1.R-编程

R编程是非常好的大数据分析工具之一，对每个人都是免费的。它是一种领     先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。r编程语言还可以自我扩展，执行各种大数据分析操作。

有了这个强大的帮助；语言，数据科学家可以轻 松地创建统计引擎，根据相关和准确的数据收集提供更好和更准确的数据见解。它有类数据处理和存储。我们还可以在R编程中集成其他数据分析工具。

此外，您还可以与任何编程语言(如Java、C、Python)集成，以提供更快的数据传输和准确的分析。r提供了大量的绘图和图形，可以用于任何数据集。

2、Apache Hadoop

Hadoop是领 先的开源大数据分析工具。它是一个软件框架，用于在商用硬件集群上存储数据和运行应用程序。它是由软件生态系统组成的领 先框架。

使用其Hadoop分布式文件系统或HDFS和MapReduce。它被认为是大数据分析的顶 级数据仓库。它拥有在数百台廉价服务器上存储和分发大型数据集的惊人能力。这意味着您无需额外成本即可执行大数据分析。你也可以根据自己的需求添加新的节点，它永远不会让你失望。

3、MongoDB

MongoDB是世界领 先的数据库软件。它基于NoSQL数据库，可以用来存储比基于RDBMS的数据库软件更多的数据。MongoDB功能强大，是非常好的大数据分析工具之一。

它使用集合和文档，而不是行和列。文档由键值对组成，键值对是MongoDB中的一个基本数据单元。一个文档可以包含不同的单元。但是字段的大小、内容和数量根据MongoDB中的文档而有所不同。

MongoDB好的部分是它允许开发人员改变文档结构。文档结构可以基于由程序员用他们各自的编程语言定义的类和对象。MongoDB有一个内置的数据模型，使程序员能够理想地表示层次关系来存储数组和其他元素等等

大数据技术包括数据采集、数据访问、基础设施、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现。

1.数据收集:在大数据的生命周期中，数据收集是第 一步。根据MapReduce的应用系统分类，大数据采集主要有四个来源:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统和科学实验系统。

2.数据存取:大数据的存储和移除采用不同的技术路线，大致可以分为三类。第 一类主要针对大规模结构化数据。第二类主要是针对半结构化和非结构化数据。第三类是混合了结构化和非结构化数据的大数据。

3.基础设施:云存储、分布式文件存储等。

4.数据处理:对于不同的采集数据集，可能会有不同的结构和模式，比如文件、XML树、关系表等。，这显示了数据的异质性。对于多个异构数据集，需要进一步整合或处理。对不同数据集的数据进行收集、整理、清洗和转换后，生成新的数据集，为后续的查询和分析提供统一的数据视图。

5.统计分析:假设检验、显著性检验、方差分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简 单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测和残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类。

6.数据挖掘:目前现有的数据挖掘和机器学习技术有待完善；发展数据网络挖掘、特殊群体挖掘、图挖掘等新的数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

7.模型预测:预测模型、机器学习、建模与仿真。

8.成果呈现:云计算、标签云、关系图等。

现在大数据无疑是一个走在前列的行业，人才短缺是目前很多企业面临的巨大困难。也有很多人在观望大数据的市场。各行各业都有很多人想转行，想提高。这不是因为大数据好学，更大的原因是传统技术太成熟，市场已经过饱和。所以即使有几年Java、ios等行业的工作经验，工资也没有提高。大数据作为一种新技术，专业人才少，市场的需求，导致大数据人才就业前景好，薪酬可观。如何学习大数据？西线学院为你解答。

首先，要抱着学习的态度；

学习是什么心态？不要以为自己学不会，学起来很难，什么都不懂。只要努力就会有回报，所以要有良好的学习态度。

第二，你需要知道什么？大数据技术；

简而言之，从大数据中提取巨大价值的挖掘技术。从专业上来说，就是根据特定的目标，帮助做出正确的选择，包括数据的采集和存储，数据的筛选，算法的分析和预测，数据分析结果的展示。其数据级别通常在PB以上，复杂程度前 所未有。

互联网企业大数据规模化发展。大数据技 术在全球正在飞速发展，目前的趋势已经影响到各个行业，对这方面人才的需 求也越来越大，而现在正是大数据的初步爆发阶段，根据中国商委会数据分析 部统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到140万。