数据分析工具的底层技术有哪些？

 

当今社会是一个大数据社会，但是在浩瀚的数据中，如果放置这些数据，不加以分析整理，那就相当于一堆废的数据，对人类的发展没有任何意义，因此就有了数据分析工具的出现。因为在分析海量的数据时，免不了要借助一些大数据分析工具软件，那数据分析工具除了上层应用层面之外，它的底层核心技术到底有哪些呢？

 

首先要介绍的是一款由于成本低，任何人都可以使用的数据分析工具软件——Hadoop。这是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。可以对从GB到PB级的数据量实现复杂的查询和分析，具有高可扩展性，用户可以通过增加集群节点数量，线性提高系统的处理能力。

 

其次是HPPC，与Hadoop不同的是它拥有先进软件技术与算法，主要应用于国家科研与教育网络，促进教育更加个性化、精细化、智能化、并提高行政管理效率。

 

而另外一款基于Hadoop的软件，是一个分布式的，容错的系统——Storm。这是一个自由的开源软件，人们都追求可靠的数据分析工具，而Storm拥有非常强大可靠的处理庞大的数据流，敏捷分析、打造数据可视化与数据应用场景。

 

还有Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark 是一种与Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

 

软件的底层架构的重要性不言而喻，无论是在性能、可修改性、安全性、可扩展性等方面都影响着系统最终的质量属性和性能。

 

随着用户对数据分析应用的意识不断提高，对数据分析工具的需求也在不断加大，而在选择数据分析工具的时，不但要考察该工具是否可以在统一的平台上完成全流程数据分析任务，一站式实现用户数据应用，而且要看考察该工具的底层技术架构是否有更高的性能，因为它直接决定了数据分析工具上层应用的便利性。