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　　大数据分析软件介绍

　　1.Apache Hadoop。Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。它处理速度非常快，并能够自动保存数据的多个副本。另外，带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

　　2.Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。应用于许多领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC、 ETL等。

　　3.Pentaho BI。Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

　　4.SPSS。SPSS在统计分析领域有更高一筹的优势，既可以很好地进行回归分析、方差分析以及多变量分析等，又能在计算分析的同时输出图形，极高地提升工作效率。Excel 表格数据、文本格式数据均可以导入，节省了相当大的工作量。但它要求使用者懂统计学，理解一些分析模型;功能性弱于R，在数据可视化方面过于单调，较为成熟的数据分析师甚至会直接跳过SPSS，选取可视化更强的分析工具。