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1.OpenRefine

这是一款流行的数据分析工具，适用于各类与分析相关的任务数据统计软件app。这意味着，即使你有许多不同的数据类型和名称，这个工具也可以使用其强大的聚类算法来完成项目分组。聚类完成后，可以开始分析。

2.Hadoop

大数据和Hadoop可谓是密不可分的数据统计软件app。这个软件库和框架可以通过使用简单的编程模型在计算机集群之间分发大规模数据集。它尤其擅长处理大规模数据，并将其提供给本地设备。作为Hadoop的开发者，Apache也在不断强化这个工具，提高它的实际效果。

3.暴风雨

同样来自Apache的Storm是另一个伟大的实时计算系统，它可以大大加强无限数据流的处理效果。它还可以用于执行与大数据相关的各种其他任务，包括分布式RPC、连续处理、在线机器学习、实时分析等。使用Storm的另一个好处是，它集成了大量的其他技术，从而进一步降低了大数据处理的复杂度。

4.Plotly

这是一款数据可视化工具，兼容JavaScript、MATLAB、Python、R等语言数据统计软件app。Plotly甚至可以帮助没有编码技能或时间的用户完成动态可视化。这个工具经常被新一代数据科学家使用，因为它属于一个业务开发平台，可以快速完成对大规模数据的理解和分析。

5.快速采矿机

Rapidminer作为大数据处理的另一个必备工具，属于一套开源的数据科学平台，它通过可视化的编程机制来工作。其功能包括修改、分析和创建模型，并可以快速将结果集成到业务流程中。Rapidminer目前备受关注，已经成为很多知名数据科学家心目中的可靠工具。

6.卡桑德拉

Apache Cassandra是另一个值得关注的工具，因为它可以有效和高效地管理大规模数据。它属于可扩展的NoSQL数据库，可以监控多个数据中心的数据，已经在网飞、易贝等知名企业使用。

7.Hadoop MapReduce

这是一套软件框架，允许用户使用它来编写应用数据统计软件app，可以可靠地处理大规模数据。MapReduce应用程序主要负责两项任务，即制图和规范，并提供各种数据处理结果。这个工具最初是由谷歌开发的。

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