本文介绍了大数据可视化分析工具，列举了39种常用工具，并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域，如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
点击关注公众号，Java干货及时送达 来源：https://blog.csdn.net/hwhsong/article/details/80805511 数据可视化： 把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。数据可视化是数据空间到图形空间的映射，是抽象数据的具象表达。 数据可视化交互的基本原则：总览为先，缩放过滤按需查看细节。 大屏数据可视化是当前可视化领域的一项热门应用，通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。 大屏数据可视化应用的难点并
本文介绍了一种用于数据可视化的交互式工具，该工具可以生成各种图形和图表，包括热力图、树图、网络图、饼图等等。该工具基于Go语言和Echarts库开发，支持多种数据源，包括数据库、Excel、CSV、JSON等，可以快速生成交互式图表，并支持自定义图表样式、颜色、字体等。该工具还支持云端部署和分享，可以在浏览器中直接运行，无需安装任何插件。本文主要介绍了该工具的功能和特点，以及使用方法和技术实现。
受困于繁复的代码块里，每天看着密密麻麻的变量和语句，拿着别人提供的代码跑出结果也不知道结果是什么？
JavaBean是一种可重用的Java组件，它可以被Applet、Servlet、SP等Java应用程序调用．也可以可视化地被Java开发工具使用。它包含属性(Properties)、方法(Methods)、事件(Events)等特性。 ***JavaBean是一种软件组件模型，就跟ActiveX控件一样，它们提供已知的功能，可以轻松重用并集成到应用程序中的java类。***任何可以用Java代码创造的对象都可以利用JavaBean进行封装。通过合理的组织具有不同功能的JavaBean，可以快速的生成一个全新的应用程序，如果将这个应用程序比作一辆汽车，那么这些JavaBean就好比组成这辆汽车的不同零件。对软件开发人员来说，JavaBean带来的最大的优点是充分提高了代码的可重用性，并且对软件的可维护性和易维护性起到了积极作用。 **JavaBean的种类按照功能可以划分为可视化和不可视化两类。**可视化的JavaBean就是拥有GUI图形用户界面的，对最终用户是可见的。不可视化的JavaBean不要求继承，它更多的被使用在JSP中，通常情况下用来封装业务逻辑、数据分页逻辑、数据库操作和事物逻辑等，这样可以实现业务逻辑和前台程序的分离，提高了代码的可读性和易维护性，使系统更健壮和灵活。随着JSP的发展，JavaBean更多的应用在非可视化领域，并且在服务器端应用方面表现出了越来越强的生命力。
高维数据是一种非常常见的数据类型，其中包含了多种属性。比如：数值模式输出结果通常包含多种物理参量及多个时次，还有一些空间位置信息。尽管高维数据非常常见，但是高维数据的分析一直是个挑战。那么如何才能有效的分析高维数据呢？就此问题，本文主要介绍一些气象领域的高维数据可视化工具。
在开源世界中，某些库为数据可视化提供了许多可能性，包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常，这些库比通用库提供更多的功能。您还将找到商业图形可视化库。商业图书馆的优势在于可以保证持续的技术支持和先进的性能。
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列，今天给大家带来一款基于 Java 语言的数据可视化库开源项目——Tablesaw
最近两年炒的比较火的就是数据分析，数据分析的直观呈现就需要进行数据可视化。大到产品的设计，小到细微功能的删减，慢慢都通过数据来说明它是否有存在的价值。未来的一切都将以数据来说明问题。而且也有数据表明，一线城市对数据分析岗位的需求也越来越大。所以掌握一两门的数据可视化框架以备不时之需！
文章主要介绍了如何使用 R 语言进行数据可视化。首先介绍了 R 语言的特点和适用场景，然后讲解了 R 语言的数据可视化功能，包括绘制各种图形的基本要素、常用函数和可视化软件。文章还通过实际例子展示了如何使用 R 语言进行数据可视化，并介绍了利用这些可视化方法可以解决的问题。
普普通通黑底白字地敲代码太枯燥？那么，把Python脚本可视化怎么样？就像这样，从输入图片、调整尺寸到双边滤波，每一步都能看得清清楚楚明明白白。
Kibana是一个开源的分析和可视化平台，设计用于和Elasticsearch一起工作。
本文介绍了可视化工具Solo Show和Prefuse，以及它们在编程社区中的应用。Solo Show是开源的，而Prefuse是商业的。Solo Show支持多种数据类型，包括网络、游戏、社会网络、股票和贸易数据。Prefuse提供了更丰富的交互式可视化，包括各种图表、地图、仪表盘等，用户可以通过简单的编程快速创建自定义的可视化界面。
（1）Linux： Ubuntu 16.04 （2）Python: 3.5 （3）Hadoop：3.1.3（4）Spark: 2.4.0（5）Web框架：flask 1.0.3 （6）可视化工具：Echarts （7）开发工具：Visual Studio Code
目前在我项目已实际应用前端低代码平台，但Java的低代码还在推进中，随着科技的不断发展，软件开发行业也在不断演变。传统的软件开发方式虽然依然存在，但近年来，"低代码"开发平台的崭露头角，为开发人员提供了一种更快、更灵活的开发方式。本文将深入探讨什么是低代码，如何看待低代码，并重点关注低代码在Java侧的实现方式，同时展望其未来发展前景。
说到可视化，就不得不说一下大数据，毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段，而如今人人都在谈论大数据，大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大， 离谱的是，如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类，都敢说自己是搞大数据。
新媒体管家 说到可视化，就不得不说一下大数据，毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段，而如今人人都在谈论大数据，大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大， 离谱的是，如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类，都敢说自己是搞大数据。 时间推移到 2009 年，“大数据” 开始才成为互联网技术行业中的热门词汇。对“大数据”进行收集和分析的设想，起初来自于世界著名的管理咨询公司麦肯锡公司；麦肯锡公司看到了各种网络平台记录的个人海量信息具备潜在的商业价值，于是投入大量人力物力进行调研，在 2011 年 6 月发布
有没有一种更优雅的 DeBug 方式，以更简洁的信息快速帮我们找到代码的问题所在？
项目地址：https://github.com/hediet/vscode-debug-visualizer
java二维数组处理可可视化库 https://github.com/jtablesaw/tablesaw plotly JS库的Java封装 https://github.com/jtablesaw/plotly.java
https://haifengl.github.io/ https://github.com/haifengl/smile
好的领域建模可以降低应用的复杂性，而可视化和可配置化是帮助大家更为直观的了解系统和作配置系统的。
Apache Zeppelin 是一个开源的数据分析和可视化工具，它提供了一个交互式的笔记本界面，用于在大数据环境中进行数据探索、数据分析、数据可视化和协作。它支持多种编程语言，如 Scala、Python、R 和 SQL，并提供了丰富的内置可视化和交互式图表库。
腾讯tmagic-editor是一个所见即所得的页面可视化编辑器，实现零代码/低代码生成页面，可以快速搭建可视化页面生产平台，让非技术人员可以通过拖拽和配置，自助生成H5页面、PC页面、TV页面，大大降低页面生产成本。
风口之上，国内的低代码、无代码方案数不胜数。如下图所示，对于网易数帆推出的轻舟低代码平台，NASL是其中的关键，也是最大的差异化。NASL全称是NetEase（Normal）Application Specific Language，是轻舟低代码平台提供给用户的应用建模语言。对于NASL，网易数帆内部有过争论，有人强调NASL是一种DSL，有人则强调是一门编程语言，深入探讨后团队发现这两种说法都有道理，认知差异主要来自于看待问题的不同视角。
前言 数据可视化，是指将相对晦涩的的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象、直观地表达数据蕴含的信息和规律。 早期的数据可视化作为咨询机构、金融企业的专业工具，其应用领域较为单一，应用形态较为保守。步入大数据时代，各行各业对数据的重视程度与日俱增，随之而来的是对数据进行一站式整合、挖掘、分析、可视化的需求日益迫切，数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力，表现之一就是视觉元素越来越多样，从朴素的柱状图/饼状图/折线图，扩展到地图、气泡图、树图、仪表盘等各式图形。表现之二是可用的开发工具越来越丰富，从专业的
EFAK的前身就是Kafka-eagle，新版本的Kafka-eagle都称之为EFAK（Eagle For Apache Kafka）。
在过去的几周里，我一直在做一些重构相关的工作，也尝试着去做这方面的自动化。于是乎，就有了上一篇文章：《重构的自动化》。在这个过程中，有一个环节能反应出架构是否有良好的设计，那就是依赖。
这种方式代码简单，如果规则简单且不经常变化可以通过这种方式，在业务改变的时候，重新编写代码即可。
DeBug 太枯燥？让 VS Code 画个图，自动帮你理清数据结构与代码思路，这就是 Reddit 2K 多点赞的开源新工具。
性能剖析是指对应用程序或系统进行分析和测量，以确定其性能瓶颈和优化潜力的过程。它可以帮助开发人员识别和解决应用程序中的性能问题，提高应用程序的响应时间、吞吐量和资源利用率。
俗话说磨刀不误砍柴工，在研究即时编译器前了解调试方法和准备好调试工具是有必要的，了解了它们，可以从外部更直观地了解编译器的内部情况。
越来越多的朋友在用VPS、云服务器甚至独立服务器，大家也都在使用各种软件，配置各种各样的环境，目前Linux系统下的环境按照操作方式分为两种：通过命令行操作的环境 和 可视化操纵环境。
视觉信息占全部感觉信息的80％以上。科学家发现，人类和灵长类动物的大脑皮层内有至少32个区域(即占大脑皮层一半以上的区域)参与视觉信息处理。
大数据调度系统，是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。
WordCloud是一种数据可视化技术，通过根据文本中单词的频率或权重来生成一个视觉上吸引人的词云图。在词云图中，单词的大小和颜色通常与其在文本中的出现频率相关，频率越高的单词显示得越大、越醒目。
一个纯javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。
无疑，数据结构与算法学习最大的难点之一就是如何在脑中形象化其抽象的逻辑步骤。而图像在很多时候能够大大帮助我们理解其对应的抽象化的东西，而如果这个图像还是我们自己一点点画出来的，那么无疑这个印象是最深刻的了。没错，今天给大家分享的就是算法可视化的网站。
近年来随着我国计算机水平的发展，如今的天气网站信息多，想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息，利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统，可供用户利用自身优势，分析天气信息，从而尽快找到心仪的天气。
大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。但是，大数据需要学习什么？
先后在百度、第四范式、蚂蚁金服工作，百度 Go Good Coder， 对分布式计算、离线/实时大数据处理有丰富的实战经验。乐于分享自己的技术和学习心得。
大数据时代，需要工具实现数据可视化，需要倚仗大数据可视化工具，这些工具中不乏有适用于Flash、HTML5、NET、Java、Flex等平台的，也不乏有适用于常规图表报表、金融图表、工控图表、甘特图、流程图、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。
这个时代是大数据时代，也是大数据人才稀缺的时代。由于中国人才缺口比较大，大数据也迅速成为行业和市场的热点，更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需，这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最 高的，掌握大数据技术，工资提升40%左右是很常见的。
本医疗健康档案大数据采集清洗数据分析可视化的设计与实现，系统主要采用java，springboot，动态图表echarts，vue，mysql，mybatisplus，医疗健康档案数据分析，html，css，javascript等技术实现，主要通过互联网采集爬虫获取互联网医疗健康档案，对健康档案数据进行数据分析整合，数据处理成JSON格式，通过前端javascript解析JSON完成数据可视化的动态展示。
此文章是讲述在window下安装和配置VTK工具包的记录，Vtk，（visualization toolkit）是一个开源的免费软件系统，主要用于三维计算机图形学、图像处理和可视化。Vtk是在面向对象原理的基础上设计和实现的，它的内核是用C++构建的，包含有大约250,000行代码，2000多个类，还包含有几个转换界面，因此也可以自由的通过Java，Tcl/Tk和Python各种语言使用vtk。
ZooKeeper是我们工作中常用一个开源的分布式协调服务，提供分布式数据一致性解决方案，分布式应用程序可以实现数据发布订阅、负载均衡、命名服务、集群管理分布式锁、分布式队列等功能。
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