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本文目录一览：
- 1、大数据分析一般用什么工具分析
- 2、presto、druid、sparksql、kylin的对比分析,如性能、架构
- 3、ETL调度系统及常见工具对比:Azkaban、Oozie、数栖云
- 4、数据分析之数据查询:SQL和Python的数据查询对比
大数据分析一般用什么工具分析
大数据分析工具主要分为以下几类：首先，是Excel等电子表格软件，它们适用于基础的数据处理、图表制作和简单分析。对于数据分析师而言，Excel是入门级的工具，需要重点了解数据处理技巧及函数应用。
首先，Excel是数据分析师最初级也是最常用的工具，适用于基础数据分析和简单的数据处理技巧及函数应用。其次，对于中型甚至更大的数据规模，数据库技术如MySQL及其管理工具变得必不可少，数据分析师需要掌握数据库的基本操作。再者，针对大数据分析，有Hive、SPSS、Python或R语言等工具。
六个用于大数据分析的顶级工具 Hadoop Hadoop 是一个强大的软件框架，能够对大规模数据集进行分布式处理。它以一种既可靠又高效的方式进行数据处理，同时具备可伸缩性，能够处理 PB 级别的数据。Hadoop 假设计算节点和存储可能会失败，因此维护多个数据副本，确保在节点故障时能够重新分配任务。
Storm 能够处理大量的数据，每个节点每秒可处理超过一百万个数据元组，并且具备良好的可扩展性和容错性。 SPSS SPSS 是一款历史悠久的统计分析软件，它从 DOS 环境下的 0 版本发展至今，已经转变为一个强大的商业分析工具。SPSS 提供了预测分析功能，并且越来越重视商业分析领域。
presto、druid、sparksql、kylin的对比分析,如性能、架构
Kylin是一种MOLAP工具，它通过预聚合数据，将多维查询转换为key-value查询，从而提高了查询效率。选择适合的工具取决于实际应用场景。如果需要实时数据处理和分析，Druid可能是更合适的选择。若追求高性能的查询效率，Kylin将是一个不错的选择。
Presto也由Facebook开发并在2012年开源，为了解决Mapreduce的性能问题。Presto作为查询引擎，与Spark SQL类似，专注于内存计算，性能比Hive、Spark SQL和Presto更高。Kylin则由eBay中国团队于2013年开发，并在同年开源，是国人主导的重量级OLAP引擎。
Spark SQL，UC Berkeley的通用计算框架，处理结构化数据，灵活性较高。Kylin，eBay的预计算OLAP引擎，专为大规模数据分析优化。Druid，MetaMarkets的实时分析引擎，低延迟数据处理与分析的能手，尤其在广告分析和监控报警等领域常见。
zeppelin zeppelin定位为web版的notebook，提供交互式数据分析能力，支持SQL、Scala、Python、R等语言，但不被视为典型BI产品。架构采用Java+AngularJS，内置Spark作为数据运算引擎，支持Flink、Hive、Impala、Presto等运算/查询引擎。zeppelin适用于交互式数据分析场景。
ETL调度系统及常见工具对比:Azkaban、Oozie、数栖云
1、Azkaban：由LinkedIn开源的批量工作流任务调度器，支持定义任务依赖关系并提供web界面管理。相较于Oozie，Azkaban的用户界面友好，易于上手，但安全性及任务失败恢复机制相对Oozie有所欠缺。
2、语言和平台：Azkaban是用Java编写的，通常与Hadoop生态系统（如Hive、Pig）集成紧密。Oozie是用XML编写的，因此更具通用性，可以用于不同的数据处理平台，包括Hadoop、Spark和其他。易用性和用户界面：Azkaban提供了直观的Web用户界面，使用户能够轻松创建和管理工作流，无需编写复杂的XML配置。
3、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，结合目前阿里云上的MaxCompute中的调度系统，做个对比。Oozie是一个workflow(工作流)协调系统，是由Cloudera公司贡献给Apache的，主要用来管理Hadoop作业(job)。
4、Oozie以XML格式写调度流程，支持多种Hadoop作业（如HDFS、MapReduce、Hive、StreamingMR、Loader、Spark、Distcp）与系统类作业（例如Java与Shell）。相比于Azkaban，Oozie属于资源密集型任务调度工具。
数据分析之数据查询:SQL和Python的数据查询对比
1、对于SQL与Python的数据查询对比，Python的pandas包提供了类似SQL查询的功能。例如，获取数据概览、查询特定行记录、指定列数据、应用筛选条件、判断空值、去除重复值、分组与聚合、分组后聚合、排序、使用case-when条件、表连接、合并、计算值计数及自定义排序等。
2、sql：用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。python：Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。
3、SQL**：作为“内功”，SQL 是数据分析的基础。它的作用在于高效地查询、管理、分析数据库中的数据。无论是商业智能项目、数据仓库建设还是日常的数据查询，SQL 都是不可或缺的工具。其强大的数据处理能力和灵活性使其成为数据分析师的必备技能。
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