开源数据分析系统（开源数据分析系统怎么用）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于开源数据分析系统的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、数据分析常用的软件有哪些？

• 2、报表工具推荐（收费、开源）

• 3、大数据核心技术有哪些？

• 4、大数据行业有哪些工作机会，招聘的岗位技能有哪些

一、数据分析常用的软件有哪些？

1）国外的数据分析公司：SAS BI、IBM的cognos、Oracle BIEE、SAP BO、Informatica、Arcplan、Tableau等等；

2）国内的数据分析公司：象形ETHINKBI、smartbi等。

二、报表工具推荐（收费、开源）

报表工具我推荐可以使用思迈特软件Smartbi的。思迈特软件Smartbi报表工具的最大特点是采用Excel作为报表设计器（Excel插件），能够利用很多Excel的很多功能。有免费版，3用户以下免费，功能和收费版相同。

思迈特软件Smartbi的产品具有以下优势：

1、简单易用上手快

融合分析(Excel界面自助取数完成自助分析，无需学习)、自然语言分析、自助仪表盘(所见即所得)

2、亿级数据，秒级响应

支持滚动加载，大大提升报表的加载速度；采用负载均衡，内置查询引擎能进行线性扩充；支持MPP高速缓存库抽取数据，真正实现亿级数据，秒级响应！

3、强大的计算能力

提供分布式计算，支持表计算、跨库计算、OLAP多维计算、时间智能计算、SQL扩展、Python扩展，所有的表现层使用统一的数据模型，具备非常强大的计算能力！

4、保障系统稳定性

平台支持分布式session共享、扩展包热加载，持续扩展产品补丁包更新机制，还能可视化地进行系统检查和监控，安全有效地保障系统的稳定性。

5、便捷的分享协同

提供应用商店、消息中心、数据导航、数据答疑、互助共享等功能，通过分享和协作解决企业无沉淀、无共享、无文化的问题，帮助企业构建完善的数据化运营的生态系统。

广州思迈特软件Smartbi有限公司（思迈特软件Smartbi）成立于2011年，致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案，以提升和挖掘企业客户的数据价值为使命，专注于商业智能(BI)与大数据分析软件产品与服务。

三、大数据核心技术有哪些？

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。

4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。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。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

四、大数据行业有哪些工作机会，招聘的岗位技能有哪些

大数据主要有以下职位： 1）数据分析师Data analyst：指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。

以上就是关于开源数据分析系统相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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