大数据的分析工具有哪些?
大数据分析处理的工具
大数据就是在各种类型的数据中快速获得有有效 有价值的信息的技术,大数据领域现今已经出现大量的 便于操作的新型技术,他们会是大数据采集,处理,存储和信息展现的最有效的工具。
1.大数据接入
大数据接入
已有数据接入,实时数据接入,消息记录数据接入,文件,文字,图片,视频等数据接入。
大数据接入技术
Kafka,ActiveMQ,ZeroMQ,Flume,Sqoop,Socket(Mina,Netty),ftp/sftp
2.大数据存储
大数据存储
结构化数据存储,半结构化数据存储,非结构化数据存储
大数据存储技术
Hdfs,Hbase,Hive,s3,Kudu,MongoDB,Neo41, Redis,Alluxio(Tachyon),Solr,ElasticSearch
3.数据分析挖掘
大数据分析与挖掘
离线分析,实时分析,准实时分析,图片识别,语音识别,机器学习等
大数据分和挖掘技术
MapReduce,Hive,Pig,Spark,Flink,Impala,Kylin,Tez , Akka,Storm,S4等等。。
数据分析是要有各种数据库的客户端工具相结合的,比如说P/L SQL 查询分析器 Navicat shell等客户端工具 如使用基于web的TreeSoft数据库管理系统,能够同时连接Mysql Oracle ,BD2 ,SQL Server,MongoDB, Hive,SAP HAHA 就十分方便 , 使用基于Web的工具的好处:省时 便捷 一次部署,
4.大数据共享交换
大数据共享交换
数据接入,数据清洗,转换,脱密,数据资产管理,数据导出
数据接入后,通常是存入在数据库中的,便于对数据进行分析,清洗,转换,脱敏等处理,而这些操作都离不开数据可视化客户端工具,大量大数据需要分批次,分任务,分时段进行处理,TreeSoft数据库管理系统提供了数据定时任务,管理,数据交换同步任务管理,任务统一管理,执行进度展示,处理日志和查看等,
大数据共享交换技术
Kafka, ActiveMQ ,ZeroMQ,Dubbo,Socket(Mina,Netty),ftp/sftp ,RestFul,
Web Service
5.大数据的展现
大数据的展现
图化展示(柱状图,地图,饼图,雷达图,散点图,折线图,K线图,箱线图,热力图,关系图,矩形树图, 漏斗图, 仪表盘,平行坐标);
大数据展现技术
Echarts, Tabeau,TreeSoft数据库管理系统把SQL查询结果直接以图展示,快速展现分析结果
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数据结构初探
收录:原文地址 数据结构的分类 数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成简单来说:数据结构是以某种特定的布局方式存储数据的容器。这种“布局方式”决定了数据结构对于某些操作是高效的,而对于其他操作则是低效的。首先我们需要理解各种数据结构,才能在处理实际问题时选取最合适的数据结构。常用的数据结构有:数组,栈,链表,队列,树,图,堆,散列表等 1、数组 数组是可以再内存中连续存储多个元素的结构,在内存中的分配也是连续的,数组中的元素通过数组下标进行访问,数组下标从0开始 NSArray *array = [NSArray arrayWithObjects:@"1",@"2",@"3",@"4", nil]; // NSArray *array = @[@"1",@"2",@"3",@"4"]; NSLog(@"%@",array[0]); 优点: 1、按照索引查询元素速度快 2、按照索引遍历数组方便 缺点: 1、数组的大小固定后就无法扩容了 2、数组只能存储一种类型的数据 3、添加,删除的操作慢,因为要移动其他的元素。 适用场景: 频繁查询,对...
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android 周报 - 2019/10/6-Issue #382
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