众所周知，大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。它的含义十分广泛，并庞大复杂，需要有专门设计的硬件和软件工具来进行数据处理和分析。下面给大家推荐几款常见好用的数据分析工具，以供参考选择。
Hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
下秒数据Nexadata
下秒数据融合了数据服务需求的所有阶段，为企业提供一站式数据服务。专注于数据集成和数据流程自动化解决方案，将数据流转化为业务价值流，让用户可以0代码轻松连接、探索、建模、可视化和流转任何来源的数据，帮助企业打通数据形成一个可复用的数据服务平台，用技术手段激活数据资产。
1、快速数据准备
数据虚拟化集成，数据准备速度提高十倍
通过预置的数据库和应用连接器，只需5分钟点击鼠标即可启动数据集成，开箱即用。支持实时或离线数据对接，真正做到业务数据实时互通。匹配当下大数据生态，助力企业统筹全域数据资产。
2、下秒，轻松建模
告别代码依赖，IT小白也能快速完成数据建模
支持低代码自动化数据处理管道方式进行数据建模，智能数据洞察。UI操作自动翻译为SQL，复杂计算分解为模块节点，版本控制、监测和告警。把 80%的探索性工作交给下秒数据，业务人员、数据科学家等无需专业的编程能力即可进行数据建模。
3、数据应用自动化
智能管理企业最有价值数据，让你的数据用起来
支持自定义API和定时调用方式将数据结果反向集成到目标业务系统，构建数据集成闭环管道，实现数据自动化，与应用系统同步协同作业，激活更多数据应用场景，挖掘数据价值。
Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。
Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google’s Dremel.
据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。
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。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
