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大数据软件学习入门技巧,一般而言,在进行大数据处理时,会先使用大数据数据库,如 MongoDB、 GBase等。然后利用数据仓库工具,对数据进行清理、转换、处理,得出有价值的数据。接着用数据建模工具建模。最终用大数据工具进行可视化分析。
基于上述描述,我们按照流程来讨论所使用的工具。
大数据工具:数据存储与管理工具
大数据从数据存储开始,也就是从大数据框架Hadoop开始。这个由 Apache基金会运营的开放源码软件框架,可以在通用计算机集群上分布式存储大型数据集。海量数据需要大量信息,存储是关键。但是,除了存储之外,还需要一种方法来将所有这些数据组合成某种格式/治理结构,以便对其进行分析。
2.大数据工具:清理数据的工具
利用数据仓库工具-实时。“实时”基于 Hadoop分布式文件系统,其数据存储在HDFS中。在创建表时,Hive本身不具有特殊的数据存储格式,也不对数据进行索引,只需将列分隔符和行分隔符告知 Hive数据, Hive即可解析数据。
3.大数据工具: DataModel工具
SPSS:主要用于数据建模工作,功能稳定、功能强大,可以满足中小型企业在建立商业模型时的需求。
4.大数据工具:数据可视分析工具
一站式数据分析平台 ABI,上面提到的工具。提供了ETL数据处理、数据建模和一系列数据分析服务,并且提供了丰富的数据分析工具:除了中国式复杂报表、 dashboard、 class报表之外, ABI还支持自助式分析,包括拖拽式多维表、 dashboard表和 dashboard表。与此同时, word类的即席报告,幻灯片报告,让报告的表现更加精彩。因此,直接去学习这个软件就足够了。
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