python 大数据开发

简述信息一览：

• 1、大数据分析工具主要有哪几种
• 2、开源免费的大数据存储-搜索引擎
• 3、5种最常用的开源数据挖掘工具

大数据分析工具主要有哪几种

1、大数据分析工具主要有以下几种：Hadoop、Spark、Hive、Pig、HBase、Flink、Kafka、TensorFlow、商业智能工具以及Python工具库。首先，Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，它提供了HDFS和MapReduce，能够处理大规模数据，并且具有高容错性、高可用性和高性能。

2、大数据分析工具有很多，主要包括以下几种： Hadoop Hadoop是一个允许在廉价硬件上运行大规模数据集的开源软件框架。它提供了分布式文件系统（HDFS），能够存储大量数据并允许在集群上进行并行处理。此外，Hadoop还提供了MapReduce编程模型，用于处理大规模数据集。

3、大数据分析工具主要分为以下几类：首先，是Excel等电子表格软件，它们适用于基础的数据处理、图表制作和简单分析。对于数据分析师而言，Excel是入门级的工具，需要重点了解数据处理技巧及函数应用。

4、**Excel软件**：功能强大，尽管多数人仅使用了其5%的功能，但足以完成统计分析工作。 **SPSS软件**：当前版本为PASW Statistics 18，适用于社会科学统计和商业分析预测。数据展现层工具： **PowerPoint软件**：普遍用于编写报告和展示数据分析结果。

5、六个用于大数据分析的顶级工具 Hadoop Hadoop 是一个强大的软件框架，能够对大规模数据集进行分布式处理。它以一种既可靠又高效的方式进行数据处理，同时具备可伸缩性，能够处理 PB 级别的数据。Hadoop 假设计算节点和存储可能会失败，因此维护多个数据副本，确保在节点故障时能够重新分配任务。

开源免费的大数据存储-搜索引擎

1、Nutch - 一个开源Java实现的搜索引擎，提供了运行自己搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬虫。 OpenSearch - 一个社区驱动的开源搜索和分析套件，由数据存储和搜索引擎、可视化和用户界面以及服务器端数据收集器组成。

2、ES全称为Elasticsearch，是一种开源的分布式搜索引擎。它利用Lucene搜索引擎库，将数据存储在分布式集群中，提供了快速、高效、可扩展的搜索和数据分析功能。ES主要用于处理大数据，索引及搜索和分析结构化和非结构化数据。ES具有丰富的功能，可以用于搜索、数据分析和数据可视化等方面。

3、Alluxio是面向云计算环境下的数据分析和人工智能的开源数据编排技术。它在数据驱动型应用和存储系统间搭建桥梁，将数据从存储层移动至更接近应用的位置，便于访问。Alluxio的内存至上的层次化架构使其访问速度远超现有方案。

4、下面列举多个开源免费及商用的大数据管理平台。 Apache Ambari + Bigtop Apache Ambari是一个大数据平台集成运维管理工具，提供可视化集群管理，简化大数据平台的安装和使用。Bigtop是一个开源项目，提供一套完整的开源软件栈，用于构建、测试和部署大数据应用程序。

5种最常用的开源数据挖掘工具

1、Weka，作为Java编写的开源工具，提供图形界面的Explorer，用于数据预处理和挖掘。它支持多种算法，尤其适合教育和研究，但需要注意内存管理，尤其在处理大数据时。Orange是一个Python库，其可视化编程环境让用户轻松导入数据并构建工作流程。对于Python数据科学爱好者，它是个很好的起点，特别适合新手和专业人士。

2、Weka WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，***了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。

3、Rapid Miner 是一个功能强大的数据科学平台，它提供了数据预处理、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析的集成环境。作为知名的开源数据挖掘工具之一，Rapid Miner 完全用 Java 编写，并提供了丰富的操作符供用户嵌套使用。这些操作符在 XML 文件中有详细说明，并可通过图形用户界面进行构建。

4、大数据挖掘常用的软件有：Hadoop、Spark、数据挖掘工具箱以及数据挖掘专用软件。开源软件：Hadoop和Spark Hadoop是一个能够处理海量数据的分布式计算平台，它提供了数据存储和计算的能力，非常适合进行大规模数据挖掘。其中的MapReduce编程模型可以处理大规模数据集，进行数据的清洗、整合和初步分析。

5、RapidMiner该工具是用Java语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。

6、RapidMinerRapidMiner是一款受欢迎的免费数据挖掘工具，由Java语言编写而成，提供多种可扩展的数据分析挖掘算法。无需编写任何代码，作为服务提供，而不是本地软件。除了数据挖掘，它还提供数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。

关于python开源大数据处理引擎，以及python 大数据开发的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。