分布式存储算法 全球100款大数据工具汇总（下）(3)

76、HPCC

作为Hadoop之外的一种选择，是一个利用集群服务器进行大数据分析的系统，HPCC在LexisNexis内部使用多年，是一个成熟可靠的系统，包含一系列的工具、一个称为ECL的高级编程语言、以及相关的数据仓库，扩展性超强

77、Hivemall

结合了面向Hive的多种机器学习算法，它包括了很多扩展性很好的算法，可用于数据分类、递归、推荐、k最近邻、异常检测和特征哈希等方面的分析应用。

78、 RapidMiner

具有丰富数据挖掘分析和算法功能，常用于解决各种的商业关键问题，解决方案覆盖了各个领域，包括汽车、银行、保险、生命科学、制造业、石油和天然气、零售业及快消行业、通讯业、以及公用事业等各个行业。

79、 Mahout

目的是“为快速创建可扩展、高性能的机器学习应用程序而打造一个环境”，主要特点是为可伸缩的算法提供可扩展环境、面向Scala/Spark/H2O/Flink的新颖算法、Samsara（类似R的矢量数学环境），它还包括了用于在MapReduce上进行数据挖掘的众多算法。

80、Tableau

Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以让您生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。Tableau的客户包括巴克莱银行，Pandora和Citrix等企业

81、Infogram

Infogram的最大优势在于，让您的可视化信息图表与实时大数据相链接。只须三个简单步骤，您可以选择在众多图表，地图，甚至是视频可视化模板中进行选择。Infogram支持团队账号。

82、ChartBlocks

ChartBlocks是一个易于使用工具，它无需编码，便能从电子表格，中构建可视化图表。整个过程可以在图表向导的指导下完成。您的图表将在HTML5的框架下使用强大的Java库D3.js创建图表。你的图表是响应式的，并且可以和任何的屏幕尺寸及设备兼容。 您还可以将图表嵌入任何网页中，分享在Twitter和Facebook上。

83、Datawrapper

Datawrapper是一款专注于新闻和出版的可视化工具。华盛顿邮报，卫报，日报和Twitter等媒体都使用了这一工具。Datawrapper非常容易使用，不需要任何编程基础。你只需要上传你的数据，便能轻松地创建和发布图表，甚至是地图。Datawrapper提供了众多的自定义布局及地图模板。

84、Plotly

Plotly帮助你在短短几分钟内，从简单的电子表格中开始创建漂亮的图表。Plotly已经为谷歌、美国空军和纽约大学等机构所使用。Plotly是一个非常人性化的网络工具，让你在几分钟内启动。如果你的团队希望为Java和Python等编程语言提供一个API接口的话，Plotly是一款非常人性化的工具。

85、RAW

RAW弥补了很多工具在电子表格和矢量图形（SVG）之间的缺失环节。你的大数据可以来自MicrosoftExcel中，谷歌文档或是一个简单的逗号分隔的列表。它最厉害的功能是可以很容易地导出可视化结果，因为它和Adobe Illustrator，Sketch 和Inkscape是相容的。

86、Visual.ly

isual.ly是一个可视化的内容服务。分布式存储算法它提供专门的大数据可视化的服务，用户包括了VISA，耐克，Twitter，福特和国家地理等。如果你想完全外包可视化文件给第三方。你可以使用非常简化的流程：你只需描述你的项目，服务团队将在项目的整个持续时间内和你在一起。Visual.ly给您发送所有项目关键点的邮件通知，也将让你不断给出反馈。

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