大数据软件有哪些学习技巧

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　大数据软件学习入门技巧，一般而言，在进行大数据处理时，会先使用大数据数据库，如 MongoDB、 GBase等。然后利用数据仓库工具，对数据进行清理、转换、处理，得出有价值的数据。接着用数据建模工具建模。最终用大数据工具进行可视化分析。

　基于上述描述，我们按照流程来讨论所使用的工具。

　大数据工具：数据存储与管理工具

　大数据从数据存储开始，也就是从大数据框架Hadoop开始。这个由 Apache基金会运营的开放源码软件框架，可以在通用计算机集群上分布式存储大型数据集。海量数据需要大量信息，存储是关键。但是，除了存储之外，还需要一种方法来将所有这些数据组合成某种格式/治理结构，以便对其进行分析。

　2.大数据工具：清理数据的工具

　利用数据仓库工具-实时。“实时”基于 Hadoop分布式文件系统，其数据存储在HDFS中。在创建表时，Hive本身不具有特殊的数据存储格式，也不对数据进行索引，只需将列分隔符和行分隔符告知 Hive数据， Hive即可解析数据。

　3.大数据工具： DataModel工具

　SPSS：主要用于数据建模工作，功能稳定、功能强大，可以满足中小型企业在建立商业模型时的需求。

　4.大数据工具：数据可视分析工具

　一站式数据分析平台 ABI，上面提到的工具。提供了ETL数据处理、数据建模和一系列数据分析服务，并且提供了丰富的数据分析工具：除了中国式复杂报表、 dashboard、 class报表之外， ABI还支持自助式分析，包括拖拽式多维表、 dashboard表和 dashboard表。与此同时， word类的即席报告，幻灯片报告，让报告的表现更加精彩。因此，直接去学习这个软件就足够了。

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