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20年前，大数据分析无法开发和执行的主要原因之一是缺乏各种工具和软件语言的帮助。试想一下，所谓的大数据是指10tb以上的数据集。读完500kb的电子书要几个月，何况10tb的数据？如果全部由人力完成，难度系数特别大。为了保证数据分析的及时性，各种辅助大数据分析的工具相继推出。大数据分析工具有哪些呢？今天，我将通过实例介绍四种常用的大数据分析工具，希望对大家有所帮助。
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一、rapidminer
rapidminer 是目前世界上比较领先的数据挖掘解决方案。之所以受到大家的推崇和认可，与其先进的技术有关。它涉及数据挖掘的范围很广，很多专家在采访过程中表示，他们总是用它来简化数据挖掘过程中的一些设计和评估。
二、Hpcc
Hpcc是加快信息高速公路的计划。据悉，该计划已累计投入100亿美元。初步研发的目的是开发可扩展的软件和系统。这样，千兆网络技术就发展起来了。由于传输能力强，用于大数据分析。
三、Hadoop
现在很多大数据分析新手都喜欢用hadoop直接代表大数据分析。可见是非常重要的。之所以受到大众的高度评价和认可，其中一个原因是它预先设定了计算元素和存储可能出现故障的前提，然后从多个角度切入，确保这些都可以得到有效控制而不会出现。
四、Pentaho bi
与传统的bi产品有很大的不同，是以流程为中心，从中心向外辐射，再面向解决方案的框架。 Pentaho bi 给大数据分析带来了革命性的变化。它的出现使得quartz、jfree等独立产品得以集中化，也可以作为基础，为复杂的商业智能工作提供有效的解决方案。
以上是大数据分析工具有哪些的介绍，上述四个工具是大数据分析岗位必不可少的工具，需要灵活流畅地使用。就算你能看懂以上四个工具的界面和操作方法，也是不够的。需要在此基础上学习大数据分析的全过程以及大数据分析的相关技能。分析总结出来的大数据可以作为基础，把整个过程多走几遍，让你真正学到技能，学以致用，在大数据分析岗位上成就一番事业。
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