大数据指的是海量数据的分析处理，可能是EB级的数量处理，我们之前也提到过大数据拥有4V特性，Volume（大量）、Velocity（高 速）、Variety（多样）、Value（价值），对于大数据的分析处理，需要有专门设计的硬件和软件工具进行专业化处理，大数据经过收集再到清洗计算挖掘再到展现和利用，每一步可用的工具都不同，下面我们就来扒一扒大数据领域一些实用工具吧。

1、  收集工具

由于大数据数据集的体量非常巨大高达EB级，而数据源来来自于各种公开信息、传感器、气候等各种渠道，以互联网渠道举例，网站公开信息、交易记录、 评价信息、网络日志、视频、事监控、大型电子商务、门户信息或垂直媒体等各种渠道。像八爪鱼采集器也是新一代采集技术的大数据收集工具，除此以外，数据源 收集这块目前比较常见的工具有：

scraperWIKI（可从多种数据源获取数据，生成自定义视图）

needlebase（可编写代码自动化抓取公开网站）

2、  数据处理

Hadoop (能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,具有高可靠性、高扩展性、高效性和高容错性)

Storm(分布式实时计算系统，开源系统，支持多种编程语言，可处理Hadoop的批量数据)

Apache Drill（有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集）

RapidMiner（分布式数据挖掘，免费提供数据挖掘技术和库，支持JAVA代码）

3、  数据存储（计算）

Apache Hadoop

NoSql 数据库 – MongoDB, Cassandra, Hbase

SQL 数据库 – MySql(Oracle), MariaDB, PostgreSQL, TokuDB

4、  数据清洗

DataWrangler（基于网络服务的可视化组数据清洗和重排工具，文本编辑简单，但不适合商业或敏感信息处理）

Google Refine（支持多种格式数据的聚类分析，无电子表格计算功能）

OpenRefine （交互数据转换工具，可对新的行数据进行编码）

5、  数据分析

Jaspersoft(报告和分析服务器)

Pentaho(数据集成和业务分析)

Splunk(IT分析平台)

Talend(大数据集成，数据管理和应用集成)

6、展现工具

可视化展现工具

EXCEL/ CSV/JSON（很对企业人员均会用到的数据分析工具）

Google Chart API（动态图标工具，须支持JavaScript的设备上使用）

Flot（线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器）

D3（支持SVG渲染的另一种JavaScript库，提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式）

Processing（数据可视化的招牌工具，编写简单的代码即可编译成JAVA）

FUSION TABLES(可根据地理位置可视化数据)

Gephi（进行社交图谱数据可视化分析的常用工具）

SPSS和SAS

R(大数据预测分析工具）

Modest Maps（本身的地图库较小，但是配合WAX等扩展库很强大）

OpenLayers（可靠性高的地图库）

除了上述介绍的一些工具外，每个类别还有很多其他的工具可实现，有兴趣的朋友可以进一步去了解。