在大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析，他們對企業(yè)的影響有一個興趣高漲。大數(shù)據(jù)分析是研究大量的數(shù)據(jù)的過程中尋找模式，相關(guān)性和其他有用的信息，可以幫助企業(yè)更好地適應(yīng)變化，并做出更明智的決策。下面是qiku為大家整理的大數(shù)據(jù)分析工具中常用的分析工具，希望能幫助到大家。

　　Hadoop是一個開源框架，它允許在整個集群使用簡單編程模型計算機(jī)的分布式環(huán)境存儲并處理大數(shù)據(jù)。它的目的是從單一的服務(wù)器到上千臺機(jī)器的擴(kuò)展，每一個臺機(jī)都可以提供本地計算和存儲。

　　二、Druid

　　Druid是實(shí)時數(shù)據(jù)分析存儲系統(tǒng)，Java語言中最好的數(shù)據(jù)庫連接池。Druid能夠提供強(qiáng)大的監(jiān)控和擴(kuò)展功能。

　　三、Ambari

　　大數(shù)據(jù)平臺搭建、監(jiān)控利器；類似的還有CDH，提供Hadoop集群，Ambari為在任意數(shù)量的主機(jī)上安裝Hadoop服務(wù)提供了一個逐步向?qū)Аmbari處理集群Hadoop服務(wù)的配置。管理Hadoop集群，Ambari為整個集群提供啟動、停止和重新配置Hadoop服務(wù)的中央管理。監(jiān)視Hadoop集群，Ambari為監(jiān)視Hadoop集群的健康狀況和狀態(tài)提供了一個儀表板。

　　四、Spark

　　大規(guī)模數(shù)據(jù)處理框架（可以應(yīng)付企業(yè)中常見的三種數(shù)據(jù)處理場景：復(fù)雜的批量數(shù)據(jù)處理（batch data processing）；基于歷史數(shù)據(jù)的交互式查詢；基于實(shí)時數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)處理，Ceph:Linux分布式文件系統(tǒng)。

　　五、Storm

　　Storm是一個免費(fèi)開源、分布式、高容錯的實(shí)時計算系統(tǒng)。Storm令持續(xù)不斷的流計算變得容易，彌補(bǔ)了Hadoop批處理所不能滿足的實(shí)時要求。Storm經(jīng)常用于在實(shí)時分析、在線機(jī)器學(xué)習(xí)、持續(xù)計算、分布式遠(yuǎn)程調(diào)用和ETL等領(lǐng)域。Storm的部署管理非常簡單，而且，在同類的流式計算工具，Storm的性能也是非常出眾的。

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