如今，大数据已经成为企业不可分割的一部分，越来越多的公司正在寻找熟悉大数据工具的人。员工应该在他们的技能方面更有能力，并展示与公司特定职责相匹配的才能和思维过程。所谓的热门技能已经被淘汰，如果说现在有什么流行的技能，那就是大数据分析。所以，如果你想要转向大数据分析，但又不知道该如何使用大数据分析工具，这里有一个全面的清单供你参考。
1.大数据工具：HADOOP
数据科学家明白，如果没有 Hadoop，大数据是不完整的。Hadoop 是一种开源的大数据分析技术，可为各种数据类型提供巨大的存储空间。Hadoop 具有令人难以置信的处理能力和执行广泛活动的能力，这意味着您永远不必担心硬件故障。使用 Hadoop 需要具备 Java 知识，但这非常值得。了解 Hadoop 将使你在招聘方面领先于竞争对手。
优点：
● Hadoop 的核心优势是其 HDFS（Hadoop 分布式文件系统），它在同一文件系统中保存所有类型的数据、视频、图像、JSON、XML 和纯文本。
● 对于研究和开发目的非常有用。
● 提供轻松的数据访问。
● 极具可扩展性。
缺点：
● 数据冗余通常会导致磁盘空间问题。
● 为了提高效率，应该优化 I/O 操作。
2.大数据工具：XPLENTY
所有数据源都汇集在这个基于云的大数据分析应用程序中，用于整合、分析和准备数据。其用户友好的图形界面让你可以使用 ETL、ELT 或复制。Xplenty 是一套全面的工具，用于构建低代码和无代码数据管道。它提供营销、分销和开发选项。
优点：
● 它是一个具有弹性和可扩展性的云网络。
● 可以立即访问一系列数据存储和各种数据转换组件集合
● 通过使用 Xpleenty 丰富的表达语言，可以整合复杂的数据准备功能。
● 它提供了一个定制的、灵活的 API 组件。
缺点：
● 没有按月订阅的选项。
3.CDH（HADOOP的CLOUDERA发行版）
在其免费分发站点上，CDH 包括了 Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Impala 和许多其他开源大数据分析工具。它允许你收集、存储、管理、发现、建模和分发无限量的数据。
优点：
● 完整而准确的分配。
● Hadoop 集群由 Cloudera Manager 管理得非常好。
● 部署简单。
● 管理不那么复杂。
● 高安全性管理
缺点：
● 很少有如 CM 服务图表这样复杂的用户界面。
● 几种建议的安装方法令人困惑。
4.大数据工具：R
R 是一种统计分析工具，是目前可用的最全面的大数据分析工具之一。存在开源、免费、多范式和多样化的软件生态系统。C、Fortran 和 R 是编程语言。数据处理、数据操作、分析和可视化是统计人员和数据挖掘人员最常见的用例。
优点：
● R 的最大价值在于生态系统包的庞大性。
● 无与伦比的图形和图表功能。
5.CASSANDRA
Apache Cassandra 是一款免费的大数据分析工具，旨在跨许多商品服务器处理大量数据，提供高可用性。开源的 NoSQL DBMS 使用 CQL（Cassandra 结构语言）与数据库进行交互。
优点：
● 没有单一的故障点。
● 它可以非常快速地管理大量数据。
● 它具有日志结构存储和线性可扩展性。
缺点：
● 需要额外的故障排除和维护工作。
● 它可以促进聚类。
● 没有行级锁定功能。
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