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大数据分析软件怎么选?全方位对比来袭

作者:FineBI

发布时间:2023.8.31

浏览次数:1,053 次浏览

1. Hadoop

2. Spark

3. Flink

4. Tableau

5. Power BI

6. FineBI

随着数据分析技术的不断发展,大数据分析软件越来越多,选择一款适合自己的软件变得越来越困难。本文将为大家介绍几款常见的大数据分析软件,并进行全方位对比,帮助您选择适合自己的软件。

1. 大数据分析:Hadoop

Hadoop是Apache开源组织开发的一个分布式存储和计算框架,可以处理海量数据。它的核心是HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce,可以帮助企业快速处理结构化和非结构化数据,进行数据挖掘、分析和处理。Hadoop还具有高可靠性和可伸缩性,可以轻松地应对不断增长的数据量。

Apache Hadoop

优点

  • Hadoop 可以处理非常大的数据集,支持 PB 级别的数据存储和处理。
  • Hadoop 是开源软件,可以免费使用。
  • Hadoop 有很好的可扩展性,可以通过添加更多的节点来扩展处理能力。
  • Hadoop 是一个生态系统,有很多周边工具和应用程序可以使用。

缺点

  • Hadoop 对硬件要求比较高,需要大量的存储和计算资源。
  • Hadoop 的学习曲线比较陡峭,需要一定的技术能力。

2. 大数据分析:Spark

Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理系统,可以在Hadoop集群上运行。Spark具有内存计算和迭代计算的能力,可以大大提高数据处理速度。它也支持多种编程语言,包括Java、Scala和Python等,可以为用户提供更加灵活的编程方式。

优点

  • Spark 比 Hadoop 更快,可以处理更多的数据。
  • Spark 可以与 Hadoop 一起使用,利用 Hadoop 的存储和资源管理能力。
  • Spark 支持多种编程语言和数据源,包括 Java、Scala、Python、SQL、Hive 等。
  • Spark 有很好的可扩展性,可以通过添加更多的节点来扩展处理能力。

缺点

  • Spark 对硬件要求比较高,需要大量的存储和计算资源。
  • Spark 的学习曲线比较陡峭,需要一定的技术能力。

3. 大数据分析:Flink

Flink 是 Apache 软件基金会的一款开源软件,它是一个快速的、可扩展的、分布式的流处理引擎和批处理引擎,用于大规模数据处理。Flink 与 Spark 类似,但是更加适合处理实时数据。

优点

  • Flink 可以处理实时数据,具有非常好的实时性能。
  • Flink 支持多种编程语言和数据源,包括 Java、Scala、Python、SQL 等。
  • Flink 有很好的可扩展性,可以通过添加更多的节点来扩展处理能力。

缺点

  • Flink 对硬件要求比较高,需要大量的存储和计算资源。
  • Flink 的学习曲线比较陡峭,需要一定的技术能力。

4. 大数据分析:Tableau

Tableau 是一款商业智能和数据可视化软件,它可以连接到多种数据源,包括 Excel、SQL Server、Oracle、Hadoop 等。Tableau 提供了一系列易于使用的工具,帮助用户分析和展示数据。

 Tableau 中文官网

优点

  • Tableau 非常易于使用,可以快速生成可视化报告。
  • Tableau 支持多种数据源和数据格式。
  • Tableau 提供了大量的数据可视化工具和模板。

缺点

  • Tableau 是商业软件,需要付费购买。
  • 本土化一般:原厂商远在国外,只能依靠代理商实现部署;面对中国式复杂报表比较乏力
  • Tableau 对硬件要求比较高,需要大量的存储和计算资源。

5. 大数据分析:Power BI

Power BI 是一款商业智能和数据可视化软件,可以理解为Excel的进阶版。数据源、可视化方面做的比较到位,操作入门也简单。

屏幕截图显示具有空白画布的报表视图中的 Power BI Desktop。

优点

  • Power BI 可以与 Microsoft Office 集成,非常适合 Office 环境。
  • Power BI 可以在云端或本地部署。
  • Power BI 提供了大量的数据可视化工具和模板。

缺点

  • Power BI 是商业软件,需要付费购买。
  • 只能支持Windows系统
  • 同Tebleau一样,本土化一般:数据资源就不直观,需要用户自己搜罗各种渠道获取,而且很多参考资料也是全英文的,对中国用户不是很友好。
  • Power BI 对硬件要求比较高,需要大量的存储和计算资源。

6. 大数据分析:FineBI

FineBI是帆软旗下的自助式分析BI工具,集数据链接、数据处理、可视化分析展现于一体,产品性能和Tableau接近,扛得住大数据运算,甚至能实现亿级数据秒级响应。

相比上面两款国外软件,FineBI更倾向于企业应用,而且国产软件的天然优势是它的功能比较贴合本土企业需求和使用习惯。FineBI本质上是一套企业数据化管理和可视化BI的方案,意思是在具备可视化BI功能的同时,又侧重于帮助企业打造数据化管理的一个应用。目前已1万多家国内企业在使用FineBI,说是最热的本土BI工具也不为过。

FineBI

优点:

  • 支持多种数据
  • 拥有Spider高性能计算引擎,支持高并发高可用
  • 对管理员提供便捷高效的权限配置方式
  • 零代码,自助式分析
  • 与第三方软件集成,如钉钉,企微等。
  • 本土厂商的优势:整个销售、实施和服务的流程都由原厂服务,提供企业实地考察服务等。官方还搭建了一个用户社区,也有学习社群可以加入,有丰富的学习资源和活跃的答疑交流氛围。 

缺点:

  • FineBI是商业软件,只提供免费个人版,企业版需要付费购买,不过性价比很高

总结

本文介绍了几款常见的大数据分析软件,并进行了全方位对比。根据自己的需求和技术能力,选择一款适合自己的软件是非常重要的。FineBI以其连续六年蝉联第一的市场超高占有率,成为最受欢迎的国产BI工具,配有专门的学习社区分析案例分享库,会是国内企业的优选。

商业智能BI产品更多介绍:www.finebi.com


   

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