數據分析工具的底層技術有哪些？
作者: 數據分析專家??來源: 研究院??時間:2020年06月03日
當今社會是一個大數據社會，但是在浩瀚的數據中，如果放置這些數據，不加以分析整理，那就相當于一堆廢的數據，對人類的發展沒有任何意義，因此就有了數據分析工具的出現。因為在分析海量的數據時，免不了要借助一些大數據分析工具軟件，那數據分析工具除了上層應用層面之外，它的底層核心技術到底有哪些呢？
首先要介紹的是一款由于成本低，任何人都可以使用的數據分析工具軟件——Hadoop。這是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架。可以對從GB到PB級的數據量實現復雜的查詢和分析，具有高可擴展性，用戶可以通過增加集群節點數量，線性提高系統的處理能力。
其次是HPPC，與Hadoop不同的是它擁有先進軟件技術與算法，主要應用于國家科研與教育網絡，促進教育更加個性化、精細化、智能化、并提高行政管理效率。
而另外一款基于Hadoop的軟件，是一個分布式的，容錯的系統——Storm。這是一個自由的開源軟件，人們都追求可靠的數據分析工具，而Storm擁有非常強大可靠的處理龐大的數據流，敏捷分析、打造數據可視化與數據應用場景。
還有Apache Spark 是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。Spark 是一種與Hadoop 相似的開源集群計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。
軟件的底層架構的重要性不言而喻，無論是在性能、可修改性、安全性、可擴展性等方面都影響著系統最終的質量屬性和性能。
隨著用戶對數據分析應用的意識不斷提高，對數據分析工具的需求也在不斷加大，而在選擇數據分析工具的時，不但要考察該工具是否可以在統一的平臺上完成全流程數據分析任務，一站式實現用戶數據應用，而且要看考察該工具的底層技術架構是否有更高的性能，因為它直接決定了數據分析工具上層應用的便利性。
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