大数据处理的常用软件

今天给大家分享简单易学的大数据处理工具，其中也会对大数据处理的常用软件的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、大数据分析工具有哪些
• 2、大数据处理软件有哪些
• 3、主流财务大数据处理工具?
• 4、.NET中的Excel处理神器,简单、高效,告别OOM!
• 5、哪个大数据技术软件是处理excel的数据的的?

大数据分析工具有哪些

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、其次，Spark是另一个重要的大数据处理引擎，它提供了基于内存的计算功能，支持批处理、交互式查询和流处理等多种数据处理任务。Spark的速度非常快，适合用于处理需要实时响应的大数据应用。除了Hadoop和Spark之外，还有许多其他的大数据分析工具。

3、大数据分析工具有：R-编程 R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。

大数据处理软件有哪些

大数据处理软件有：Apache Hadoop、Apache Spark、大数据实时处理软件Storm等。 Apache Hadoop Apache Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要用于处理和分析大数据。它能够利用集群的威力进行高速运算和存储，用户可以在不了解底层细节的情况下处理大规模数据集。

常见的数据处理软件有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、 Jaspersoft BI 套件。Apache Hive Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL，对数据进行结构化处理，并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。

Spark：Spark是一个速度快、功能全面的大数据处理框架。它通过使用内存计算，显著提高了数据处理速度，并减少了磁盘I/O操作。Spark还提供了包括机器学习、图计算和流处理在内的多种库。由于其高效性和灵活性，Spark在各种数据处理和分析任务中得到了广泛应用。

主流财务大数据处理工具?

Excel Excel 是最基础也最常用的数据分析软件，可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作。SAS软件 SAS是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体，功能非常强大。

Excel Excel作为入门级的工具，是最基础也是最主要的数据分析工具，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，数据***图是Excel中最重要的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以处理绝大部分的分析工作。正所谓初级学图表，中级学函数***表，高级学习VBA。

FineReport FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示（报表）和数据录入（表单）功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

Looker Looker致力于提供统一的数据环境和集中的数据治理，通过提取/加载/转换（ELT）方法，用户可以灵活地对数据进行建模和转换。Looker还具有专有的LookML语言，支持可视和可重用的SQL，并提供Blocks组件，用于数据连接、分析、可视化和分发。此外，Looker能够轻松集成流行的工作流工具。

速达3000XP在原有《速达3000Pro》的基础上，增加了强大的数据中心和客户关系管理功能，提高了决策支持能力。该软件实现了进销存、财务、人事工资、客户关系的一体化管理，通过建立良好客户关系，帮助企业快速作出经营决策，增强竞争力。金算盘凭借周到、专业的服务赢得了用户的高度认可。

.NET中的Excel处理神器,简单、高效,告别OOM!

MiniExcel不仅功能强大，支持基础的查、写、填充数据，还能满足各种复杂的Excel操作需求。其体积特别小，不需要安装Microsoft Office、COM+等，DLL文件大小仅为150KB，是处理Excel的高效神器。要使用MiniExcel，只需在项目中添加NuGet包。

MiniExcel 是一个高效、轻量级的.NET处理Excel工具，旨在解决内存消耗问题。它***用 Stream 角度设计底层算法逻辑，有效降低大文件处理时的内存占用，避免了OOM和频繁的Full GC情况。

在实际应用中，有时并非所有属性数据都需写入Excel。此时，可以利用`@ExcelIgnore`注解标记需要忽略的属性，简化数据处理流程。读取操作同样高效。通过`EasyExcel.read`方法创建ExcelReaderBuilder对象，实现Excel文档的解析。读取方法需传入sheet序号、数据处理方法以及数据类型等参数。

EasyExcel在Spring Boot项目中的集成与使用相对简单，具体步骤包括引入依赖、监听事件、设计接口进行Excel导入导出操作。接口可以接收HttpServletResponse和HttpServletRequest参数，用于处理数据的读取与写入。在实际应用中，EasyExcel支持本地Excel文件的导入与导出，实现数据的高效处理与存储。

EasyExcel是阿里巴巴开源的一个excel处理框架，以使用简单，节省内存著称，EasyExcel能大大减少占用内存的主要原因是在解析Excel时没有将文件数据一次性全部加载到内存中，而是从磁盘上一行行读取数据，逐个解析。

哪个大数据技术软件是处理excel的数据的的?

Apache Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了丰富的API和工具，可以用于处理Excel数据。使用Spark SQL模块，你可以将Excel文件加载到DataFrame中，并进行各种数据转换和分析操作。Python Pandas：Pandas是一个强大的数据处理库，在Python生态系统中广泛使用。

常见的数据处理软件有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、 Jaspersoft BI 套件。Apache Hive Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL，对数据进行结构化处理，并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。

Hadoop是一个开源的大数据处理平台，主要用于处理和分析大规模数据集。它提供了分布式文件系统、分布式计算等核心功能，可以处理海量数据并生成报告。Hadoop广泛应用于大数据挖掘、机器学习等领域的数据处理和分析工作。

关于简单易学的大数据处理工具，以及大数据处理的常用软件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。