大数据用什么软件

大数据领域常用的软件包括Hadoop、Spark、Flink等分布式计算框架，以及Hive、Pig、HBase等数据仓库和数据处理工具。还有各种可视化工具如Tableau、Power BI等用于数据分析和展示。

大数据，作为一种革命性的信息资产管理方法，已逐渐成为现代社会的核心驱动力，它不仅改变了企业运作的方式，还对科学研究、医疗健康、金融服务等领域产生了深远影响，下面将详细介绍一些主要的大数据软件和工具：

1、Hadoop：

Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，以其强大的数据处理能力和成本效益受到广泛欢迎。

它能够处理PB级别的数据，通过维护多个数据副本确保数据的可靠性。

Hadoop的可伸缩性和高效的并行处理能力使其成为企业和研究机构的首选工具。

2、RapidMiner:

RapidMiner是一个领先的数据挖掘解决方案，提供了广泛的数据艺术技术支持。

它极大地简化了数据挖掘过程中的设计和评估步骤，适用于多种数据挖掘任务。

3、Storm:

Storm是一个分布式的实时计算系统，特别适用于处理大规模的数据流。

它的高容错性和多语言支持使其在处理实时数据时表现卓越。

Storm被Twitter、阿里巴巴等大公司所使用，证明了其在工业界的重要性和实用性。

4、HPCC:

HPCC (High Performance Computing Cluster) 是旨在开发可扩展计算机系统及软件的计划，支持太位级网络的传输性能，增强研究和教育机构的网络连接能力。

5、Pentaho BI:

Pentaho BI不同于传统的BI产品，以流程为中心，面向解决方案。

它集成了多种API和开源软件，使得商务智能应用的开发更为便捷。

6、Excel 2016:

对于初学者来说，Excel是一个理想的快速数据分析工具，可以创建内部使用的数据图。

尽管在颜色和样式上的选择有限，但它依然在数据分析中占有一席之地。

7、SPSS 22:

SPSS 22版本提供了强大的统计图制作功能，从简单的图表到复杂的3D视图都能绘制。

用户自定义的颜色、线条和文字功能使图表更加丰富和吸引人。

8、R语言:

R语言主要用于统计分析和绘图，其分析速度与商业软件如MATLAB相当。

R语言在统计分析领域尤其受到青睐，广泛应用于学术研究和工业项目。

各种大数据工具各有千秋，选择合适的工具应基于具体的应用场景和需求，学习和掌握这些工具不仅可以提高数据处理的效率，还可以帮助做出更准确的数据驱动决策。