60款顶级大数据开源工具：哪个简单又好用？
随着大数据时代的到来，许多开源工具已经成为了开发者和分析师们的首选。这些工具在易用性、功能性和可扩展性方面各有不同，哪一款工具才是简单又好用的呢？本文将为您详细介绍60款顶级大数据开源工具，帮助您找到最适合您的工具。
一、数据存储和管理
1. Hadoop：Apache的Hadoop项目已成为大数据的代名词。它提供了一个可高度扩展的分布式计算系统，支持在商用硬件集群上处理大规模数据。
2. Ambari：作为Hadoop生态系统的一部分，Ambari提供了一个基于Web的直观界面，可用于配置、管理和监控Hadoop集群。
3. Zookeeper：这是一种大数据管理工具，自称是“一项集中式服务，可用于维护配置信息、命名、提供分布式同步以及提供群组服务”。它让Hadoop集群里面的节点可以彼此协调。
二、数据处理和分析
1. Cascadig：一款基于Hadoop的应用程序开发平台，提供了一种声明式的编程模型，使得开发者可以轻松地构建和优化复杂的数据管道。
2. Disco：最初由诺基亚开发，是一种分布式计算框架，与Hadoop一样，它也基于MapReduce。它包括一种分布式文件系统以及支持数十亿个键和值的数据库。
3. HPCC：作为Hadoop之外的一种选择，HPCC承诺速度非常快，扩展性超强。
三、数据可视化
1. Tableau：Tableau是一款功能强大的数据可视化工具，能够帮助用户快速创建各种类型的数据可视化，并支持实时更新数据。
2. Power BI：微软的Power BI是一种商业智能工具，能够将数据转化为视觉化图表，帮助用户更好地理解数据。
3. D
3.js：这是一个JavaScrip库，用于创建数据驱动的文档。它允许您将任意数据绑定到DOM，然后将数据驱动的转换应用到文档。
四、机器学习和人工智能
1. TesorFlow：Google开发的TesorFlow是一个用于机器学习和深度学习的开源框架。它支持在各种平台上进行训练和部署，包括云、移动设备和嵌入式设备。
2. PyTorch：Facebook开发的PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架。它支持动态计算图，使得构建和调试模型更加容易。
3. sciki-lear：这是一个Pyho库，提供了大量的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类和降维等。
五、数据库和数据处理
1. Apache Cassadra：一种高度可扩展的oSQL数据库，适用于处理大量数据。它支持键值对和面向列的数据模型。
2. Apache Hive：Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库基础架构，它可以提供数据汇总，查询和分析的功能。
3. Apache Pig：Pig是一种用于处理大规模数据的编程语言，它允许用户在Hadoop上编写和执行数据处理任务。
4. Apache Spark：Spark是一个用于大规模数据处理的统一分析引擎。它提供了包括SQL查询、流处理、机器学习和图处理等在内的一体化的API。
5. Apache Flik：Flik是一个用于有状态的并行数据流处理和批处理的开源平台。它提供了高吞吐量、低延迟和可扩展的分布式数据流处理功能。
6. Apache Beam：Beam是一个用于处理批处理和流式数据的统一编程模型，同时提供了一组SDK和引擎实现来执行和管理数据处理管道。
