支持的操作系统：Linux 。
大数据分析工具有哪些，有什么特点？ 1、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 。
2、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 。
3、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 。
4、Apache Drill
【历史地理知识|大数据分析工具有哪些，股市大数据分析工具】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 。
5、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 。
6、Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架 。 其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发 。 它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案 。
常用的大数据分析软件有哪些？ 虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗 。 无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面 。 而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具 。
- Python
Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言 。 Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库 。 它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起 。 -
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
- 历史地理知识|城市配套费包括哪些，城市基础设施配套费收费标准
- 历史地理知识|莆田二十四景有哪些，莆田市二十四景在哪里
- 历史地理知识|济南的3加2学校有哪些，济南市3十2公办学校哪些
- 历史地理知识|梅州是哪个省的，广东梅州为什么是最穷的城市
- 历史地理知识|普宁是哪个省，揭阳市普宁市在哪里
- 历史地理知识|通辽是哪个省，通辽原来是吉林省的
- 历史地理知识|营口是哪个省，营口属于哪个省哪个是哪个区
- 历史地理知识|廊坊属于哪个省，廊坊属于哪个是哪个省
- 历史地理知识|兴县属于哪个市，山西省吕梁市兴县简介
- 历史地理知识|益阳是哪个省，益阳是哪个省哪个区的
常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库 。 需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现 。