大数据分析是研究大量数据以发现模式、相关性和其他有用信息的过程，这些信息可以帮助企业更好地适应变化并做出更明智的决策。以下是一些可用于大数据分析的工具，以帮助您更好地应用大数据技术。

一、hadoop

Hadoop是一种能够分布式处理大量数据的软件框架。但是 Hadoop 以一种可靠、高效和可扩展的方式做到了这一点。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储将发生故障，因此它维护工作数据的多个副本，确保可以针对故障节点重新分配处理。Hadoop 是高效的，因为它并行工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还具有可扩展性，能够处理 PB 级的数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此价格便宜，任何人都可以使用。

Hadoop 带有一个用 Java 语言编写的框架，因此非常适合在 Linux 生产平台上运行。Hadoop 上的应用程序也可以用其他语言编写，例如 C++。

二、HPCC

HPCC，高性能计算和通信的首字母缩写词。1993年，联邦科学、工程和技术协调委员会向国会提交了一份关于“大挑战项目：高性能计算和通信”的报告，也被称为HPCC计划的报告，美国总统的科学战略项目，其目的是通过加强研究和开发来解决一些重要的科学和技术挑战。HPCC是美国实施的信息高速公路计划。该计划的实施将耗资数百亿美元。其主要目标是实现：开发可扩展的计算系统和相关软件，以支持太比特级的网络传输性能，

三、风暴

Storm 是免费的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm 可以非常可靠地处理海量数据流，用于处理 Hadoop 批量数据。

Storm 很简单，支持多种编程语言，而且使用起来很有趣。Storm 开源自 Twitter，其他知名应用公司包括 Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster 等。

Storm有很多应用领域：实时分析、在线机器学习、不间断计算、分布式RPC（Remote Procedure Call Protocol，远程计算机程序通过网络请求服务）、ETL（Extraction-Transformation-的缩写）加载，即数据提取、转换和加载）等。Storm 的处理速度惊人：在测试中每个节点每秒可以处理 100 万个数据元组。Storm 具有可扩展性、容错性，并且易于设置和操作。

四、SPSS软件

我从3.0开始在Dos环境下进行编程分析，当前版本的变化也可以看到SPSS社科统计软件包的变化。从对医学、化学等的重视，到越来越重视商业分析，现在已经成为一个预测分析软件。

五、RapidMiner

RapidMiner 是世界领先的数据挖掘解决方案，在很大程度上具有先进的技术。它涵盖了广泛的数据挖掘任务，包括各种数据艺术，并且可以简化数据挖掘过程的设计和评估。

六、 观远BI

观远BI是中国领先的BI厂商，企业级商业智能和大数据分析平台。经过多年的不断发展，集成了各行业数据分析和决策支持的功能需求。

观远BI满足终端用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等方面的大数据分析需求，产品广泛应用于领导座舱、KPI监控董事会、财务分析、销售分析、市场分析、生产分析、供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销等管理领域。官网的产品培训文档也比较齐全公开，学习操作方便。

七、SAS 软件

与SPSS相比，SAS其实更强大。SAS平台化，集成EM挖矿模块平台。相对来说，SAS 比较难学，但是如果你掌握了 SAS 会更有价值，比如离散选择模型、抽样问题、正交性等。SAS比较容易用于实验设计等。另外SAS学习资料比较多，对公众开放，所以会有收获。

八、阿帕奇钻

为了帮助企业用户找到更高效、更快捷的方式来查询 Hadoop 数据，Apache 软件基金会最近推出了一个名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google 的 Dremel。该项目将创建谷歌 Dremel Hadoop 工具的开源版本（谷歌使用它来加速 Hadoop 数据分析工具的互联网应用程序）。而“钻”将帮助 Hadoop 用户更快地查询海量数据集。