上千台服务器抽取数据用什么方案

⑴ 如何快速地在上千台服务器上部署一项服务

部署的过程，本文只说明从一个打好包的二进制文件或jar包（这里简称服务器程序压缩文件）到这个服务器程序在所有服务器上运行的过程。

这个过程，可分为如下几个阶段：
1.将服务器程序压缩文件传输到所有的服务器上;
2.在所有的服务器上将服务器程序压缩文件解压到特定的路径;
3.在所有的服务器上执行服务器程序;
4.如果发布的服务器程序出现问题，回滚.

====================================================

这其中，涉及到如下几种需求：
1.免登陆
2.将文件从一台服务器传输到所有的服务器上，实现了这种需求，就可以将服务器程序压缩文件传输到所有的服务器上
3.在一台服务器远程执行命令，使所有的服务器都能够执行该命令，实现了这种需求，就可以在所有的服务器上将服务器程序压缩文件解压到特定的路径，并所有的服务器上执行服务器程序。

1.免登陆由于各种文章和Blog介绍较多，这里就不再涉及。

2.如何将文件从一台服务器传输到所有的服务器上
#! /bin/sh
#tf.sh

IPS=(ip地址1 ip地址2 ip地址3 ...)
for ip in ${IPS[*]}
do
do
echo "----Transfer File in $ip----"
scp $1 $ip:$2
done

3.如何在一台服务器上远程远程执行命令，是的所有的服务器都能够执行该命令
#! /bin/sh
#ec.sh

IPS=(ip地址1 ip地址2 ip地址3 ...)
for ip in ${IPS[*]}
do
do
echo "----Execute Command in $ip----"
ssh $ip $1
done

=======================================================

1.将服务器程序压缩文件传输到所有的服务器上;
tf.sh /home/admin/server2.0.tar.gz /home/admin/

2.在所有的服务器上将服务器程序压缩文件解压到特定的路径;
ec.sh "tar -zxvf /home/admin/server2.0.tar.gz"

3.在所有的服务器上执行服务器程序;
ec.sh "sh /home/admin/server2.0/run.sh"

4. 回滚
ec.sh "sh /home/admin/server1.0/rollback.sh"

⑵ 某网站有1000台服务器,每次用户访问都会在服务器上缓存数据,为了提高用户体验

这一现象的原因可能是因为1000台服务器使用不均造成的，假设每台服务器缓存了100位用户的数据，而A服务器的用户使用频繁，B服务器的用户却很少使用，这样A服务器就会出现死机的情况。解决方案有很多种，这里我说我想到的一种，通过设定每台服务器数据缓存的限定值，例如为缓存最高值的80%，当数据缓存到达这个值时，将服务器中缓存数据最大的用户移到新服务器中或者用户使用不频繁的服务器中。

⑶ mysql数据库 如果数据库中有800万条数据，我想随机抽取10000条，要怎么做抽取的更快

什么叫抽取的更快？和什么比更快？你现在是怎么做的？

数据库性能是和很多因素有关的：

1. 想要数据库响应的快，首先要有好的服务器。
   

2. 如果数据库是在远程服务器上，还要有充足和流畅的带宽网络。

3. 合理安排表的结构，建立索引。

   针对你这个，800万条数据如果在一个表里，要有个整数型的ID作为主键，并做索引。如果数据是从不同的表里抽出来再组合起来的，表与表之间的链接键尽量用整数型并做索引。

   然后生成10000个随机数，在ID里查找这1万个数字，取出对应的数据。
   

4. 处理过程放到数据库端。

5. 针对你这个，10000个随机数的生成函数用存储过程的形式存在服务器端。
   

⑷ mysql千万或者上亿的数据怎么设计数据库

单表一亿？还是全库1亿？

1.首先可以考虑业务层面优化，即垂直分表。

垂直分表就是把一个数据量很大的表,可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类,拆分为多个表。

如有多种业务类型，每种业务类型入不同的表，table1,table2,table3.

如果日常业务不需要使用所有数据，可以按时间分表，比如说月表。每个表只存一个月记录。

2.架构上的优化，即水平分表。

水平分表就是根据一列或多列数据的值把数据行放到多个独立的表里，这里不具备业务意义。

如按照id分表，末尾是0-9的数据分别插入到10个表里面。

可能你要问，这样看起来和刚才说的垂直分表没什么区别。只不过是否具备业务意义的差异，都是按字段的值来分表。

实际上，水平分表现在最流行的实现方式，是通过水平分库来实现的。即刚才所说的10个表，分布在10个mysql数据库上。这样可以通过多个低配置主机整合起来，实现高性能。

最常见的解决方案是cobar，这个帖子介绍的比较完善，可以看看。

http://blog.csdn.net/shagoo/article/details/8191346

cobar的逻辑层次图：

不过这种分库方式也是有一定局限性的，需要应用程序做相应的配合，比如说分库的情况下，虽然可以实现跨库查询，但是不能进行相关的group by计算。

另外，之前关于水平分表的实现方式，也可以通过表分区来实现。

mysql优化的方式有很多，选择上主要还是要考虑个人的实际情况，如代码不可控的情况下，就不适合选择按字段属性分表的情况，这样可能会带来大量的重构以及很多不可预期的风险。

而架构的优化，虽然对应用是透明的，但对sql的写法有很多局限性，比如说不能使用聚合函数等等，同时也需要有充足的硬件资源，只有一台服务器的情况下是没有意义的。

相比起来，代价最低的是按时间分表或分区，这两种办法对应用来说都是透明的。

分区只需要一次本地数据迁移的操作。

而通过分表把现网数据和历史数据分离，唯一的代价是定期的数据维护。

一般如果表里面有1亿数据的情况下，索引的问题应该是常识了，这方面我就不说了。

⑸ 几十上百T数据如何在服务器之间迁移，又什么解决方案（可以停机）

要看什么数据，比如文件存储服务器，可以买2块万兆光纤网卡，直接复制，或者用软件复制，速度很快就搞定
如果带数据库，不建议直接复制，容易出问题，
数据库通过使用数据库的软件备份，比如用友，金蝶的数据库，然后复制备份数据到新服务器，原则上，以数据，从小到大开始
如果数据库实在太大，可以给使用该数据库软件的公司联系，看能不能做数据库和软件分离，单独的一台服务器只做数据库，只存放数据库数据，不负载其他软件，或者做类似分布式存储，多台服务器存储数据库数据，不集中在某一台服务器

⑹ 如何管理上千台服务器

如果是上千台服务器了，可以把它们搭建成私有云，这样不仅管理方便，而且性能也会大大提高

⑺ 如何管理好上千台服务器

。。。外包服务器管理团队。。。。如果自己管的话。。看看是提供什么服务的服务器。。做好计划任务，架设zabbix或者nagios（可以设置邮件提醒）。建立好轮班制度。24小时监控。亲。。这个是个打工程哦。。

⑻ 大数据分析一般用什么工具分析

大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。

大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

一、Hadoop

Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop
是可靠的，即使计算元素和存储会失败，它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop
还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI
套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI
平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI
平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过
J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。
Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。

Pentaho
SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的
Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为
Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;

Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。

Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE
服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。

七、Druid

Druid是实时数据分析存储系统，Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。

八、Ambari

大数据平台搭建、监控利器;类似的还有CDH

1、提供Hadoop集群

Ambari为在任意数量的主机上安装Hadoop服务提供了一个逐步向导。

Ambari处理集群Hadoop服务的配置。

2、管理Hadoop集群

Ambari为整个集群提供启动、停止和重新配置Hadoop服务的中央管理。

3、监视Hadoop集群

Ambari为监视Hadoop集群的健康状况和状态提供了一个仪表板。

九、Spark

大规模数据处理框架(可以应付企业中常见的三种数据处理场景：复杂的批量数据处理(batch data
processing);基于历史数据的交互式查询;基于实时数据流的数据处理，Ceph:Linux分布式文件系统。

十、Tableau Public

1、什么是Tableau Public - 大数据分析工具

这是一个简单直观的工具。因为它通过数据可视化提供了有趣的见解。Tableau
Public的百万行限制。因为它比数据分析市场中的大多数其他玩家更容易使用票价。使用Tableau的视觉效果，您可以调查一个假设。此外，浏览数据，并交叉核对您的见解。

2、Tableau Public的使用

您可以免费将交互式数据可视化发布到Web;无需编程技能;发布到Tableau
Public的可视化可以嵌入到博客中。此外，还可以通过电子邮件或社交媒体分享网页。共享的内容可以进行有效硫的下载。这使其成为最佳的大数据分析工具。

3、Tableau Public的限制

所有数据都是公开的，并且限制访问的范围很小;数据大小限制;无法连接到[R ;读取的唯一方法是通过OData源，是Excel或txt。

十一、OpenRefine

1、什么是OpenRefine - 数据分析工具

以前称为GoogleRefine的数据清理软件。因为它可以帮助您清理数据以进行分析。它对一行数据进行操作。此外，将列放在列下，与关系数据库表非常相似。

2、OpenRefine的使用

清理凌乱的数据;数据转换;从网站解析数据;通过从Web服务获取数据将数据添加到数据集。例如，OpenRefine可用于将地址地理编码到地理坐标。

3、OpenRefine的局限性

Open Refine不适用于大型数据集;精炼对大数据不起作用

十二、KNIME

1、什么是KNIME - 数据分析工具

KNIME通过可视化编程帮助您操作，分析和建模数据。它用于集成各种组件，用于数据挖掘和机器学习。

2、KNIME的用途

不要写代码块。相反，您必须在活动之间删除和拖动连接点;该数据分析工具支持编程语言;事实上，分析工具，例如可扩展运行化学数据，文本挖掘，蟒蛇，和[R
。

3、KNIME的限制

数据可视化不佳

十三、Google Fusion Tables

1、什么是Google Fusion Tables

对于数据工具，我们有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一个令人难以置信的数据分析，映射和大型数据集可视化工具。此外，Google
Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一。

2、使用Google Fusion Tables

在线可视化更大的表格数据;跨越数十万行进行过滤和总结;将表与Web上的其他数据组合在一起;您可以合并两个或三个表以生成包含数据集的单个可视化;

3、Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行数据包含在查询结果中或已映射;在一次API调用中发送的数据总大小不能超过1MB。

十四、NodeXL

1、什么是NodeXL

它是关系和网络的可视化和分析软件。NodeXL提供精确的计算。它是一个免费的(不是专业的)和开源网络分析和可视化软件。NodeXL是用于数据分析的最佳统计工具之一。其中包括高级网络指标。此外，访问社交媒体网络数据导入程序和自动化。

2、NodeXL的用途

这是Excel中的一种数据分析工具，可帮助实现以下方面：

数据导入;图形可视化;图形分析;数据表示;该软件集成到Microsoft Excel
2007,2010,2013和2016中。它作为工作簿打开，包含各种包含图形结构元素的工作表。这就像节点和边缘;该软件可以导入各种图形格式。这种邻接矩阵，Pajek
.net，UCINet .dl，GraphML和边缘列表。

3、NodeXL的局限性

您需要为特定问题使用多个种子术语;在稍微不同的时间运行数据提取。

十五、Wolfram Alpha

1、什么是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram创建的计算知识引擎或应答引擎。

2、Wolfram Alpha的使用

是Apple的Siri的附加组件;提供技术搜索的详细响应并解决微积分问题;帮助业务用户获取信息图表和图形。并有助于创建主题概述，商品信息和高级定价历史记录。

3、Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能处理公开数字和事实，而不能处理观点;它限制了每个查询的计算时间;这些数据分析统计工具有何疑问?

十六、Google搜索运营商

1、什么是Google搜索运营商

它是一种强大的资源，可帮助您过滤Google结果。这立即得到最相关和有用的信息。

2、Google搜索运算符的使用

更快速地过滤Google搜索结果;Google强大的数据分析工具可以帮助发现新信息。

十七、Excel解算器

1、什么是Excel解算器

Solver加载项是Microsoft Office Excel加载项程序。此外，它在您安装Microsoft
Excel或Office时可用。它是excel中的线性编程和优化工具。这允许您设置约束。它是一种先进的优化工具，有助于快速解决问题。

2、求解器的使用

Solver找到的最终值是相互关系和决策的解决方案;它采用了多种方法，来自非线性优化。还有线性规划到进化算法和遗传算法，以找到解决方案。

3、求解器的局限性

不良扩展是Excel Solver缺乏的领域之一;它会影响解决方案的时间和质量;求解器会影响模型的内在可解性;

十八、Dataiku DSS

1、什么是Dataiku DSS

这是一个协作数据科学软件平台。此外，它还有助于团队构建，原型和探索。虽然，它可以更有效地提供自己的数据产品。

2、Dataiku DSS的使用

Dataiku DSS - 数据分析工具提供交互式可视化界面。因此，他们可以构建，单击，指向或使用SQL等语言。

3、Dataiku DSS的局限性

有限的可视化功能;UI障碍：重新加载代码/数据集;无法轻松地将整个代码编译到单个文档/笔记本中;仍然需要与SPARK集成

以上的工具只是大数据分析所用的部分工具，小编就不一一列举了，下面把部分工具的用途进行分类：

1、前端展现

用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft
Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。

国内的有BDP，国云数据(大数据分析魔镜)，思迈特，FineBI等等。

2、数据仓库

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

3、数据集市

有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

⑼ 如何运维千台以上游戏云服务器

公司早期广泛使用的第一代架构，当时主流的产品都是以DB+计算+前端这样的3个角色开发设计并部署，服务器以物理机为主，一个游戏区组需要2~4台服务器，不同的机器承担不同的角色。这种架构方案效率低，基本上不可能实现一天开100个区组（100个区组大概需要400台服务器）； 随着业务量的增长和虚拟化技术广泛使用，游族整体游戏架构更新为第二代架构，全面采用虚拟化技术，把一台高配的物理机器虚拟化成多台符合游戏需求的虚拟机来使用，并实现了ALL IN ONE的系统架构。该架构方案运维效率高，适合规模开展游戏运营，但不具备业务高可用特性，一天开100个区组成为常态； 为了迎合大区大服、全球同服，游族融合了前两代架构的特点，推出了第三代架构，按角色分拆并形成服务集群模式。集群架构结合了物理机与虚拟化的优势，实现弹性扩容，游戏逻辑以服务进程或集群配置项的形式提供服务。该架构方案运维效率更高，可实现秒级开服同时具备业务高可用特性。

基于第二代架构，游族基于OpenStack自己的私有云，最初目标是为了提高服务器利用率、降低成本和实现分钟级开服。运维团队以OpenStack G版为蓝本进行调优并修改；整个网络采用的是VLAN模式，保证最大限度与现有网络架构保持兼容；存储方面使用本地磁盘作为存储。

通过底层优化后，游族私有云基本上可以满足业务的需求，目前90%游戏业务运行在上面，虚机规模持续保持在10000台以上，游族私有云平台没有提供WEB管理界面，日常所有的操作都是通过命令行和脚本的形式进行操作，但对于虚拟机的增删查改，重新封装了一层简洁的API接口实现与游族运维平台的对接。经过评估测验，在高峰时期，整个私有云资源利用率可达到83%。

运维方式的转变

与三代架构相互对应是游族运维的三个阶段：

在第一代架构上，运维基本是手工运维，技术含量并不高，纯粹是采用人与时间堆积进行，运维同学需要登录每一台服务器，顺序执行相关的命令和脚本。独立的版控服务器，通过主动推送的形式进行版本更新； 在第二代架构上，通过自动化工具进行批量运维，团队推出了使用expect写的auto批量脚本，所有操作只需登录一台集控服务器执行批量并发操作的脚本，独立的版控服务器，通过并行的主动推送； 在第三代架构上，可以实现系统化运维，多个运维系统相互协调配合实现，例如：CMDB、业务树、作业平台等。游戏区组搭建的时间基本上可以忽略（可按需求实现按条件触发或手动触发搭建操作），所有的更新操作在WEB管理平台就可完成。

⑽ 大数据分析,大数据开发,数据挖掘 所用到技术和工具

大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。

大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

一、Hadoop

Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，即使计算元素和存储会失败，它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：

1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

2、高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

3、高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

4、高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了"重大挑战项目：高性能计算与通信"的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

十、Tableau Public

1、什么是Tableau Public -大数据分析工具

这是一个简单直观的工具。因为它通过数据可视化提供了有趣的见解。Tableau Public的百万行限制。因为它比数据分析市场中的大多数其他玩家更容易使用票价。使用Tableau的视觉效果，您可以调查一个假设。此外，浏览数据，并交叉核对您的见解。

2、Tableau Public的使用

您可以免费将交互式数据可视化发布到Web;无需编程技能;发布到Tableau Public的可视化可以嵌入到博客中。此外，还可以通过电子邮件或社交媒体分享网页。共享的内容可以进行有效硫的下载。这使其成为最佳的大数据分析工具。

3、Tableau Public的限制

所有数据都是公开的，并且限制访问的范围很小;数据大小限制;无法连接到[R ;读取的唯一方法是通过OData源，是Excel或txt。

十一、OpenRefine

1、什么是OpenRefine - 数据分析工具

以前称为GoogleRefine的数据清理软件。因为它可以帮助您清理数据以进行分析。它对一行数据进行操作。此外，将列放在列下，与关系数据库表非常相似。

2、OpenRefine的使用

清理凌乱的数据;数据转换;从网站解析数据;通过从Web服务获取数据将数据添加到数据集。例如，OpenRefine可用于将地址地理编码到地理坐标。

3、OpenRefine的局限性

Open Refine不适用于大型数据集;精炼对大数据不起作用

十二、KNIME

1、什么是KNIME - 数据分析工具

KNIME通过可视化编程帮助您操作，分析和建模数据。它用于集成各种组件，用于数据挖掘和机器学习。

2、KNIME的用途

不要写代码块。相反，您必须在活动之间删除和拖动连接点;该数据分析工具支持编程语言;事实上，分析工具，例如可扩展运行化学数据，文本挖掘，蟒蛇，和[R 。

3、KNIME的限制

数据可视化不佳

十三、Google Fusion Tables

1、什么是Google Fusion Tables

对于数据工具，我们有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一个令人难以置信的数据分析，映射和大型数据集可视化工具。此外，Google Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一，大数据分析十八般工具。

2、使用Google Fusion Tables

在线可视化更大的表格数据;跨越数十万行进行过滤和总结;将表与Web上的其他数据组合在一起；您可以合并两个或三个表以生成包含数据集的单个可视化;

3、Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行数据包含在查询结果中或已映射;在一次API调用中发送的数据总大小不能超过1MB。

十四、NodeXL

1、什么是NodeXL

它是关系和网络的可视化和分析软件。NodeXL提供精确的计算。它是一个免费的(不是专业的)和开源网络分析和可视化软件。NodeXL是用于数据分析的最佳统计工具之一。其中包括高级网络指标。此外，访问社交媒体网络数据导入程序和自动化。

2、NodeXL的用途

这是Excel中的一种数据分析工具，可帮助实现以下方面：

数据导入;图形可视化;图形分析;数据表示;该软件集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作为工作簿打开，包含各种包含图形结构元素的工作表。这就像节点和边缘;该软件可以导入各种图形格式。这种邻接矩阵，Pajek .net，UCINet .dl，GraphML和边缘列表。

3、NodeXL的局限性

您需要为特定问题使用多个种子术语;在稍微不同的时间运行数据提取。

十五、Wolfram Alpha

1、什么是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram创建的计算知识引擎或应答引擎。

2、Wolfram Alpha的使用

是Apple的Siri的附加组件;提供技术搜索的详细响应并解决微积分问题;帮助业务用户获取信息图表和图形。并有助于创建主题概述，商品信息和高级定价历史记录。

3、Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能处理公开数字和事实，而不能处理观点;它限制了每个查询的计算时间;这些数据分析统计工具有何疑问?

十六、Google搜索运营商

1、什么是Google搜索运营商

它是一种强大的资源，可帮助您过滤Google结果。这立即得到最相关和有用的信息。

2、Google搜索运算符的使用

更快速地过滤Google搜索结果;Google强大的数据分析工具可以帮助发现新信息。

十七、Excel解算器

1、什么是Excel解算器

Solver加载项是Microsoft Office Excel加载项程序。此外，它在您安装Microsoft Excel或Office时可用。它是excel中的线性编程和优化工具。这允许您设置约束。它是一种先进的优化工具，有助于快速解决问题。

2、求解器的使用

Solver找到的最终值是相互关系和决策的解决方案;它采用了多种方法，来自非线性优化。还有线性规划到进化算法和遗传算法，以找到解决方案。

3、求解器的局限性

不良扩展是Excel Solver缺乏的领域之一;它会影响解决方案的时间和质量;求解器会影响模型的内在可解性;

十八、Dataiku DSS

1、什么是Dataiku DSS

这是一个协作数据科学软件平台。此外，它还有助于团队构建，原型和探索。虽然，它可以更有效地提供自己的数据产品。

2、Dataiku DSS的使用

Dataiku DSS - 数据分析工具提供交互式可视化界面。因此，他们可以构建，单击，指向或使用SQL等语言。

3、Dataiku DSS的局限性

有限的可视化功能;UI障碍：重新加载代码/数据集;无法轻松地将整个代码编译到单个文档/笔记本中;仍然需要与SPARK集成

以上的工具只是大数据分析所用的部分工具，小编就不一一列举了，下面把部分工具的用途进行分类：

1、前端展现

用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。

国内的有BDP，国云数据(大数据分析魔镜)，思迈特，FineBI等等。

2、数据仓库

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

3、数据集市

有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

当然学大数据分析也有很多坑：

《转行大数据分析师后悔了》、《零基础学大数据分析现实吗》、《大数据分析培训好就业吗》、《转行大数据分析必知技能》