大数据开发学习中常用的几种分析工具介绍

大数据开发学习中常用的几种分析工具介绍

程序员现在比以往任何时候都需要数据分析工具，这里列举了几种大数据技术分析工具的介绍，加米谷大数据带大家一起来了解一下吧

BitDel

它能衡量出任何使用Python脚本的应用程序的指标，联合创始人兼CEO Ville Tuulos告诉Derrick，脚本可以很简单，也可以很复杂——甚至未来可以延伸到机器学习。不过和“重量级选手”Hadoop相比，BitDeli自认为是一个轻量级的Ruby

Keen IO

Keen IO赢得了Structure 2012 Launchpad的比赛，该赛事致力于为移动开发者提供强大的分析工具。开发者仅需要把一行代码插入到指定的追踪位置，该公司同时表示，开发者可以追踪他们应用程序中的任意代码。如果是这样的话，只需要再创建一个显示面板或者查询进程就可以把所有的数据转化成有用

Kontagent

Kontagent的基本业务主要是靠对移动、社交以及Web应用的分析平台，不过这一切都是建立在Hadoop基础设施之上。在今年的早些时候，该公司扩展了一项新业务：使用Hive打造了一个数据挖掘服务，并且提供了一个类似SQL的接口进行查询存储在Hadoop上的数据，取代了追踪预定义变量，他们可以对选择项进行更深入的挖掘

Precog

Precog提供了一项服务Labcoat，它是一个交互式的开发环境，可以用来编写基于开源的Quirrel(由Precog实现的统计查询语言，Quirrel很多方面都与R编程语言比较相似)查询语言的分析工作，该集成开发环境包含了一个语言学习教程以及一些复杂的函数。Precog的COO告诉Derrick，即使没有任何编程经验的人也能在几个小时内学会操作

Mortar Data

Mortar Data宣称“Hadoop，没有复杂性”。该公司提供了自己的云服务——整合了Pig和Python进而取代了MapReduce——已经有一年的时间了。在11月份，它发布了一个开源的Mortar框架旨在构建一个社区，这样不仅有利于成员之间共享数据集，也让构建Hadoop管道变得更容易。Mortar Data在AWS之上运行，目前支持来自Amazon S3以及MongoDB(托管在Amazon EC2之上)的数据源

Flurry

Flurry是移动应用统计分析领域里的标杆，正因为在行业内独特的优势，它每年的营收高达一亿美元。Flurry拥有非常全面的功能，不仅仅只是帮助开发者构建移动应用，它还帮助开发者分析所有的数据，进而产生更大的效益。其实数据也支撑了该公司的广告网络，他们通过数据分析可以帮助开发者推送准确的广告到需要的用户面前。不过单纯从移动应用的数据统计功能来看，Flurry绝对是处于领先地位。其功能模块设置合理，分析维度全面，分析流程也易于理解