120+最佳大数据工具列表

大数据工具

在早期, 数据分析、跟踪和报告曾经是数字营销人员面临的一个大问题, 然而,现在的问题已经转移到为同样的目的寻找最好的工具.

市场上充斥着各种各样的分析平台,有着不同的用户体验和实用性. 因此,对于年轻的数字营销人员来说,用合适的或更精确的特定工具来实现特定的目标已经变得困难.

在列出最好的平台或工具之前,定义是关键 社交数据分析 短暂的.

什么是大数据分析?

数据分析被明确定义为从社交平台收集数据,以帮助或指导你创建和执行营销策略.

这个过程从确定业务目标的优先级开始. 接下来的阶段是形成关键性能指标(kpi). 你可以进一步衡量社交媒体如何影响你的商业目标. 从现在起, 您可以继续沿着相同的轨道前进,或者对方法进行微调,以实现您定义的业务目标.

以下是用于大数据分析的工具

AgoraPulse的形象

使用多种语言, 你可以利用agorpulse工具追踪脸谱网上的用户粘性分析, Instagram和推特. 与常规指标, 该工具对分享你的内容的用户进行排名,并在你的个人资料和页面被在线提及时通知你. 这个分析, 加入社区管理统计,如消息响应率, 指导你的社交活动. 此外,您可以轻松地将分析图表导出到PowerPoint文件中.

价格: 29 - 199美元/月

锁眼的形象

您可以使用锁眼来测量, 详细, 一个趋势或一个品牌对脸谱网的影响, Instagram和推特. 通过可共享的仪表盘,它可以实时跟踪关键字、竞选指标和话题标签. 这些指标包括高活跃度、整体覆盖率和印象.

它推动了影响者的推广工作. 使用仪表板的影响者选项卡, 您可以访问帐户信息与最佳接触和数量的互动. 为了更好的参与, 你可以在你的功能中找到关键的客户,并重新分享他们最好的内容.

试一试:

价格: 每月89 - 3000美元

图像的缓冲区

作为一个广泛使用的社交媒体调度工具, 你可以用一个账户登录缓冲查看你的LinkedIn的订婚号码, 推特, 谷歌+和脸谱网帖子. 有了这些指标,它还可以检测你一天中最重要的帖子. 然而,请记住,该工具只跟踪通过其平台发布的社交媒体帖子.

价格: 免费至每年2550美元

提供访问多个工具套件,主要适用于所有社交媒体平台, Brandwatch最适合用于研究工作. 它提供你目前正在进入或想要进入的市场的详细信息, 有Gpk电子游戏性别和职业的人口数据. 它是用来监测品牌声誉,太实时. 它会密切关注用户发布的信息,包括与你相关的积极或消极信息. 数据精度高. 它过滤重复提及和垃圾邮件.

价格: 联系Brandwatch为您提供独特的定制计划

你可以完全依赖BuzzSumo工具来监控你的领域中最热门的社交内容. 只需插入一个URL, 关键词或短语进入搜索栏,分析谁在社交平台上分享相关内容. 然后你可以利用这个平台来推销你的宣传材料, 因为它承认最具影响力的分享者延伸到.

价格: 99 - 999美元/月

6. Crowdbooster

一个快速和直接的脸谱网和推特分析工具, 网络营销人员选择Crowdbooster. 通过一个自发的和可定制的仪表盘, 它提供了更好的访问即时数据,包括可以通过Excel导出的社交数据. 该平台帮助决定何时发布有用的建议, 通过绩效总结,与谁合作并帮助提高你的互动.

价格: 每月9 - 119美元

埃德加的形象

埃德加最适合被在线营销人员用来自动化社交日程安排, 根据博客文章和提示等组在库中收集和存储内容. 当您使用这些组或类别安排内容时, 埃德加生成一个永无止境的队列,每周使用您的库自动执行营销周期.

该工具跟踪用户参与度指标, 为优化日程安排,基于哪些类型的内容creäted更多更好的交互质量. 此外,建议你的内容最可能在社交媒体平台上被分享的时间.

价格: 每月49 - 99美元

它是最著名的工具和选择用于分析网站流量, 它也是评估特定社交媒体指标的专业工具. 你可以用它来追踪来自社交媒体网站的流量价值, 监控访问者的行为, 导航和什么努力导致他们的转换.

价格: 免费至每月15万美元

Hootsuite是一个类似于缓冲的社交媒体管理仪表板. 它拥有自己的分析工具以及调度和聚合促销内容的功能. 该工具不仅能监测用户参与度,还能衡量团队的表现.

价格: 免费,甚至有先进的计划

10. Klout

试试Klout,量化你在社交媒体平台上的营销影响力. 它根据你驱动行动和参与的能力给你打100分. 你可以衡量你的促销活动,看看在哪个平台上你最有效, 成功地推动并与你的目标受众互动.

价格: 连接Klout,制定独特的计划

11. 小鸟

利用小鸟作为一个成熟的影响者分析平台. 它完全消除了对影响者研究的要求,让你专注于营销推广. 该平台监视和跟踪的指标详细说明,值得注意的人在你的空间和品牌交流. 它决定了最吸引人的内容和主题供你使用和分享. 影响者名单有助于在社交媒体活动中锁定合格的人物.

价格: 联系小鸟讨论一个计划

精准瞄准企业规模代理和品牌, NetBase宣称,与其他社交媒体分析工具相比,它处理营销帖子的速度快9倍,准确度高50%至70%. 社区管理者可以迅速利用他们处理的关键客户做出决定. 该工具可以阅读近42种语言的数百万条社交帖子,并根据当前趋势衡量用户的情绪.

价格: 连接NetBase以获得独特的计划

传统上, 数字营销人员还没有完全成功地通过社交媒体衡量财务影响. Oktopost完成了这个任务. 该平台监控转化率, 确定重要的渠道和信息,帮助你推动网站上的财务行动. 它能够确定铅的转换源和平台.

它的价格: Initiates with $65 USD per month; also has customized plans

五胞胎的形象

使用quintly有效地衡量你的档案与不同的竞争对手. 它通过使用图表的参与度指标来监控和跟踪你的表现, 通过可视化社交平台上的关键数据. 它可以有效地用于竞争目标的设定.

价格: Initiates with $129 USD per month; also has multiple advanced plans

该工具可以监测竞争对手,甚至可以帮助追踪竞争对手在社交平台上的表现. 优先考虑你的整体业务增长是非常有用的, 通过及时记录你的目标受众是如何发展或减少的. 可以访问所需的历史数据, 你可以用商业周期中的增长率来衡量竞争对手的粉丝基数何时增长.

它的价格: 每月199 - 439美元

Salesforce营销云有多个移动平台, 电子邮件, 内容营销, 以及一个直观的社会媒体分析工具集. 利用一个仪表板, 你可以查看参数并追踪哪些内容具有最佳粘性, 在什么地方进行有效的对话,在你的品牌周围发生什么类型的用户情绪. 您可以选择支付完整的基于云的套件或选择您需要的工具.

价格: Initiates with $400 USD per month; grouping of packs is available for better pricing

简单的测量是一个非常有用的社交媒体报道工具. 通过将这个平台连接到谷歌Analytics, 您可以查看来自社交媒体网站的网站访问者的行为和转换信息. 它包括分析你的竞争对手和比较社交渠道账户的功能. 另外, 您可以安排简单的测量以自动查看和发送带有所有分析细节的报告.

它的价格: Starts from $500 USD per month; has unique agency plans

Socialbakers analytics是最好的工具之一,它的数据集能力可以收集大多数社交媒体平台上的重要数据. 它的功能包括定制基准测试和竞争分析, 组建团队来监督自己对抗竞争对手. Socialbakers在全球范围内被用于按特定品牌和特定国家划分数据. 它会根据你所在的位置跟踪你的努力,并发现你的差距可以被弥补,以实现持续的增长.

价格: 每月120 - 480美元

社会提及图像

这个工具是一个带有平衡分析平台的社交搜索引擎. 只要输入一个关键字,你就可以访问100多个平台的用户结果页面. 在此基础上的内容和结果, 该平台追踪的指标还包括用户情绪.

它的价格: 免费的

20. SumAll

利用SumAll来监控你的长期社交媒体策略. 您可以访问电子商务数据, 并在一个单独的互动图表中跟踪来自社交渠道的信息. 提供有用的指标, 它包括访问性能图和目标跟踪等功能. 用户可以设置该工具,以便快速发送简要介绍这些数据的电子邮件.

价格: 免费至99美元/月

21. Followerwonk (平台- 推特)

Followerwonk的形象

Moz的推特平台提供了推特分析的详细信息, 对你的观众和活动有深刻的见解. 你可以有与你的追随者相关的统计数据,以及人口统计数据,如他们的位置. 用它来找到并联系有影响力的人, Followerwonk衡量了完整的社会权威,以监控哪些账户对特定的追随者有最大的影响.

价格: 免费至每月79美元

22. Iconosquare (平台- Instagram)

它是一个平台管理工具,也提供详细的Instagram分析设置. 仪表盘拥有访问用户参与度统计数据的权限, 比如什么东西发布的次数最多,哪个过滤器更有用. 您还可以选择接收简要介绍您的关键指标的电子邮件.

价格: 免费提供高级计划

23. SocialBro (平台- 推特)

根据你的粉丝数量提供价格层次, SocialBro是一个广泛的推特商业工具. 它监控和跟踪内容和目标受众指标, 为提高用户粘性提供支持,并为数字活动创建细分列表. 这个平台也被用来理解广告, 因为它追踪付费和付费媒体的ROI.

价格: 联系SocialBro讨论最佳计划

24. 顺风 (平台- Pinterest)

顺风是一个流行的平台独家平台,专门设计优化您的Pinterest促销策略. 它用于跟踪用户粘性指标, 基于公告板的表现, 标签, 关键词及推广类别. 有了这些数据,顺风为你推荐在线分享的内容. 它直接与谷歌分析集成, 所以它还分析了网站流量和Pinterest的收入.

价格: 提升者在9美元.99 USD per month; with advanced plans

25. TweetReach (平台- 推特)

一个像搜索引擎一样有效的工具, 其中,它只需要一个关键字, 用用户名或标签来分析你的术语. 它被用来检查趋势. 它提供了用户印象和接触范围等用户粘性数据. 它还提供了一个推文时间线供你学习.

它的价格: 每月99 - 399美元

以以上列表为指导, 你一定会找到一个社会媒体分析工具,提高你的整体营销效率, 给你所需的信息.

以下是更多的大数据平台和分析软件

大数据平台和分析软件解决方案专注于为大型数据集提供有竞争力的分析. 这些分析通过将原始数据转换为高质量的信息来帮助您. 它们提供深入的数据洞察,使您能够利用数字空间进行业务决策和运营.

IBM大数据分析解决方案组合包括InfoSphere Big的见解, InfoSphere Streams, IBM PureData, 沃森的IBM Explorer, 具有BLU加速功能的DB2, InfoSphere Information Server, IBM智能分析系统和InfoSphere主数据管理.

27. HP ​

惠普的大数据分析解决方案包括HP Vertica和HP HAVEn. HP HAVEn是一个包括软件、硬件和服务的工具. 无论是结构化的还是非结构化的大数据,都可以通过分析来推动强大的战略洞察力. HP Vertica Dragline让企业能够以低成本的方式存储数据, 并提供了使用基于SQL的工具快速探索它的能力.

28. SAP

SAP大数据分析工具由内存平台SAP HANA组成 & SAP IQ,是一个面向列和基于网格的并行处理数据库. 甚至还有SAP HANA工具和Apache Hadoop解决方案结合在一起. 大数据分析解决方案包括文本分析解决方案和预测分析.

29. 微软

微软 Azure是一个灵活的、开放的云工具,能够快速构建, 在微软管理的数据中心的全球网络中横向部署和处理应用程序. 应用程序可以使用任何语言创建, 框架或平台,并在所需的IT环境中进一步与公共云应用集成.

甲骨文大数据分析解决方案由甲骨文大数据设备组成, 甲骨文 Exalytics内存机器和甲骨文 Exadata数据库机器. 这些是预先集成的工程系统,以降低IT基础设施的复杂性和成本. 数据库还包括甲骨文数据库, MySQL, 甲骨文 NoSQL数据库, MySQL集群, 甲骨文 NoSQL数据库, 甲骨文事件处理, 甲骨文 Coherence, 甲骨文 Endeca信息发现和数据库分析.

Talend开放工作室是一组用于部署的多用途开源产品, 发展中, 测试, 以及数据管理 & 应用程序集成项目任务. Talend提供统一的平台,使应用集成和数据管理更简单. 它进一步支持一个统一的环境,可以通过企业边界处理完整的生命周期.

该工具构建了一个大数据分析中的统一数据架构. Teradata Aster Discovery解决方案平台简化了对所有数据类别的关键业务数据的分析. 由于其强大的分析应用结合边际时间和工作要求, Teradata为不同的公司提供了所需的洞察力.

情景应用程序大数据分析组合包括情景应用程序高性能数据挖掘的信用评分, 情景应用程序企业商, 情景应用程序得分加速器, 情景应用程序文本矿工, 情景应用程序模型管理器和情景应用程序可视化统计.

34. 戴尔

这个解决方案包括《Gpk电子》, Kitenga分析套件, 以及用于Hadoop的SharePlex连接器. Kitenga Analytics套件为您提供d可视化功能,以及商业分析和大数据搜索平台中的集成信息建模.

该系统是一个开源的大数据分析解决方案平台. 它有一个叫做雷神的数据精炼引擎, 清洁, 链接, 转换和分析大数据. 雷神工具支持ETL(提取, 转换和加载)工具来排序和分析非结构化和结构化数据, 数据连接, 分析和卫生. Roxie是一种先进的数据交付引擎,提供了高并发性和低延迟实时查询能力.

雷神管理的数据可以由多个用户同时实时使用. 企业控制语言(发射极耦合逻辑), 用于解决Roxie程序的查询和Thor.

解决方案包括管理Palantir Gotham, 集成, 分析和安全企业数据,丰富Palantir Metropolis, 集成, 模型, 并分析任何类型的定量数据.

该解决方案有助于从数据中发现洞察力,从而创建可用于存储的应用程序, 利用颠覆性的企业数据产品集,从大数据集传递和管理价值,为客户服务. 这些产品包括MPP和列存储数据库、Hadoop和内存数据处理.

它是一个非常有用的web服务,可以让公司利用谷歌的基础设施来探索和分析巨大的数据集. 它可以在几秒钟内轻松分析数十亿行数据. 它具有SQL查询语言的高度可伸缩性. BigQuery可以帮助开发人员和企业在几秒钟内对数tb的数据集进行数据分析.

为大数据生命周期提供全方位、统一的解决方案. 无论数据源是什么, 该解决方案提供可视化的大数据分析工具来提取数据, 获得可视化和分析. 它具有高度的可伸缩性,并使用基于开放标准的体系结构来集成或扩展现有的基础设施.

它提供基于云的分析,以帮助您分析和进一步处理所需的数据量, Hadoop集群所需, pb级数据仓库, 实时流数据和业务流程.

该平台由CDH组成, 拥有数据管理和系统管理解决方案工具的开源Hadoop,以及社区倡导和专门支持.

HDP platform is used for multi-workload data processing through an array of methods for processing from the batch by interactive to real-time; supported with governance, 安全, 集成和所需的操作.

43. FICO

提供大数据分析解决方案, 由Orchestrator组成的预测分析和商业智能软件解决方案, 决策管理工具, 优化器决定, 模型构建器, 模型的核心, 以及完整的解决方案堆栈.

44. 思科

它包括计算、连接、存储和统一管理能力. 这个架构是透明的, 提供简化的数据并管理与企业生态系统的集成.

45. Splunk

该分析解决方案提供了一个完整的大数据软件组合,如为NoSQL数据存储splunk分析, Hadoop, Splunk Hadoop连接, Splunk DB Connect和Hadoop管理.

46. Fusion-io

这些解决方案消除了卡珊德拉的工作负载性能缺陷, MongoDB和NoSQL数据库, 像HBASE, 同时减少架构的开销. 基于融合的解决方案通过整个数据库提供一致和可预测的性能, 有效的系统,需要更少的DRAM, 较小的节点, 并且使用更少的能量.

英特尔的产品组合包括10千兆服务器适配器等技术产品, 英特尔至强处理器, 采用英特尔发行的ssd,提高大数据解决方案项目的整体性能水平.

48. μσ

它是一个数据科学平台,包括muHPC、muXo和muText. muXo是一个决策优化引擎,可以解决高度复杂的业务问题. 它提供了不断进化和竞争的元启发式算法. 另一方面, muHPC是所有统计算法的流行套件, 被整合成R包, 用于大数据分析.

muHPCTM算法是用MapReduce编写的,它影响了并行计算的能力. Mu Sigma的文本挖掘引擎能够从可用的非结构化和半结构化数据集中进行信息检测.

49. MicroStrategy

也被称为', 部署在云上, 提供具有并行内存数据存储的可视化和仪表盘引擎. 该体系结构能够创建和部署功能强大的应用程序,在短时间内向多个用户提供分析,并降低成本.

Its vektor Big data analytics and the signal-processing platform adds Big Data flows from all sources of enterprises; offering the technology to extract and to store signals and supports signal application deployment.

51. Redhat

Red Hat Enterprise Linux是大数据部署的主要平台. 它具有满足高级大数据需求的功能.

它提供了有效的, 在不学习Hadoop的情况下,在所有规模的Hadoop上集成数据的安全路径.

它在一个以文档为中心的统一系统中引入了所有功能, 支持结构, schema-agnostic, 事务, 集群, 安全, 具有搜索和应用程序服务的数据库服务器.

54. Vmware

它是一个高度健壮的平台,具有高性能的虚拟化层,与服务器硬件资源一起使用, 使它们可以被几个虚拟机共享. 快速运行Hadoop工作负载,以实现更好的利用率、灵活性和可靠性.

它帮助Hadoop收集、处理和集成复杂数据. 它通过连接消除了广泛采用Hadoop的挑战, 发展中, 无需任何编程就可以部署和加速它.

56. SGI

它为Hadoop解决方案提供了所有具有多个节点的集群安装. SGI UV利用共享内存平台,通过实时分析来搜索隐藏的数据关系.

它是最好的NoSQL数据库,为企业提供了更多的灵活性和可伸缩性. 它被用来创建新的应用类别, 加快上市时间, 降低成本,改善客户体验.

58. Guavus

它能够从广泛分布的和大容量的数据集在近实时生成可操作的信息. 使用机器学习和计算算法过滤可操作的数据洞察力.

访问的解决方案, 集成了, 并使用多种预测和空间工具清理Hadoop、NoSQL或Teradata等数据源, 在一个非常简化的工作流环境中.

它包括进步的, 内置的分析函数,如分布分析, 方差, 相关, 预测和预测建模以及机器学习. 所有这些功能都直接集成到系统中,以便快速处理大数据量.

61. Actian

它提供了3个版本的高级分析,极限性能,Hadoop SQL和云版. 这些版本有助于创建分析价值链, 交付可操作的业务价值, 提供高级数据丰富, SQL分析, 没有MapReduce技能的Hadoop可视化设计. 通过云版本提供健壮的数据质量和内部应用程序.

62. MapR

Apache Hadoop的MapR分布为企业提供了最高等级的分布式数据平台来存储和实践大数据. MapR包支持交互式、批处理和实时应用程序.

63.

这个解决方案连接到数据, 无论何时何地, 不管它的复杂性和大小,或者使用谷歌、BigQuery和Hadoop之类的工具组合结构化和非结构化数据.

它提供了两种管理大数据的方法,两者都具有最好的用户体验. QlikView提供了100%的内存架构和混合方法,既可以处理内存中的数据,也可以处理外部来源的数据.

它结合了大数据和大内容,以及Hadoop. 它提供了索引和自动的特别功能, 不使用价格过高的数据建模,也具有完全的安全性. 高级文本分析添加了来自人工生成数据源的上下文,并支持业务智能和数据可视化工具.

它支持企业级和集成的数据分析与搜索, 可视化管理, 还有专家的支持. 对于需要快速性能而无需停机的在线应用程序来说,它是最好的分布式数据库选择之一.

这是一套工具, 框架和api, BI解决方案的协作, 分析和可视化构建在云中并作为服务交付的数据.

68. 谷歌

该平台以完整的网络规模进行数据分析, 在一个完全托管的, 服务器更少的体系结构,后端系统基础设施是自动管理的, 你可以专注于商业洞察部分.

Datameer是一个SaaS大数据分析平台,用于部门专项部署. 它以Hadoop云提供商Bigstep和Altiscale为特色. 它将大数据分析环境简化为Hadoop平台上的单一应用程序.

70. CSC

它帮助企业更快地从数据中获得价值. 使用此工具,企业可以快速开发, 利用利用分析软件的中央订阅平台,安全部署大数据和分析应用程序, 工具和基础设施.

71. Flytxt

它旨在整合快速数据、大数据以获得可操作的见解. 它采用了一种混合架构,将运行Hadoop的集群与RDBMS作为元数据存储和用于事务数据处理的内存数据库连接起来.

Amdocs Insight大数据平台支持Amdocs分析应用和数据服务,以实现收入, 提升业务能力,改善客户体验.

思科提供集成的基础设施和分析来支持大数据生态系统, 提供可扩展和安全的基础设施和有价值的见解.

它建立在Spark、Hadoop和本地云api之上. 它适用于任何地方,包括现有的分析生态系统、BI工具和硬件.

75. GE ​

它与工业应用程序协作,有效地优化完整的操作环境.

以下是顶级开源工具

大数据并不是一个较新的概念. 新的是数据有多大, 或者它的增长速度有多快,处理起来有多复杂.

MapReduce的形象

它是一个编程模型和框架,用于创建快速分析大数据的应用程序, 在集群上并行计算节点. Hadoop等独立操作系统的处理应用.

77. 一个

的一个形象

提供内存处理,快速分析实时数据. 适用于windows, linux, OS X操作系统.

HPCC系统图像

它是一个性能优于Hadoop的高性能计算集群. 它可以在Linux上使用免费的社区版本和付费的版本.

79. 风暴

风暴的形象

由推特, 它提供分布式实时计算能力,被称为“实时Hadoop”.“它是可扩展的,容错的,健壮的,适用于所有编程语言和Linux操作系统.

80. Hadoop

Hadoop的形象

术语“Hadoop”和“大数据”经常被用作同义词. Apache基金会赞助了多个项目,涵盖了Hadoop的各种能力. 多个供应商提供Hadoop和连接技术的支持版本. 适用于Windows, Linux和OS X.

卡桑德拉的形象

NoSQL数据库由脸谱网开发,现在由Apache基金会处理. Netflix、Urban Airship、推特、Reddit、Constant 联系、Digg和Cisco都在使用它. 它独立于操作系统.

82. HBase

HBase的形象

HBase是一个Apache项目,为Hadoop提供了一个非关系型数据存储. 功能包括线性和模块化的可伸缩性,自动故障转移支持等. 是操作系统独立.

83. Neo4j

Neo4j的形象

全局图形数据库,将性能提高到1000倍或更多. 关系数据库. 它甚至有高级版本,可以在Windows和Linux上运行.

CouchDB的形象

它将web数据存储在JSON文档中,通过使用JavaScript进行查询访问. 还提供分布式扩展和容错存储. 适用于Windows, Android, Linux, OS X.

OrientDB的形象

每秒存储15万个文档,加载图表只需几毫秒. 支持ACID事务和快速索引.

Terrastore的形象

它提供了可伸缩性、弹性和一致性. 支持范围查询, 自定义数据分区, 谓词下推, 服务器端更新功能, 事件处理和减少查询. 是操作系统独立.

FlockDB的形象

商店推特社交图(i.e.,谁在跟踪谁或阻止谁)的水平扩展和快速读写. 是操作系统独立.

88. Hibari

Hibari的形象

一致性是大数据存储的重要内容, 可用性和快速性能支持许多电信公司. 是操作系统独立.

89. Riak

Riak的形象

一个强大的开源和分布式数据库. 用户包括康卡斯特、Voxer、Yammer、Joyent、波音和Kiip.我,SEOMoz, Formspring, DotCloud和丹麦政府. 适用于Linux和OS X.

Hypertable的形象

提供高效和快速的性能,从而节省成本. 它既有开源的,也有付费的支持. 可在Linux, OS X上使用.

Blazegraph的形象

它是高度可伸缩和高性能的数据库,可作为开放源代码使用,并具有商业许可. 它独立于操作系统.

92. 蜂巢

蜂巢的形象

它是Hadoop的数据仓库,提供对大数据的数据汇总和分析. 它使用一种类似sql的语言蜂巢QL,并且是独立于操作系统的.

InfoBright的形象

它是一个可伸缩的数据仓库,存储高达50TB,压缩高达40:1,以获得最佳驱动性能. 适用于Windows, Linux.

Infinispan的形象

基于Java的, 高度可伸缩的数据网格平台,用于多核架构,并提供分布式缓存能力. 是操作系统独立.

复述的形象

提供保存在磁盘上的内存键值存储,用于持久化. 支持多种编程语言,在Linux上操作.

Jasersoft的形象

它是全球最常用、最灵活、最具成本效益和部署最广泛的BI软件. 有商业和开源版本吗, 包括大数据报告解决方案,是独立于操作系统的.

97. Jedox

Jedox的形象

包括加州网络, OLAP服务器, Palo for Excel和Palo ETL服务器提供开源和基于商业软件的工具. 是操作系统独立.

Pentaho的形象

为10人提供大数据分析工具,以及数据挖掘, 仪表板和报告. 支持Windows、Linux、OS X操作系统.

SpagoBI的形象

完整的开源商业智能解决方案是否带有商业服务, 支持和培训,是独立的操作系统.

100. KNIME

KNIME的形象

提供用户友好的数据处理、整合和分析. Gartner在2010年将KNIME评为分析、BI和性能方面的“酷供应商”. 支持Windows、Linux、OS X操作系统.

101. BIRT

BIRT的形象

由Actuate联合创建,为Java应用程序添加报告功能. 是操作系统独立.

RapidMiner的形象

它是一个领先的文本和数据挖掘开源系统. 工作在开源版本和付费支持,是独立的操作系统.

103. Mahout

Mahout的形象

在Hadoop上提供分类、聚类和协同过滤的算法. 该项目的目标是形成可扩展的机器学习库. 是操作系统独立.

104. 橙色

橙色的形象

提供多种可视化和包含100多个小部件的工具箱. 适用于Windows, Linux和OS X.

105. Weka

Weka的形象

提供可应用于数据或在其他Java应用程序中使用的数据挖掘算法. 这是一个由Pentaho赞助的大型机器学习项目的一部分. 操作系统:Windows、Linux、OS X.

DataMelt的形象

能进行数据挖掘、统计分析、数学计算和数据可视化吗. 它支持Java和相关的编程语言,包括Jython、Groovy、JRuby和Beanshell. 它独立于操作系统.

107. 龙骨

龙骨的形象

龙骨帮助使用评估算法进行数据挖掘问题,如分类, 回归, 模式挖掘和聚类. 它包含了一个大的流行算法集合,用来关联新的算法. 它独立于操作系统.

108. SPMF

SPMF的形象

它是基于java的数据挖掘框架, 重点关注顺序模式挖掘, 并且有用于链接规则挖掘的工具, 项集挖掘和顺序规则挖掘. 它有46种不同的算法,并且是独立于操作系统的.

喋喋不休的形象

通过为数据挖掘提供图形界面,使非程序员更容易使用R语言. 可以建立模型,评分数据集和绘制图形. 适用于Windows, Linux和OS X.

110. Gluster

Gluster的形象

它为更大的数据集提供统一的文件和对象存储. 可以扩展到72 brontobytes,在Linux上扩展Hadoop的能力.

Hadoop分布式文件系统的图像

它是Hadoop的主要存储结构. 它快速地将数据复制到集群中的众多节点上,以提供可靠的数据, 快速的性能. 适用于Windows, Linux和OS X.

112.

猪的形象

它是一种Apache数据分析工具,使用称为猪 Latin的文本语言, 为Map-Reduce生成程序序列. 它帮助写作, 理解和维护并行执行的数据分析任务的程序. 它独立于操作系统.

113. R

R的形象

由贝尔实验室建造, R是一种编程语言,具有类似于S的图形和统计计算环境. 该环境由一些工具组成,这些工具可以简化数据操作, 创建图表, 图表和用Windows进行计算, Linux和OS X.

发射极耦合逻辑的形象

发射极耦合逻辑是一套完整的工具, 在HPCC中由一个IDE和调试器组成, 文件可在HPCC网站上找到. 它在Linux上运行.

115. Lucene

Lucene的形象

它为巨大的数据集提供了非常快速的索引和搜索功能. 它的索引超过95GB/小时,同时使用现代硬件. 它独立于操作系统.

116. Solr

它是一个基于Lucene的高级企业搜索工具. 它为Netflix、CNET、AOL和Zappos等大型网站提供了搜索能力. 它独立于操作系统.

117. Sqoop

“117 Sqoop形象”

它在rdbms、Hadoop和数据仓库之间传输数据. 它现在是Apache的顶级项目,并且是独立于操作系统的.

118. 水槽

“118”形象水槽

一个Apache项目,它收集、聚合和传输所需的日志数据从应用程序到HDFS. 它是一个健壮的、容错的基于java的项目. 支持Windows、Linux、OS X操作系统.

119. Chukwa

“119 Chukwa形象”

基于MapReduce和HDFS平台, 它从更大的分布式系统中收集数据,并显示和分析收集到的数据. 适用于Linux和OS X.

它是“大内存”平台,允许企业应用程序在服务器内存中管理和存储大数据, 快速的性能. 该公司提供其平台的开源和商业版本. 它独立于操作系统.

121. Avro

它是一个基于JSON定义模式的数据序列化系统,带有C、c++、c#和Java提供的api. 它独立于操作系统.

122. Oozie

它是一个Apache项目,用来协调Hadoop作业的调度. 它根据编程时间或数据可用性触发作业. 适用于Linux和OS X.

它是一个集中的服务,用于保持配置细节, 命名, 通过组服务提供分布式同步. 可以获得Java、C、Python、REST和Perl的api. 适用于Linux, Windows(仅用于开发)和OS X(仅用于开发).

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