据存储技术

Hdfs，Hbase，Hive，s3，Kudu，MongoDB，Neo41， Redis，Alluxio（Tachyon），Solr，ElasticSearch

3.数据分析挖掘

大数据分析与挖掘

离线分析，实时分析，准实时分析，图片识别，语音识别，机器学习等

大数据分和挖掘技术

MapReduce，Hive，Pig，Spark，Flink，Impala，Kylin，Tez ， Akka，Storm，S4等等。

数据分析是要有各种数据库的客户端工具相结合的，比如说P/L SQL 查询分析器 Navicat shell等客户端工具 如使用基于web的TreeSoft数据库管理系统，能够同时连接Mysql Oracle ，BD2 ，SQL Server，MongoDB, Hive，SAP HAHA 就十分方便 ， 使用基于Web的工具的好处：省时 便捷 一次部署。

4.大数据共享交流

大数据共享交流

数据访问，数据清理，转换，解密，数据资产管理，数据导出

访问数据后，通常将其存储在数据库中，这方便了数据分析，清理，转换和脱敏。 这些操作与数据可视化客户端工具密不可分。 需要批量处理大量的大数据。 任务分为任务，并在不同的时间段进行处理。 TreeSoft数据库管理系统提供数据计划任务，管理，数据交换同步任务管理，统一任务管理，执行进度显示，处理日志和查看等。

大数据共享交换技术

Kafka， ActiveMQ ，ZeroMQ，Dubbo，Socket（Mina，Netty），ftp/sftp ，RestFul，

Web Service

5.大数据的呈现

大数据呈现

图形显示（条形图，地图，饼图，雷达图，散点图，折线图，K线图，箱形图，热图，关系图，矩形树图，漏斗图，仪表板，平行坐标）；

大数据呈现技术

Echarts，Tabeau和TreeSoft数据库管理系统直接在图形中显示SQL查询结果，以快速显示分析结果。

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