考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。
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然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。
下面天津IT培训将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。
OpenRefine这是一款高人气数据分析工具，适用于各类与分析相关的任务。
这意味着即使大家拥有多川不同数据类型及名称，这款工具亦能够利用其强大的聚类算法完成条目分组。
在聚类完成后，分析即可开始。
Hadoop大数据与Hadoop可谓密不可分。
这套软件库兼框架能够利用简单的编程模型将大规模数据集分发于计算机集群当中。
其尤为擅长处理大规模数据并使其可用于本地设备当中。
作为Hadoop的开发方，Apache亦在不断强化这款工具以提升其实际效果。
Storm同样来自Apache的Storm是另一款伟大的实时计算系统，能够极大强化无限数据流的处理效果。
其亦可用于执行多种其它与大数据相关的任务，具体包括分布式RPC、持续处理、在线机器学习以及实时分析等等。
使用Storm的另一大优势在于，其整合了大量其它技术，从而进一步降低大数据处理的复杂性。
Plotly这是一款数据可视化工具，可兼容JaScript、MATLAB、Python以及R等语言。
Plotly甚至能够帮助不具备代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。
这款工具常由新一代数据科学家使用，因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。
Rapidminer作为另一款大数据处理必要工具，Rapidminer属于一套开源数据科学平台，且通过可视化编程机制发挥作用。
其功能包括对模型进行修改、分析与创建，且能够快速将结果整合至业务流程当中。
Rapidminer目前备受瞩目，且已经成为众多知名数据科学家心目中的可靠工具。
CassandraApacheCassandra是另一款值得关注的工具，因为其能够有效且高效地对大规模数据加以管理。
它属于一套可扩展NoSQL数据库，能够监控多座数据中心内的数据并已经在Netflix及eBay等知名企业当中效力。
HadoopMapReduce这是一套软件框架，允许用户利用其编写出以可靠方式并发处理大规模数据的应用。
MapReduce应用主要负责完成两项任务，即映射与规约，并由此提供多种数据处理结果。
这款工具最初由谷歌公司开发完成。
Bokeh这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果，用以强化大规模数据流的交互能力。
其专门供Python语言使用。
WolframAlpha这是一套搜索引擎，旨在帮助用户搜索其需要的计算素材或者其它内容。
举例来说，如果大家输入“Facebook”，即可获得与Facebook相关的HTML元素结构、输入解释、Web托管信息、网络统计、子域、Alexa预估以及网页信息等大量内容。
mongodb hoodoop hbase 等。现在都挺火的。目前京东，58，360都在使用mongodb。
MPP是一种进行系统扩展的方式，它由多个SMP服务器通过一定的节点互联网络进行连接，协同工作，完成相同的任务，从用户的角度来看是一个服务器系统。每一个节点只能访问自己本地资源（内存，存储等），是一种完全无共享结构（Share Nothing）结构。
而NoSql=Not Only Sql。泛指的是非关系型数据库。大概分为四类。Key-Value存储的数据库，列式存储数据库（Hbase），文档型数据库和图形数据库。
架构图如下图所示。这张图基本涵盖了互联网技术公司的大部分技术点，不同公司只是在具体的技术实现上稍有差异，但不会跳出这个框架的范畴。
SQL： 常用的有mysql，用于存储业务数据。互联网发展初期，各个业务一般都会独立运营mysql集群，但随着业务越来越多，mysql集群规模越来越大，那就有必要做成SQL平台。
NoSQL: 翻译为Not Only SQL，作为mysql的一种补充。Nosql一般本身就提供集群，且使用起来很方便，公司业务发展初期没有必要。一般Nosql集群的数量越来越多，那就有必要做成Nosql平台。
小文件： 互联网中有很多小文件，比如商品图片，Facebook的图片。这类小文件具有数据小、数量巨大、访问大的特点。如果每个业务都去考虑小文件存储的话，就会出现重复造轮子现象，那就有必要做成小文件平台了。
大文件： 互联网的大文件主要分为两类：一类是业务上的大数据，例如Youtube的视频、电影网站的电影；另一类是海量的日志数据，例如各种访问日志。实力雄厚的一些大公司会基于开源方案做成大数据平台。
开发框架： 比如常见的Spring框架。
Web服务器： 常见的有tomcat、jetty等。
容器： Docker可以极大降低运维成本，以及在实现动态扩容上非常方便。
配置中心： 故名思义，配置中心就是集中管理各个系统的配置。
服务中心： 解决跨系统依赖的配置和调度问题。比如有10个系统依赖A系统的x接口，此时A系统实现了一个y接口可以更好地支持x接口，那么如果直接更新10个系统依赖的配置将会很麻烦。
消息队列： 支持系统解耦。
负载均衡： 充当任务分配器的职责。
CDN： 可以对一些常用文件进行就近缓存，来提高访问速度。
多机房： 多机房的主要目的是备灾，当机房故障时可以快速地将业务切换到另外一个机房，这种切换操作允许一定时间的中断，比如10分钟，1个小时。
多中心： 多中心的要求就更高了，要求同时对外提供服务，且业务能够自动在多中心之间切换，故障后不需人工干预或者很少的人工干预就能自动恢复。
用户管理： 对各个系统的用户进行统一管理。
消息推送： 根据不同途径分为短信、邮件、站内信、App推送。
存储云： 实现是CDN+小文件存储。
图片云： 实现也是CDN+小文件存储。为何不与存储云统一一套系统呢？这是因为图片业务的复杂性导致的。图片涉及的业务会更多，包括裁剪、压缩、美化、审核、水印等。
业务千差万别，各个互联网业务面对的主要问题是复杂度越来越高。此时就要用到拆和合的技术。拆即将一个大系统拆分为多个子系统，降低复杂度。当子系统越来越多，有可能就需要采用合的技术。
测试平台的核心目的是提升测试效率。
运维平台的核心职责分为四大块：配置、部署、监控、应急。
数据平台的核心职责主要包含三部分：数据管理、数据分析和数据应用。
管理平台的核心职责就是权限管理。
NoSQL，指的是非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的
SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
NoSQL(NoSQL
= Not Only SQL
)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数
据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
从这一新兴技术中选择一款正确的NoSQL数据库是非常具有挑战性的。比一下网建议在选择时考虑以下因素：
并发控制
并
发控制指的是当多个用户同时更新运行时，用于保护数据库完整性的各种技术。并发机制不正确可能导致脏读、幻读和不可重复读等此类问题。并发控制的目的是保
证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响。在某些情况下，这些措施保证了当用户和其他用户一起操作时，所得的结果和她单独操作时的结果是
一样的。在另一些情况下，这表示用户的工作按预定的方式受其他用户的影响。
封锁
就是事务T在对某个数据对象（例如表、记录等）操作之前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制，在事务T释放它的锁之前，其它的事务不能更新此数据对象。
封锁是一次只允许一个用户读取或修改的一种机制，是实现并发控制的一个非常重要的技术。
MVCC
Multi-Version Concurrency Control多版本并发控制，维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突。MVCC优化了数据库并发系统，使系统在有大量并发用户时得到最高的性能，并且可以不用关闭服务器就直接进行热备份。
ACID
指
数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久
性（Durability）。一个支持事务（Transaction）的数据库系统，必需要具有这四种特性，否则在事务过程（Transaction
processing）当中无法保证数据的正确性，交易过程极可能达不到交易方的要求。
None
一些系统不提供原子性。
镜像
数据库镜像是DBMS根据DBA的要求，自动把整个数据库或其中的关键数据复制到另一个磁盘上，每当主数据库更新时，DBMS会自动把更新后的数据复制过去，即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性。
镜像分为同步和异步。
数据存储
指的是数据的物理特性怎样被存储在数据库中。
磁盘 数据被存储在硬盘驱动器里；
GFS或谷歌文件系统是一个由谷歌开发的专有的分布式文件系统；
Hadoop是Apache软件框架，免费许可下支持数据密集型分布式应用程序；
RAM随机存储器；
插件 可以添加外部插件；
Amazon S3通过Web服务接口提供存储；
BDB：BDB
全称是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事务能力的表类型，由Sleepycat
Software开发。BDB表类型提供了MySQL用户长久期盼的功能，即事务控制能力。在任何RDBMS中，事务控制能力都是一种极其重要和宝贵的功
能。事务控制能力使得我们能够确保一组命令确实已经全部执行成功，或者确保当任何一个命令出现错误时所有命令的执行结果均被退回。
实现语言
实现语言会影响数据库的发展速度。典型的NoSQL数据库是用低级语言如C / C + +编写的。另一方面，那些更高层次的语言如Java，使自定义更容易。
实现语言有：C, C++, Erlang, Java, Python
特性
考虑下列哪一个特点对你的数据库是最重要的：
持久性
可用性
一致性
分区容忍性
证书类型
下面这些许可证是一个不同的开放源码许可的形式：
GPL：通用公共许可证
BSD：伯克利软件分发
MPL：Mozilla公共许可证
EPL：Eclipse公共许可证
IDPL：最初的开发者的公共许可证
LGPL：较宽松通用公共许可证
存储类型
存储类型是NoSQL数据库最大的不同，是决定使用哪款数据库的一个首要指标。
关键字：支持get、put和删除操作
按列存储：相对于传统的按行存储，数据集成容易多了
面向文件系统：存储像是JSON或XML这样的结构化文件，很容易就能从面向对象软件中获取数据。
