在大數據和大數據分析中，它們對企業的影響力不斷提高。大數據分析是研究大量數據以查找模式，相關性和其他有用信息的過程，可以幫助公司更好地適應變化并做出更明智的決策。簡單的講，大數據分析就是分析和處理大量數據以獲得所需的數據。那么大數據分析處理工具有哪些？下文總結的這五個大數據分析處理工具你知道幾個呢？

　　大數據分析處理工具有哪些？

　　一、HPCC

HPCC是美國實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟件，以支持太位級網絡傳輸性能，開發千兆 比特網絡技術，擴展研究和教育機構及網絡連接能力。這個項目包括五個部分：高性能計算機系統、國家科研與教育網格、信息基礎結構和應用、先進軟件技術與算法、基本研究與人類資源。

　　二、Hadoop

Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以并行的方式工作，通過并行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴于社區服務器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。Hadoop是一個能夠讓用戶輕松架構和使用的分布式計算平臺。用戶可以輕松地在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序。Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平臺上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。

優點主要有：高可靠性、高效性、高擴展性、高容錯性。

　　三、Storm

Storm是自由的開源軟件，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用于處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、 Admaster等等。

Storm有許多應用領域：實時分析、在線機器學習、不停頓的計算、分布式、RPCETL等等。Storm的處理速度驚人，Storm是可擴展、容錯，很容易設置和操作。

　　四、RapidMiner

RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。可以被應用在許多不同的應用領域，包括文本挖掘，多媒體挖掘，功能設計，數據流挖掘，集成開發的方法和分布式數據挖掘。

主要功能和優點：免費提供數據挖掘技術和庫；100%用Java代碼；數據挖掘過程簡單，強大和直觀；內部XML保證了標準化的格式來表示交換數據挖掘過程；可以用簡單腳本語言自動進行大規模進程；多層次的數據視圖，確保有效和透明的數據；圖形用戶界面的互動原型；命令行自動大規模應用； Java API；簡單的插件和推廣機制；強大的可視化引擎，許多尖端的高維數據的可視化建模；400多個數據挖掘運營商支持。

　　五、Pentaho BI

Pentaho BI 平臺是一個以流程為中心的，面向解決方案的框架。其目的在于將一系列企業級BI產品、開源軟件、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。它的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。

Pentaho BI 平臺，Pentaho Open BI 套件的核心架構和基礎，是以流程為中心的，因為其中樞控制器是一個工作流引擎。工作流引擎使用流程定義來定義在BI 平臺上執行的商業智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平臺包含組件和報表，用以分析這些流程的性能。目前，Pentaho的主要組成元素包括報表生成、分析、數據挖掘和工作流管理等等。這些組件通過 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技術集成到Pentaho平臺中來。 Pentaho的發行，主要以Pentaho SDK的形式進行。

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