2.大数据工具：XPLENTY
所有数据源都汇集在这个基于云的大数据分析应用程序中，用于整合、分析和准备数据。其用户友好的图形界面让你可以使用 ETL、ELT 或复制。Xplenty 是一套全面的工具，用于构建低代码和无代码数据管道。它提供营销、分销和开发选项。
优点：
● 它是一个具有弹性和可扩展性的云网络。
● 可以立即访问一系列数据存储和各种数据转换组件集合
● 通过使用 Xpleenty 丰富的表达语言，可以整合复杂的数据准备功能。
● 它提供了一个定制的、灵活的 API 组件。
缺点：
● 没有按月订阅的选项。
3.CDH（HADOOP的CLOUDERA发行版）
在其免费分发站点上，CDH 包括了 Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Impala 和许多其他开源大数据分析工具。它允许你收集、存储、管理、发现、建模和分发无限量的数据。
优点：
● 完整而准确的分配。
● Hadoop 集群由 Cloudera Manager 管理得非常好。
● 部署简单。
● 管理不那么复杂。
● 高安全性管理
缺点：
● 很少有如 CM 服务图表这样复杂的用户界面。
● 几种建议的安装方法令人困惑。

4.大数据工具：R
R 是一种统计分析工具，是目前可用的最全面的大数据分析工具之一。存在开源、免费、多范式和多样化的软件生态系统。C、Fortran 和 R 是编程语言。数据处理、数据操作、分析和可视化是统计人员和数据挖掘人员最常见的用例。
优点：
● R 的最大价值在于生态系统包的庞大性。
● 无与伦比的图形和图表功能。
5.CASSANDRA
Apache Cassandra 是一款免费的大数据分析工具，旨在跨许多商品服务器处理大量数据，提供高可用性。开源的 NoSQL DBMS 使用 CQL（Cassandra 结构语言）与数据库进行交互。
优点：
● 没有单一的故障点。
● 它可以非常快速地管理大量数据。
● 它具有日志结构存储和线性可扩展性。
缺点：
● 需要额外的故障排除和维护工作。
● 它可以促进聚类。
● 没有行级锁定功能。
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