1、 Talend Open Studio

是第一家針對(duì)的數(shù)據(jù)集成工具市場(chǎng)的ETL(數(shù)據(jù)的提取Extract古话、傳輸Transform嫁怀、載入Load)開(kāi)源軟件供應(yīng)商刃唐。Talend的下載量已超過(guò)200萬(wàn)人次，其開(kāi)源軟件提供了數(shù)據(jù)整合功能减宣。其用戶(hù)包括美國(guó)國(guó)際集團(tuán)（AIG）盐须、康卡斯特、電子港灣蚪腋、通用電氣丰歌、三星、Ticketmaster和韋里遜等企業(yè)組織屉凯。

2立帖、DYSON

探碼科技自主研發(fā)的DYSON智能分析系統(tǒng)悠砚，可以完整的實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的采集晓勇、分析、處理灌旧。DYSON智能分析系統(tǒng)專(zhuān)業(yè)針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)抓取绑咱、處理、分析枢泰，挖掘描融。可以靈活迅速地抓取網(wǎng)頁(yè)上散亂分布的信息衡蚂，并通過(guò)強(qiáng)大的處理功能窿克，準(zhǔn)確挖掘出所需數(shù)據(jù)骏庸，是目前使用人數(shù)最多的網(wǎng)頁(yè)采集工具.

3、YARN

一種新的Hadoop資源管理器年叮，它是一個(gè)通用資源管理系統(tǒng)具被，可為上層應(yīng)用提供統(tǒng)一的資源管理和調(diào)度，解決了舊MapReduce框架的性能瓶頸只损。它的基本思想是把資源管理和作業(yè)調(diào)度/監(jiān)控的功能分割到單獨(dú)的守護(hù)進(jìn)程一姿。

4、Mesos

由加州大學(xué)伯克利分校的AMPLab首先開(kāi)發(fā)的一款開(kāi)源群集管理軟件跃惫，支持Hadoop叮叹、ElasticSearch、Spark辈挂、Storm 和Kafka等架構(gòu)衬横。對(duì)數(shù)據(jù)中心而言它就像一個(gè)單一的資源池，從物理或虛擬機(jī)器中抽離了CPU终蒂，內(nèi)存蜂林，存儲(chǔ)以及其它計(jì)算資源， 很容易建立和有效運(yùn)行具備容錯(cuò)性和彈性的分布式系統(tǒng)拇泣。

5噪叙、Datale

由探碼科技研發(fā)的一款基于Hadoop的大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)套件，RAI大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)架構(gòu)霉翔。

6睁蕾、 Ambari

作為Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的一部分，提供了基于Web的直觀(guān)界面债朵，可用于配置子眶、管理和監(jiān)控Hadoop集群。目前已支持大多數(shù)Hadoop組件序芦，包括HDFS臭杰、MapReduce、Hive谚中、Pig渴杆、 Hbase、Zookeper宪塔、Sqoop和Hcatalog等磁奖。

7、ZooKeeper

一個(gè)分布式的應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)某筐，是Hadoop和Hbase的重要組件比搭。它是一個(gè)為分布式應(yīng)用提供一致性服務(wù)的工具，讓Hadoop集群里面的節(jié)點(diǎn)可以彼此協(xié)調(diào)南誊。ZooKeeper現(xiàn)在已經(jīng)成為了 Apache的頂級(jí)項(xiàng)目身诺，為分布式系統(tǒng)提供了高效可靠且易于使用的協(xié)同服務(wù)蔽莱。

8、Thrift

在2007年facebook提交Apache基金會(huì)將Thrift作為一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目戚长，對(duì)于當(dāng)時(shí)的facebook來(lái)說(shuō)創(chuàng)造thrift是為了解決facebook系統(tǒng)中各系統(tǒng)間大數(shù)據(jù)量的傳輸通信以及系統(tǒng)之間語(yǔ)言環(huán)境不同需要跨平臺(tái)的特性。

9怠苔、Chukwa

監(jiān)測(cè)大型分布式系統(tǒng)的一個(gè)開(kāi)源數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)同廉，建立在HDFS/MapReduce框架之上并繼承了Hadoop的可伸縮性和可靠性，可以收集來(lái)自大型分布式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)柑司，用于監(jiān)控迫肖。它還包括靈活而強(qiáng)大的顯示工具用于監(jiān)控、分析結(jié)果攒驰。

10蟆湖、Lustre

一個(gè)大規(guī)模的、安全可靠的玻粪、具備高可用性的集群文件系統(tǒng)隅津，它是由SUN公司開(kāi)發(fā)和維護(hù)的。該項(xiàng)目主要的目的就是開(kāi)發(fā)下一代的集群文件系統(tǒng)劲室，目前可以支持超過(guò)10000個(gè)節(jié)點(diǎn)伦仍，數(shù)以PB的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量。

11很洋、HDFS

Hadoop Distributed File System充蓝，簡(jiǎn)稱(chēng)HDFS，是一個(gè)分布式文件系統(tǒng)喉磁。HDFS是一個(gè)高度容錯(cuò)性的系統(tǒng)谓苟，適合部署在廉價(jià)的機(jī)器上。HDFS能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)协怒，非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用涝焙。

12、GlusterFS

一個(gè)集群的文件系統(tǒng)斤讥，支持PB級(jí)的數(shù)據(jù)量纱皆。GlusterFS 通過(guò)RDMA和TCP/IP方式將分布到不同服務(wù)器上的存儲(chǔ)空間匯集成一個(gè)大的網(wǎng)絡(luò)化并行文件系統(tǒng)。

13芭商、Alluxio

前身是Tachyon派草，是以?xún)?nèi)存為中心的分布式文件系統(tǒng)，擁有高性能和容錯(cuò)能力铛楣，能夠?yàn)榧嚎蚣埽ㄈ鏢park近迁、MapReduce）提供可靠的內(nèi)存級(jí)速度的文件共享服務(wù)。

14簸州、Ceph

新一代開(kāi)源分布式文件系統(tǒng)鉴竭，主要目標(biāo)是設(shè)計(jì)成基于POSIX的沒(méi)有單點(diǎn)故障的分布式文件系統(tǒng)歧譬，提高數(shù)據(jù)的容錯(cuò)性并實(shí)現(xiàn)無(wú)縫的復(fù)制埠褪。

15钳枕、PVFS

一個(gè)高性能、開(kāi)源的并行文件系統(tǒng)绣檬，主要用于并行計(jì)算環(huán)境中的應(yīng)用璧眠。PVFS特別為超大數(shù)量的客戶(hù)端和服務(wù)器端所設(shè)計(jì)缩焦，它的模塊化設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)可輕松的添加新的硬件和算法支持。

16责静、QFS

Quantcast File System (QFS) 是一個(gè)高性能袁滥、容錯(cuò)好、分布式的文件系統(tǒng)灾螃，用于開(kāi)發(fā)支持 MapReduce處理或者需要順序讀寫(xiě)大文件的應(yīng)用题翻。

17、 Logstash

一個(gè)應(yīng)用程序日志腰鬼、事件的傳輸嵌赠、處理、管理和搜索的平臺(tái)垃喊』眨可以用它來(lái)統(tǒng)一對(duì)應(yīng)用程序日志進(jìn)行收集管理，提供了Web接口用于查詢(xún)和統(tǒng)計(jì)本谜。

18初家、Scribe

Scribe是Facebook開(kāi)源的日志收集系統(tǒng)，它能夠從各種日志源上收集日志乌助，存儲(chǔ)到一個(gè)中央存儲(chǔ)系統(tǒng)（可以是NFS溜在，分布式文件系統(tǒng)等）上，以便于進(jìn)行集中統(tǒng)計(jì)分析處理他托。

19掖肋、Flume

Cloudera提供的一個(gè)高可用的、高可靠的赏参、分布式的海量日志采集志笼、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)。Flume支持在日志系統(tǒng)中定制各類(lèi)數(shù)據(jù)發(fā)送方把篓，用于收集數(shù)據(jù)纫溃。同時(shí)，F(xiàn)lume支持對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理韧掩，并寫(xiě)入各種數(shù)據(jù)接受方（可定制）紊浩。

20、RabbitMQ

一個(gè)受歡迎的消息代理系統(tǒng)，通常用于應(yīng)用程序之間或者程序的不同組件之間通過(guò)消息來(lái)進(jìn)行集成坊谁。RabbitMQ提供可靠的應(yīng)用消息發(fā)送费彼、易于使用、支持所有主流操作系統(tǒng)口芍、支持大量開(kāi)發(fā)者平臺(tái)箍铲。

21、ActiveMQ

Apache出品鬓椭，號(hào)稱(chēng)“最流行的虹钮，最強(qiáng)大”的開(kāi)源消息集成模式服務(wù)器。ActiveMQ特點(diǎn)是速度快膘融，支持多種跨語(yǔ)言的客戶(hù)端和協(xié)議，其企業(yè)集成模式和許多先進(jìn)的功能易于使用祭玉，是一個(gè)完全支持JMS1.1和J2EE 1.4規(guī)范的JMS Provider實(shí)現(xiàn)氧映。

22、Kafka

一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)脱货，它可以處理消費(fèi)者規(guī)模網(wǎng)站中的所有動(dòng)作流數(shù)據(jù)岛都，目前已成為大數(shù)據(jù)系統(tǒng)在異步和分布式消息之間的最佳選擇。

23振峻、Spark

一個(gè)高速臼疫、通用大數(shù)據(jù)計(jì)算處理引擎。擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)扣孟，但不同的是Job的中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中烫堤，從而不再需要讀寫(xiě)HDFS，因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce的算法凤价。它可以與Hadoop和Apache Mesos一起使用鸽斟，也可以獨(dú)立使用。

24利诺、Kinesis

可以構(gòu)建用于處理或分析流數(shù)據(jù)的自定義應(yīng)用程序富蓄，來(lái)滿(mǎn)足特定需求。Amazon Kinesis Streams 每小時(shí)可從數(shù)十萬(wàn)種來(lái)源中連續(xù)捕獲和存儲(chǔ)數(shù)TB數(shù)據(jù)慢逾，如網(wǎng)站點(diǎn)擊流立倍、財(cái)務(wù)交易、社交媒體源侣滩、IT日志和定位追蹤事件口注。

25、 Hadoop

一個(gè)開(kāi)源框架胜卤，適合運(yùn)行在通用硬件疆导，支持用簡(jiǎn)單程序模型分布式處理跨集群大數(shù)據(jù)集，支持從單一服務(wù)器到上千服務(wù)器的水平scale up。Apache的Hadoop項(xiàng)目已幾乎與大數(shù)據(jù)劃上了等號(hào)澈段，它不斷壯大起來(lái)悠菜，已成為一個(gè)完整的生態(tài)系統(tǒng)，擁有眾多開(kāi)源工具面向高度擴(kuò)展的分布式計(jì)算败富。高效悔醋、可靠、可伸縮兽叮，能夠?yàn)槟愕臄?shù)據(jù)存儲(chǔ)項(xiàng)目提供所需的YARN芬骄、HDFS和基礎(chǔ)架構(gòu)，并且運(yùn)行主要的大數(shù)據(jù)服務(wù)和應(yīng)用程序鹦聪。

26账阻、Spark Streaming

實(shí)現(xiàn)微批處理，目標(biāo)是很方便的建立可擴(kuò)展泽本、容錯(cuò)的流應(yīng)用淘太，支持Java、Scala和Python规丽，和Spark無(wú)縫集成蒲牧。Spark Streaming可以讀取數(shù)據(jù)HDFS，F(xiàn)lume赌莺，Kafka冰抢，Twitter和ZeroMQ，也可以讀取自定義數(shù)據(jù)艘狭。

27挎扰、Trident

是對(duì)Storm的更高一層的抽象，除了提供一套簡(jiǎn)單易用的流數(shù)據(jù)處理API之外巢音，它以batch(一組tuples)為單位進(jìn)行處理鼓鲁，這樣一來(lái)，可以使得一些處理更簡(jiǎn)單和高效港谊。

28骇吭、Flink

于今年躋身Apache頂級(jí)開(kāi)源項(xiàng)目，與HDFS完全兼容歧寺。Flink提供了基于Java和Scala的API燥狰，是一個(gè)高效、分布式的通用大數(shù)據(jù)分析引擎斜筐。更主要的是龙致，F(xiàn)link支持增量迭代計(jì)算，使得系統(tǒng)可以快速地處理數(shù)據(jù)密集型顷链、迭代的任務(wù)目代。

29、Samza

出自于LinkedIn，構(gòu)建在Kafka之上的分布式流計(jì)算框架榛了，是Apache頂級(jí)開(kāi)源項(xiàng)目在讶。可直接利用Kafka和Hadoop YARN提供容錯(cuò)霜大、進(jìn)程隔離以及安全构哺、資源管理。

30战坤、Storm

Storm是Twitter開(kāi)源的一個(gè)類(lèi)似于Hadoop的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架曙强。編程模型簡(jiǎn)單，顯著地降低了實(shí)時(shí)處理的難度途茫，也是當(dāng)下最人氣的流計(jì)算框架之一碟嘴。與其他計(jì)算框架相比，Storm最大的優(yōu)點(diǎn)是毫秒級(jí)低延時(shí)囊卜。

31臀防、Yahoo S4 （Simple Scalable Streaming System）

是一個(gè)分布式流計(jì)算平臺(tái)，具備通用边败、分布式、可擴(kuò)展的捎废、容錯(cuò)笑窜、可插拔等特點(diǎn)，程序員可以很容易地開(kāi)發(fā)處理連續(xù)無(wú)邊界數(shù)據(jù)流（continuous unbounded streams of data）的應(yīng)用登疗。它的目標(biāo)是填補(bǔ)復(fù)雜專(zhuān)有系統(tǒng)和面向批處理開(kāi)源產(chǎn)品之間的空白排截，并提供高性能計(jì)算平臺(tái)來(lái)解決并發(fā)處理系統(tǒng)的復(fù)雜度。

32辐益、HaLoop

是一個(gè)Hadoop MapReduce框架的修改版本断傲，其目標(biāo)是為了高效支持 迭代，遞歸數(shù)據(jù) 分析任務(wù)智政，如PageRank认罩，HITs，K-means续捂，sssp等垦垂。

33、Presto

是一個(gè)開(kāi)源的分布式SQL查詢(xún)引擎牙瓢，適用于交互式分析查詢(xún)劫拗，可對(duì)250PB以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速地交互式分析。Presto的設(shè)計(jì)和編寫(xiě)是為了解決像Facebook這樣規(guī)模的商業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的交互式分析和處理速度的問(wèn)題矾克。Facebook稱(chēng)Presto的性能比諸如Hive和MapReduce要好上10倍有多页慷。

34、 Drill

于2012年8月份由Apache推出，讓用戶(hù)可以使用基于SQL的查詢(xún)酒繁，查詢(xún)Hadoop滓彰、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)服務(wù)。它能夠運(yùn)行在上千個(gè)節(jié)點(diǎn)的服務(wù)器集群上欲逃，且能在幾秒內(nèi)處理PB級(jí)或者萬(wàn)億條的數(shù)據(jù)記錄找蜜。它可用于數(shù)據(jù)挖掘和即席查詢(xún)，支持一系列廣泛的數(shù)據(jù)庫(kù)稳析，包括HBase洗做、MongoDB、MapR-DB彰居、HDFS诚纸、MapR-FS、亞馬遜S3陈惰、Azure Blob Storage畦徘、谷歌云存儲(chǔ)和Swift。

35抬闯、Phoenix

是一個(gè)Java中間層井辆，可以讓開(kāi)發(fā)者在Apache HBase上執(zhí)行SQL查詢(xún)。Phoenix完全使用Java編寫(xiě)溶握，并且提供了一個(gè)客戶(hù)端可嵌入的JDBC驅(qū)動(dòng)杯缺。Phoenix查詢(xún)引擎會(huì)將SQL查詢(xún)轉(zhuǎn)換為一個(gè)或多個(gè)HBase scan，并編排執(zhí)行以生成標(biāo)準(zhǔn)的JDBC結(jié)果集睡榆。

36萍肆、Pig

是一種編程語(yǔ)言，它簡(jiǎn)化了Hadoop常見(jiàn)的工作任務(wù)胀屿。Pig可加載數(shù)據(jù)塘揣、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)以及存儲(chǔ)最終結(jié)果。Pig最大的作用就是為MapReduce框架實(shí)現(xiàn)了一套shell腳本 宿崭，類(lèi)似我們通常熟悉的SQL語(yǔ)句亲铡。

37、Hive

是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具葡兑，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表奴愉，并提供簡(jiǎn)單的sql查詢(xún)功能，可以將sql語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行铁孵。 其優(yōu)點(diǎn)是學(xué)習(xí)成本低锭硼，可以通過(guò)類(lèi)SQL語(yǔ)句快速實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的MapReduce統(tǒng)計(jì)，不必開(kāi)發(fā)專(zhuān)門(mén)的MapReduce應(yīng)用蜕劝，十分適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的統(tǒng)計(jì)分析檀头。

38轰异、SparkSQL

前身是Shark，SparkSQL拋棄原有Shark的代碼并汲取了一些優(yōu)點(diǎn)暑始，如內(nèi)存列存儲(chǔ)（In-Memory Columnar Storage）搭独、Hive兼容性等。由于擺脫了對(duì)Hive的依賴(lài)性廊镜，SparkSQL無(wú)論在數(shù)據(jù)兼容牙肝、性能優(yōu)化、組件擴(kuò)展方面都得到了極大的方便嗤朴。

39配椭、Stinger

原來(lái)叫Tez，是下一代Hive雹姊，由Hortonworks主導(dǎo)開(kāi)發(fā)股缸，運(yùn)行在YARN上的DAG計(jì)算框架。某些測(cè)試下吱雏，Stinger能提升10倍左右的性能敦姻，同時(shí)會(huì)讓Hive支持更多的SQL。

40歧杏、Tajo

目的是在HDFS之上構(gòu)建一個(gè)可靠的镰惦、支持關(guān)系型數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，它的重點(diǎn)是提供低延遲犬绒、可擴(kuò)展的ad-hoc查詢(xún)和在線(xiàn)數(shù)據(jù)聚集旺入，以及為更傳統(tǒng)的ETL提供工具。

41懂更、Impala

Cloudera 聲稱(chēng)，基于SQL的Impala數(shù)據(jù)庫(kù)是“面向Apache Hadoop的領(lǐng)先的開(kāi)源分析數(shù)據(jù)庫(kù)”急膀。它可以作為一款獨(dú)立產(chǎn)品來(lái)下載沮协，又是Cloudera的商業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的一部分。Cloudera Impala 可以直接為存儲(chǔ)在HDFS或HBase中的Hadoop數(shù)據(jù)提供快速卓嫂、交互式的SQL查詢(xún)慷暂。

42、 Elasticsearch

是一個(gè)基于Lucene的搜索服務(wù)器晨雳。它提供了一個(gè)分布式行瑞、支持多用戶(hù)的全文搜索引擎，基于RESTful web接口餐禁。Elasticsearch是用Java開(kāi)發(fā)的血久，并作為Apache許可條款下的開(kāi)放源碼發(fā)布，是當(dāng)前流行的企業(yè)級(jí)搜索引擎帮非。設(shè)計(jì)用于云計(jì)算中氧吐，能夠達(dá)到實(shí)時(shí)搜索讹蘑、穩(wěn)定、可靠筑舅、快速座慰、安裝使用方便。

43翠拣、Solr

基于Apache Lucene版仔，是一種高度可靠、高度擴(kuò)展的企業(yè)搜索平臺(tái)误墓。知名用戶(hù)包括eHarmony蛮粮、西爾斯、StubHub优烧、Zappos蝉揍、百思買(mǎi)、AT&T畦娄、Instagram又沾、Netflix、彭博社和Travelocity熙卡。

44杖刷、Shark

即Hive on Spark，本質(zhì)上是通過(guò)Hive的HQL解析驳癌，把HQL翻譯成Spark上的RDD操作滑燃，然后通過(guò)Hive的metadata獲取數(shù)據(jù)庫(kù)里的表信息，實(shí)際HDFS上的數(shù)據(jù)和文件颓鲜，會(huì)由Shark獲取并放到Spark上運(yùn)算表窘。Shark的特點(diǎn)就是快，完全兼容Hive甜滨，且可以在shell模式下使用rdd2sql()這樣的API乐严，把HQL得到的結(jié)果集，繼續(xù)在scala環(huán)境下運(yùn)算衣摩，支持自己編寫(xiě)簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)或簡(jiǎn)單分析處理函數(shù)昂验，對(duì)HQL結(jié)果進(jìn)一步分析計(jì)算。

45艾扮、Lucene

基于Java的Lucene可以非常迅速地執(zhí)行全文搜索既琴。據(jù)官方網(wǎng)站聲稱(chēng)，它在現(xiàn)代硬件上每小時(shí)能夠檢索超過(guò)150GB的數(shù)據(jù)泡嘴，它擁有強(qiáng)大而高效的搜索算法甫恩。

46、Terracotta

聲稱(chēng)其BigMemory技術(shù)是“世界上首屈一指的內(nèi)存中數(shù)據(jù)管理平臺(tái)”酌予，支持簡(jiǎn)單填物、可擴(kuò)展纹腌、實(shí)時(shí)消息，聲稱(chēng)在190個(gè)國(guó)家擁有210萬(wàn)開(kāi)發(fā)人員滞磺，全球1000家企業(yè)部署了其軟件升薯。

47、 Ignite

是一種高性能击困、整合式涎劈、分布式的內(nèi)存中平臺(tái)，可用于對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集執(zhí)行實(shí)時(shí)計(jì)算和處理阅茶，速度比傳統(tǒng)的基于磁盤(pán)的技術(shù)或閃存技術(shù)高出好幾個(gè)數(shù)量級(jí)蛛枚。該平臺(tái)包括數(shù)據(jù)網(wǎng)格、計(jì)算網(wǎng)格脸哀、服務(wù)網(wǎng)格蹦浦、流媒體、Hadoop加速撞蜂、高級(jí)集群盲镶、文件系統(tǒng)、消息傳遞蝌诡、事件和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等功能溉贿。

48、GemFire

Pivotal宣布它將開(kāi)放其大數(shù)據(jù)套件關(guān)鍵組件的源代碼浦旱，其中包括GemFire內(nèi)存中NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)宇色。它已向Apache軟件基金會(huì)遞交了一項(xiàng)提案，以便在“Geode”的名下管理GemFire數(shù)據(jù)庫(kù)的核心引擎颁湖。

49宣蠕、 GridGain

由Apache Ignite驅(qū)動(dòng)的GridGrain提供內(nèi)存中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于迅速處理大數(shù)據(jù)甥捺，還提供基于同一技術(shù)的Hadoop加速器抢蚀。

50、MongoDB

是一個(gè)基于分布式文件存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)涎永。由C++語(yǔ)言編寫(xiě)思币。旨在為web應(yīng)用提供可擴(kuò)展的高性能數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案鹿响。介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之間的開(kāi)源產(chǎn)品羡微，是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中功能最豐富、最像關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)品惶我。

51妈倔、Redis

是一個(gè)高性能的key-value存儲(chǔ)系統(tǒng)，和Memcached類(lèi)似绸贡，它支持存儲(chǔ)的value類(lèi)型相對(duì)更多盯蝴，包括string（字符串）毅哗、list（鏈表）、set（集合）和zset（有序集合）捧挺。Redis的出現(xiàn)虑绵，很大程度補(bǔ)償了memcached這類(lèi)key/value存儲(chǔ)的不足，在部分場(chǎng)合可以對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)起到很好的補(bǔ)充作用闽烙。

52翅睛、HDFS

Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)被設(shè)計(jì)成適合運(yùn)行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系統(tǒng)。它和現(xiàn)有的分布式文件系統(tǒng)有很多共同點(diǎn)黑竞。HDFS是一個(gè)高度容錯(cuò)性的系統(tǒng)捕发，適合部署在廉價(jià)的機(jī)器上。HDFS能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)很魂，非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用扎酷。

53、HBase

是Hadoop的數(shù)據(jù)庫(kù)遏匆，一個(gè)分布式法挨、可擴(kuò)展、大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)拉岁。是為有數(shù)十億行和數(shù)百萬(wàn)列的超大表設(shè)計(jì)的坷剧，是一種分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，可以對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)性的實(shí)時(shí)讀取/寫(xiě)入訪(fǎng)問(wèn)喊暖。提供類(lèi)似谷歌Bigtable的存儲(chǔ)能力惫企，基于Hadoop和Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）而建晃虫。

54折柠、Neo4j

是一個(gè)高性能的髓梅，NOSQL圖形數(shù)據(jù)庫(kù)禀梳，它將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)上而不是表中蕉陋。自稱(chēng)“世界上第一個(gè)和最好的圖形數(shù)據(jù)庫(kù)”蚤蔓，“速度最快哼御、擴(kuò)展性最佳的原生圖形數(shù)據(jù)庫(kù)”改艇，“最大和最有活力的社區(qū)”胖替。用戶(hù)包括Telenor研儒、Wazoku、ebay独令、必能寶（Pitney Bowes）端朵、MigRaven、思樂(lè)（Schleich）和Glowbl等燃箭。

55冲呢、 Vertica

基于列存儲(chǔ)高性能和高可用性設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)方案，由于對(duì)大規(guī)模并行處理（MPP）技術(shù)的支持招狸，提供細(xì)粒度敬拓、可伸縮性和可用性的優(yōu)勢(shì)邻薯。每個(gè)節(jié)點(diǎn)完全獨(dú)立運(yùn)作，完全無(wú)共享架構(gòu)乘凸，降低了共享資源的系統(tǒng)競(jìng)爭(zhēng)厕诡。

56、Cassandra

是一個(gè)混合型的非關(guān)系的數(shù)據(jù)庫(kù)营勤，類(lèi)似于Google的BigTable木人，其主要功能比Dynamo （分布式的Key-Value存儲(chǔ)系統(tǒng)）更豐富。這種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)最初由Facebook開(kāi)發(fā)冀偶，現(xiàn)已被1500多家企業(yè)組織使用醒第，包括蘋(píng)果、歐洲原子核研究組織（CERN）进鸠、康卡斯特稠曼、電子港灣、GitHub客年、GoDaddy霞幅、Hulu、Instagram量瓜、Intuit司恳、Netfilx、Reddit及其他機(jī)構(gòu)绍傲。

57扔傅、CouchDB

號(hào)稱(chēng)是“一款完全擁抱互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫(kù)”，它將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在JSON文檔中烫饼，這種文檔可以通過(guò)Web瀏覽器來(lái)查詢(xún)猎塞，并且用JavaScript來(lái)處理。它易于使用杠纵，在分布式上網(wǎng)絡(luò)上具有高可用性和高擴(kuò)展性荠耽。

58、Dynamo

是一個(gè)經(jīng)典的分布式Key-Value 存儲(chǔ)系統(tǒng)比藻，具備去中心化铝量、高可用性、高擴(kuò)展性的特點(diǎn)银亲。Dynamo在Amazon中得到了成功的應(yīng)用慢叨，能夠跨數(shù)據(jù)中心部署于上萬(wàn)個(gè)結(jié)點(diǎn)上提供服務(wù)，它的設(shè)計(jì)思想也被后續(xù)的許多分布式系統(tǒng)借鑒群凶。

59插爹、 Amazon SimpleDB

是一個(gè)用Erlang編寫(xiě)的高可用的NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)哄辣，能夠減輕數(shù)據(jù)庫(kù)管理工作请梢，開(kāi)發(fā)人員只需通過(guò)Web服務(wù)請(qǐng)求執(zhí)行數(shù)據(jù)項(xiàng)的存儲(chǔ)和查詢(xún)赠尾，Amazon SimpleDB 將負(fù)責(zé)余下的工作。作為一項(xiàng)Web 服務(wù)毅弧，像Amazon的EC2和S3一樣气嫁，是Amazon網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的一部分。

60够坐、 Hypertable

是一個(gè)開(kāi)源寸宵、高性能、可伸縮的數(shù)據(jù)庫(kù)元咙，它采用與Google的Bigtable相似的模型梯影。它與Hadoop兼容，性能超高庶香，其用戶(hù)包括電子港灣甲棍、百度、高朋赶掖、Yelp及另外許多互聯(lián)網(wǎng)公司感猛。

61、Kettle

這是一個(gè)ETL工具集奢赂，它允許你管理來(lái)自不同數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)陪白，通過(guò)提供一個(gè)圖形化的用戶(hù)環(huán)境來(lái)描述你想做什么，而不是你想怎么做膳灶。作為Pentaho的一個(gè)重要組成部分咱士，現(xiàn)在在國(guó)內(nèi)項(xiàng)目應(yīng)用上逐漸增多。

62轧钓、 Kylin

是一個(gè)開(kāi)源的分布式分析引擎司致，提供了基于Hadoop的超大型數(shù)據(jù)集（TB/PB級(jí)別）的SQL接口以及多維度的OLAP分布式聯(lián)機(jī)分析。最初由eBay開(kāi)發(fā)并貢獻(xiàn)至開(kāi)源社區(qū)聋迎。它能在亞秒內(nèi)查詢(xún)巨大的Hive表脂矫。

63、 Kibana

是一個(gè)使用Apache 開(kāi)源協(xié)議的Elasticsearch 分析和搜索儀表板霉晕，可作為L(zhǎng)ogstash和ElasticSearch日志分析的 Web 接口庭再，對(duì)日志進(jìn)行高效的搜索、可視化牺堰、分析等各種操作拄轻。

64、 Druid

是一個(gè)用于大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)查詢(xún)和分析的高容錯(cuò)伟葫、高性能恨搓、分布式的開(kāi)源系統(tǒng)，旨在快速處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)，并能夠?qū)崿F(xiàn)快速查詢(xún)和分析斧抱。

65常拓、 KNIME

全稱(chēng)是“康斯坦茨信息挖掘工具”（Konstanz Information Miner），是一個(gè)開(kāi)源分析和報(bào)表平臺(tái)辉浦。宣稱(chēng)“是任何數(shù)據(jù)科學(xué)家完美的工具箱弄抬，超過(guò)1000個(gè)模塊，可運(yùn)行數(shù)百個(gè)實(shí)例宪郊，全面的集成工具掂恕，以及先進(jìn)的算法”。

66弛槐、Zeppelin

是一個(gè)提供交互數(shù)據(jù)分析且基于Web的筆記本懊亡。方便你做出可數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的、可交互且可協(xié)作的精美文檔乎串，并且支持多種語(yǔ)言斋配，包括 Scala(使用 Apache Spark)、Python(Apache Spark)灌闺、SparkSQL艰争、 Hive、 Markdown桂对、Shell等甩卓。

67、Azkaban

一款基于Java編寫(xiě)的任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度蕉斜，來(lái)自L(fǎng)inkedIn公司逾柿，用于管理他們的Hadoop批處理工作流。Azkaban根據(jù)工作的依賴(lài)性進(jìn)行排序宅此，提供友好的Web用戶(hù)界面來(lái)維護(hù)和跟蹤用戶(hù)的工作流程机错。

68、 Splunk

是機(jī)器數(shù)據(jù)的引擎父腕。使用 Splunk 可收集弱匪、索引和利用所有應(yīng)用程序、服務(wù)器和設(shè)備（物理璧亮、虛擬和云中）生成的快速移動(dòng)型計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)萧诫，從一個(gè)位置搜索并分析所有實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)

69、Pentaho

是世界上最流行的開(kāi)源商務(wù)智能軟件枝嘶，以工作流為核心的帘饶、強(qiáng)調(diào)面向解決方案而非工具組件的、基于java平臺(tái)的商業(yè)智能(Business Intelligence)套件群扶。包括一個(gè)web server平臺(tái)和幾個(gè)工具軟件：報(bào)表及刻、分析镀裤、圖表、數(shù)據(jù)集成缴饭、數(shù)據(jù)挖掘等暑劝，可以說(shuō)包括了商務(wù)智能的方方面面。

70茴扁、Jaspersoft

提供了靈活、可嵌入的商業(yè)智能工具汪疮，用戶(hù)包括眾多企業(yè)組織：高朋峭火、冠群科技、美國(guó)農(nóng)業(yè)部智嚷、愛(ài)立信卖丸、時(shí)代華納有線(xiàn)電視、奧林匹克鋼鐵盏道、內(nèi)斯拉斯加大學(xué)和通用動(dòng)力公司稍浆。

71、 SpagoBI

Spago被市場(chǎng)分析師們稱(chēng)為“開(kāi)源領(lǐng)袖”猜嘱，它提供商業(yè)智能衅枫、中間件和質(zhì)量保證軟件，另外還提供相應(yīng)的Java EE應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)框架朗伶。

72弦撩、Lumify

歸Altamira科技公司（以國(guó)家安全技術(shù)而聞名）所有，這是一種開(kāi)源大數(shù)據(jù)整合论皆、分析和可視化平臺(tái)益楼。

73、Lingual

是Cascading的高級(jí)擴(kuò)展点晴，為Hadoop提供了一個(gè)ANSI SQL接口極大地簡(jiǎn)化了應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)和集成感凤。Lingual實(shí)現(xiàn)了連接現(xiàn)有的商業(yè)智能（BI）工具，優(yōu)化了計(jì)算成本粒督，加快了基于Hadoop的應(yīng)用開(kāi)發(fā)速度陪竿。

74、Beam

基于Java提供了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)進(jìn)程管道開(kāi)發(fā)屠橄，并且能夠很好地支持Spark和Flink萨惑。提供很多在線(xiàn)框架，開(kāi)發(fā)者無(wú)需學(xué)太多框架仇矾。

75庸蔼、Cascading

是一個(gè)基于Hadoop建立的API，用來(lái)創(chuàng)建復(fù)雜和容錯(cuò)數(shù)據(jù)處理工作流贮匕。它抽象了集群拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和配置姐仅，使得不用考慮背后的MapReduce，就能快速開(kāi)發(fā)復(fù)雜的分布式應(yīng)用。

76掏膏、HPCC

作為Hadoop之外的一種選擇劳翰，是一個(gè)利用集群服務(wù)器進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的系統(tǒng)，HPCC在LexisNexis內(nèi)部使用多年馒疹，是一個(gè)成熟可靠的系統(tǒng)佳簸，包含一系列的工具、一個(gè)稱(chēng)為ECL的高級(jí)編程語(yǔ)言颖变、以及相關(guān)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)生均，擴(kuò)展性超強(qiáng)

77、Hivemall

結(jié)合了面向Hive的多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法腥刹，它包括了很多擴(kuò)展性很好的算法马胧，可用于數(shù)據(jù)分類(lèi)、遞歸衔峰、推薦佩脊、k最近鄰、異常檢測(cè)和特征哈希等方面的分析應(yīng)用垫卤。

78威彰、 RapidMiner

具有豐富數(shù)據(jù)挖掘分析和算法功能，常用于解決各種的商業(yè)關(guān)鍵問(wèn)題穴肘，解決方案覆蓋了各個(gè)領(lǐng)域抱冷，包括汽車(chē)、銀行梢褐、保險(xiǎn)旺遮、生命科學(xué)、制造業(yè)盈咳、石油和天然氣耿眉、零售業(yè)及快消行業(yè)、通訊業(yè)鱼响、以及公用事業(yè)等各個(gè)行業(yè)鸣剪。

79、 Mahout

目的是“為快速創(chuàng)建可擴(kuò)展丈积、高性能的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序而打造一個(gè)環(huán)境”筐骇，主要特點(diǎn)是為可伸縮的算法提供可擴(kuò)展環(huán)境、面向Scala/Spark/H2O/Flink的新穎算法江滨、Samsara（類(lèi)似R的矢量數(shù)學(xué)環(huán)境）铛纬，它還包括了用于在MapReduce上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的眾多算法。

80唬滑、Tableau

Tableau 是一款企業(yè)級(jí)的大數(shù)據(jù)可視化工具告唆。Tableau 可以讓你輕松創(chuàng)建圖形棺弊，表格和地圖。 它不僅提供了PC桌面版擒悬，還提供了服務(wù)器解決方案模她，可以讓您在線(xiàn)生成可視化報(bào)告。服務(wù)器解決方案可以提供了云托管服務(wù)懂牧。Tableau的客戶(hù)包括巴克萊銀行侈净，Pandora和Citrix等企業(yè)

81、Infogram

Infogram的最大優(yōu)勢(shì)在于僧凤，讓您的可視化信息圖表與實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)相鏈接畜侦。只須三個(gè)簡(jiǎn)單步驟，您可以選擇在眾多圖表拼弃，地圖夏伊，甚至是視頻可視化模板中進(jìn)行選擇摇展。 Infogram支持團(tuán)隊(duì)賬號(hào)吻氧。

82、ChartBlocks

ChartBlocks是一個(gè)易于使用在線(xiàn)工具咏连，它無(wú)需編碼盯孙，便能從電子表格，數(shù)據(jù)庫(kù)中構(gòu)建可視化圖表祟滴。整個(gè)過(guò)程可以在圖表向?qū)У闹笇?dǎo)下完成振惰。您的圖表將在HTML5的框架下使用強(qiáng)大的Java庫(kù)D3.js創(chuàng)建圖表。你的圖表是響應(yīng)式的垄懂，并且可以和任何的屏幕尺寸及設(shè)備兼容骑晶。 您還可以將圖表嵌入任何網(wǎng)頁(yè)中，分享在Twitter和Facebook上草慧。

83桶蛔、Datawrapper

Datawrapper是一款專(zhuān)注于新聞和出版的可視化工具。華盛頓郵報(bào)漫谷，衛(wèi)報(bào)仔雷，華爾街日?qǐng)?bào)和Twitter等媒體都使用了這一工具。Datawrapper非常容易使用舔示，不需要任何編程基礎(chǔ)碟婆。你只需要上傳你的數(shù)據(jù)，便能輕松地創(chuàng)建和發(fā)布圖表惕稻，甚至是地圖竖共。Datawrapper提供了眾多的自定義布局及地圖模板。

84俺祠、Plotly

Plotly幫助你在短短幾分鐘內(nèi)肘迎，從簡(jiǎn)單的電子表格中開(kāi)始創(chuàng)建漂亮的圖表甥温。Plotly已經(jīng)為谷歌、美國(guó)空軍和紐約大學(xué)等機(jī)構(gòu)所使用妓布。 Plotly是一個(gè)非常人性化的網(wǎng)絡(luò)工具姻蚓，讓你在幾分鐘內(nèi)啟動(dòng)。如果你的團(tuán)隊(duì)希望為JavaScript和Python等編程語(yǔ)言提供一個(gè)API接口的話(huà)匣沼，Plotly是一款非常人性化的工具狰挡。

85、RAW

RAW彌補(bǔ)了很多工具在電子表格和矢量圖形（SVG）之間的缺失環(huán)節(jié)释涛。你的大數(shù)據(jù)可以來(lái)自MicrosoftExcel中加叁，谷歌文檔或是一個(gè)簡(jiǎn)單的逗號(hào)分隔的列表。它最厲害的功能是可以很容易地導(dǎo)出可視化結(jié)果唇撬，因?yàn)樗虯dobe Illustrator它匕，Sketch 和Inkscape是相容的。

86窖认、Visual.ly

isual.ly是一個(gè)可視化的內(nèi)容服務(wù)豫柬。它提供專(zhuān)門(mén)的大數(shù)據(jù)可視化的服務(wù)，用戶(hù)包括了VISA扑浸，耐克烧给，Twitter，福特和國(guó)家地理等喝噪。如果你想完全外包可視化文件給第三方础嫡。你可以使用非常簡(jiǎn)化的在線(xiàn)流程：你只需描述你的項(xiàng)目，服務(wù)團(tuán)隊(duì)將在項(xiàng)目的整個(gè)持續(xù)時(shí)間內(nèi)和你在一起酝惧。 Visual.ly給您發(fā)送所有項(xiàng)目關(guān)鍵點(diǎn)的郵件通知榴鼎，也將讓你不斷給出反饋。

87晚唇、D3.js

毋容置疑D3.js是最好的數(shù)據(jù)可視化工具庫(kù)巫财。D3.js運(yùn)行在JavaScript上，并使用HTML缺亮，CSS和SVG翁涤。 D3.js是開(kāi)源工具，使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式創(chuàng)建漂亮的網(wǎng)頁(yè)萌踱。 D3.js可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)交互葵礼。這個(gè)庫(kù)非常強(qiáng)大和前沿，所以它帶有沒(méi)有預(yù)置圖表也不支持IE9并鸵。

88鸳粉、Ember Charts

Ember Charts – 顧名思義是一種基于Ember.js框架和使用d3.js的可視化工具。Ember Charts以繪制時(shí)間序列圖园担，柱狀圖届谈，餅圖和散點(diǎn)圖為主枯夜。它非常優(yōu)易于擴(kuò)展。同為Ember.js開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)艰山，Ember Charts聚焦于圖形互動(dòng)性湖雹。它有極強(qiáng)的錯(cuò)誤處理能力，當(dāng)你遇到壞數(shù)據(jù)時(shí)曙搬，系統(tǒng)也不會(huì)崩潰

89摔吏、NVD3

NVD3運(yùn)行在d3.js之上, 它可建立可重用的圖表組件。該項(xiàng)目的目標(biāo)是保持所有的圖表整潔和可定制性纵装。 NVD3是d3.js之上的簡(jiǎn)單的接口征讲，保持了d3.js的所有強(qiáng)大功能。 NVD3由Novus Partners前端工程師開(kāi)發(fā)和使其保持了圖表技術(shù)洞察力橡娄。

90诗箍、Google Charts

Google Charts 以HTML5和SVG為基礎(chǔ)，充分考慮了跨瀏覽器的兼容性挽唉，并通過(guò)VML支持舊版本的IE瀏覽器滤祖。所有您將創(chuàng)建的圖表是交互式的，有的還可縮放橱夭。Google Charts是非常人性化和他們的網(wǎng)站擁有一個(gè)非常好的氨距，全面的模板庫(kù)桑逝，你可以從中找到所需模板棘劣。

91、FusionCharts

FusionCharts是最全面的JavaScript圖表庫(kù)楞遏，包括90個(gè)圖表和900種地圖茬暇。如果你不是特別喜歡的JavaScript。FusionCharts可以輕松集成像jQuery庫(kù)寡喝，Angularjs和React框架以及ASP.NET和PHP語(yǔ)言糙俗。 FusionCharts支持JSON和XML數(shù)據(jù)，并提供許多格式圖表：PNG预鬓，JPEG巧骚，SVG和PDF。

92格二、Highcharts

Highcharts是一個(gè)JavaScript API與jQuery的集成劈彪，全球最大的100家公司中有61家正在使用它。圖表使用SVG格式顶猜，并使用VML支持舊版瀏覽器沧奴。它提供了兩個(gè)專(zhuān)門(mén)的圖表類(lèi)型：Highstock和Highmaps，并且還配備了一系列的插件长窄。你可以免費(fèi)使用它滔吠，而如果你想建立付費(fèi)的應(yīng)用纲菌，只須支付少量牌照費(fèi)用。此外疮绷，你還可以使用Highcharts云服務(wù)翰舌。

93、Chart.js

對(duì)于一個(gè)小項(xiàng)目的圖表冬骚，chart.js是一個(gè)很好的選擇灶芝。開(kāi)源，只有11KB大小唉韭，這使得它快速且易于使用夜涕，它支持多種圖表類(lèi)型: 餅圖，線(xiàn)性圖和雷達(dá)圖等属愤。

94女器、Leaflet

你是否專(zhuān)注于專(zhuān)業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案？無(wú)需餅圖和條形圖住诸？Leafleft 基于Open Street Map數(shù)據(jù)驾胆，使用HTML5 / CSS3繪制互動(dòng)式可視化圖。您可以使用他們的擴(kuò)展插件庫(kù)添加熱點(diǎn)圖（heatmaps）和動(dòng)畫(huà)標(biāo)記贱呐。 Leaflet 是開(kāi)源和只有33 KB大小丧诺。

95、Chartist.js

Chartist.js的開(kāi)發(fā)社區(qū)一直致力于打敗所有其他JavaScript圖表庫(kù)奄薇。它使用了Sass的個(gè)性化風(fēng)格驳阎，它的SVG輸出是響應(yīng)式的。

96馁蒂、n3-charts

N3-charts是一種基于AngularJS框架的工具呵晚。它建立在D3.js之上，幫助您創(chuàng)建簡(jiǎn)單的互動(dòng)圖表沫屡。 N3-charts是一種小型化的圖表工具饵隙，不適用于大型項(xiàng)目。

97沮脖、 Sigma JS

Sigma JS 是交互式可視化工具庫(kù)金矛。由于使用了WebGL技術(shù)，你可以使用鼠標(biāo)和觸摸的方式來(lái)更新和變換圖表勺届。Sigma JS同時(shí)支持JSON和GEXF兩種數(shù)據(jù)格式驶俊。這為它提供了大量的可用互動(dòng)式插件。Sigma JS 專(zhuān)注于網(wǎng)頁(yè)格式的網(wǎng)絡(luò)圖可視化涮因。因此它在大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)可視化中非常有用废睦。

98、Polymaps

Polymaps是一款地圖可視化一個(gè)JavaScript工具庫(kù)养泡。 Polymaps使用SVG實(shí)現(xiàn)從國(guó)家到街道一級(jí)地理數(shù)據(jù)的可視化嗜湃。您可以使用CSS格式來(lái)修改你的樣式奈应。Polymaps使用GeoJSON來(lái)解釋地理數(shù)據(jù)。它是創(chuàng)建heatmap熱點(diǎn)圖的最好的工具之一购披。您創(chuàng)建的所有地圖都可以變成動(dòng)態(tài)圖愕乎。

99苛吱、Processing.js

Processing.js是一個(gè)基于可視化編程語(yǔ)言的JavaScript庫(kù)匾效。作為一種面向Web的JavaScript庫(kù)碧聪，Processing.js是您能夠有效進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)格式圖表處理。這使得它成為了一種非常好交換式可視化工具筐乳。 Processing.js需要一個(gè)兼容HTML5的瀏覽器來(lái)實(shí)現(xiàn)這一功能歌殃。

100、Pentaho BI

Pentaho BI 平臺(tái)不同于傳統(tǒng)的BI 產(chǎn)品蝙云，它是一個(gè)以流程為中心的氓皱，面向解決方案（Solution）的框架。其目的在于將一系列企業(yè)級(jí)BI產(chǎn)品勃刨、開(kāi)源軟件波材、API等等組件集成起來(lái)，方便商務(wù)智能應(yīng)用的開(kāi)發(fā)身隐。它的出現(xiàn)廷区，使得一系列的面向商務(wù)智能的獨(dú)立產(chǎn)品如Jfree、Quartz等等贾铝，能夠集成在一起隙轻，構(gòu)成一項(xiàng)項(xiàng)復(fù)雜的、完整的商務(wù)智能解決方案忌傻。