大數據給了我們前所未有的收集海量信息的可能，因為數據交互廣闊，存儲空間近乎無限，所以我們再也不用因“沒地方放”而不得棄掉那些“看似無用”的數據。

　　在浩瀚的數據中，如果放置這些數據，不去分析整理，那就相當于一堆廢的數據，對我們的發展沒有任何意義。今天千鋒大數據培訓的講師給大家分享的就是：大數據分析工具的介紹和使用。

　　工具一：Pentaho BI

　　Pentaho BI和傳統的一些BI產品不一樣，這個框架以流程作為中心，再面向Solution(解決方案)。Pentaho BI的主要目的是集成一系列API、開源軟件以及企業級別的BI產品，便于商務智能的應用開發。自從Pentaho BI出現后，它使得Quartz、Jfree等面向商務智能的這些獨立產品，有效的集成一起，再構成完整且復雜的一項項商務智能的解決方案。

　　工具二：RapidMiner

　　在世界范圍內，RapidMiner是比較好用的一個數據挖掘的解決方案。很大程度上，RapidMiner有比較先進的技術。RapidMiner數據挖掘的任務涉及了很多的范圍，主要包括可以簡化數據挖掘的過程中一些設計以及評價，還有各類數據藝術。

　　工具三：Storm

　　Storm這個實時的計算機系統，它有分布式以及容錯的特點，還是開源軟件。Storm可以對非常龐大的一些數據流進行處理，還可以運用在Hadoop批量數據的處理。Storm支持各類編程語言，而且很簡單，使用它時相當有趣。像阿里巴巴、支付寶、淘寶等都是它的應用企業。

　　工具四：HPCC

　　某個國家為了實施信息高速路施行了一個計劃，那就是HPCC。這個計劃總共花費百億美元，主要目的是開發可擴展的一些計算機系統及軟件，以此來開發千兆比特的網絡技術，還有支持太位級網絡的傳輸性能，進而拓展研究同教育機構與網絡連接的能力。

　　工具五：Hadoop

　　Hadoop這個軟件框架主要是可伸縮、高效且可靠的進行分布式的處理大量數據。Hadoop相當可靠，它假設了計算元素以及存儲可能失敗，基于此，它為了保證可以重新分布處理失敗的節點，維護很多工作數據的副本。Hadoop可伸縮，是因為它可以對PB級數據進行處理。

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