如今，从小型初创企业到行业巨头，各种规模的供应商都在使用开源来处理大数据和运行预测分析。本文介绍了一些大数据方面的顶级开源工具，分为四个领域：数据存储，开发平台，开发工具和集成，分析和报告工具。
随着大数据与预测分析的成熟，开源作为底层技术授权解决方案的最大贡献者的优势越来越明显。
如今，从小型初创企业到行业巨头，各种规模的供应商都在使用开源来处理大数据和运行预测分析。借助开源与云计算技术，新兴公司甚至在很多方面都可以与大厂商抗衡。
以下是一些大数据方面的顶级开源工具，分为四个领域：数据存储、开发平台、开发工具和集成、分析和报告工具。
数据存储：
- Apache Hadoop– Cloud Foundry(VMware), Hortonworks, Hadapt
- NoSql 数据库 – MongoDB, Cassandra, Hbase
- SQL 数据库 – MySql(Oracle), MariaDB, PostgreSQL, TokuDB
开发平台：
- Apache Hadoop平台 – Impala(开源大数据分析引擎); Lingual(ANSI SQL); Pattern(analytics); Cascading(开源大数据应用程序开发框架)
- Apache Lucene和 Solr平台
- OpenStack(构建私有云和公有云)
- Red Hat (搭载 Hadoop 服务器的标准 Linux 发行版)
- REEF(微软的Hadoop开发者平台)
- Storm(集成了各种排队系统和数据库系统)
开发工具和集成：
- Apache Mahout(机器学习的编程语言)
- Python 和 R(预测分析编程语言)
分析和报告工具：
- Jaspersoft(报告和分析服务器)
- Pentaho(数据集成和业务分析)
- Splunk(IT分析平台)
- Talend(大数据集成，数据管理和应用集成)
以上就是我们总结的大数据方面不错的工具，希望对您有所帮助。
英文原文： blackducksoftware
