大数据用到哪些软件

一、数据采集工具

八爪鱼

免费易用的网页爬虫工具，支持定时云采集和第三方扩展插件，适合初学者和技术人员。

Content Grabber

支持智能抓取和自定义脚本开发，适合技术型用户。

Import.io

B2B数据集成平台，可抓取网页数据并导出至数据库或第三方平台。

Parsehub

支持采集动态网页数据（如AJAX），提供免费试用期。

二、数据存储与处理框架

Hadoop生态

- HDFS：

分布式存储系统，支持海量数据存储。

- MapReduce：并行计算框架，适用于批量处理。

- HBase：实时读写数据库，适合动态数据存储。

- Hive：数据仓库工具，提供SQL接口进行数据查询。

Spark

内存计算框架，比Hadoop快3-4倍，支持机器学习算法（如MLlib）。

Flink

低延迟、高吞吐的流处理框架，适用于实时监控和推荐系统。

三、数据分析与挖掘工具

Excel

基础工具，支持数据整理、统计分析和简单可视化，适合中小规模数据。

SPSS

专业统计分析软件，涵盖回归分析、聚类分析等高级功能。

Tableau

交互式可视化平台，可将复杂数据以动态图表形式呈现。

Python

- NumPy：

数值计算核心库。

- Pandas：数据处理管道工具，支持数据清洗和转换。

- Matplotlib/Seaborn：数据可视化库。

- Scikit-learn：机器学习库。

四、数据管理与同步工具

KDC金仓数据比对工具

支持数据比对、结构比对和用户管理，适用于数据质量监控。

KFS金仓异构数据同步软件

用于异地容灾和数据共享，兼顾数据仓库场景。

五、其他常用工具

R语言：

统计分析和图形绘制领域的首选工具。

Jupyter Notebook：交互式编程环境，支持数据探索和文档化。

总结

选择大数据软件需结合具体场景：

Hadoop生态适合超大规模数据存储和批处理；

Spark和 Flink适用于实时数据处理；

Python及其生态工具适合快速开发和原型设计；

Excel和 SPSS则常用于中小规模数据分析。

建议根据数据量、计算需求和技术栈进行选型，并考虑集成与扩展性。