大数据处理软件有：Apache Hadoop、Apache Spark、大数据实时处理软件Storm等。 Apache Hadoop Apache Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要用于处理和分析大数据。它能够利用集群的威力进行高速运算和存储，用户可以在不了解底层细节的情况下处理大规模数据集。
常见的数据处理软件有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、 Jaspersoft BI 套件。Apache Hive Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL，对数据进行结构化处理，并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。
Cloudera：提供企业级大数据解决方案，包括分布式存储、数据管理和分析工具。Hortonworks（现为Cloudera的一部分）：提供开源的大数据平台，包括Hadoop、ApacheSpark等。MapRTechnologies：提供高性能的大数据平台，涵盖了分布式存储、实时数据分析等领域。
思迈特软件Smartbi大数据分析平台：定位为一站式满足所有用户全面需求场景的大数据分析平台。
在大数据处理分析过程中常用的六大工具：Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
TB 值的数据集才能算是大数据。大数据软件种类繁多，使用难度、场景、效率不一。
与Hadoop相比，Spark在处理数据速度方面更胜一筹，因为它采用了内存计算的方式，避免了频繁读写磁盘带来的性能损耗。此外，Spark支持多种编程语言和编程模型，包括SQL、Python、R等，使得开发更加便捷。Spark还提供了丰富的机器学习库和图形处理库，适用于各种复杂的数据分析场景。
spark基于内存处理，速度快。hadoop基于磁盘读取，速度慢些，但spark对内存要求高。spark可以用hadoop底层的hdfs作为存储。两个结合效果更好。
属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。
如果所在行业或岗位更侧重于实时数据处理和分析，那么学习Spark会更有优势；如果更侧重于大规模数据的存储和处理，那么深入学习Hadoop会更有帮助。同时，也可以考虑两者都学习，以获取更全面的大数据处理能力。
至于灾难恢复，两者都有出色的能力，Hadoop依赖磁盘备份，Spark的RDD则提供了内存和磁盘双重保障。总的来说，Hadoop更侧重于数据的存储和基础设施，适合大规模批处理和灾难恢复；而Spark则在数据处理速度上更具优势，适用于实时分析和复杂数据处理任务。选择哪个框架取决于你的具体需求和应用场景。
数据存储： 二者都支持在Hadoop分布式文件系统上存储数据，实现数据的分布式存储和访问。 集成与生态系统： Hadoop和Spark都拥有丰富的生态系统和集成的工具库，例如用于数据清洗、数据挖掘和分析等任务的各种库和工具。这些生态系统使得它们在处理大数据方面更加灵活和强大。
大数据对hadoop有以下需求：大数据需要hadoop进行分布式存储，并且可以处理大量的数据。hadoop需要处理大数据的离线分析，包括数据挖掘、机器学习等。hadoop需要处理大数据的实时分析，包括实时数据挖掘、实时机器学习等。hadoop需要处理大数据的在线分析，包括在线数据挖掘、在线机器学习等。
Hadoop是一个框架，它允许您首先在分布式环境中存储大数据，以便可以并行处理它。 Hadoop中基本上有两个组件： 大数据Hadoop认证培训 讲师指导的课程现实生活中的案例研究评估终身访问探索课程 什么是Hadoop – Hadoop框架 第一个是用于存储的HDFS（Hadoop分布式文件系统），它使您可以在集群中存储各种格式的数据。
Hadoop在当今时代的意义在于，它提供了一个高度可扩展和成本效益的大数据处理解决方案，满足了现代企业对海量数据分析的迫切需求。详细来说，Hadoop是一个开源的分布式计算框架，设计初衷就是处理大规模的数据集。其核心组件是分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型。
Hadoop是具体的开源框架，是工具，用来做海量数据的存储和计算的。hadoop与大数据的关系 首先，大数据本身涉及到一个庞大的技术体系，从学科的角度来看，涉及到数学、统计学和计算机三大学科，同时还涉及到社会学、经济学、医学等学科，所以大数据本身的知识量还是非常大的。
选择Hadoop的原因最重要的是这三点：可以解决问题； 成本低； 成熟的生态圈。Hadoop可以解决的问题：无论国内还是国外的大公司对于数据都有着无穷无尽的渴望，都会想尽一切办法收集一切数据，通过信息的不对称性可以不断变现，而大量的信息是可以通过数据分析得到的。
为什么需要hadoop？在数据量很大的情况下，单机的处理能力无法胜任，必须采用分布式集群的方式进行处理，而用分布式集群的方式处理数据，实现的复杂度呈级数增加。所以，在海量数据处理的需求下，一个通用的分布式数据处理技术框架能大大降低应用开发难点和减少工作量。
Hadoop是一个分布式存储和分析框架，它能在廉价设备上利用集群的强大功能，安全地存储和高效地处理海量数据。 Hadoop项目家族的核心是HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算）。HDFS负责存储海量数据，而MapReduce负责数据处理。
以云计算为中心技术体系的发展，为大数据的处理提供了技术支撑。以数学知识为核心的大规模数据处理算法的发展，比如回归分析、贝叶斯算法、神经网 络、关联分析、决策树等数学科学算法，为大数据的计算提供了理论基础。企业信息化已经较为成熟，积累了大量的数据，具备大数据系统建设条件。
知乐极客目前是最好的，他们那都是数码达人玩的高科技玩意。哪个Linux的发行版比较好用 Linux系统开源的，所以有好多公司的，主要看你用作什么？有桌面版的方便从Windows过度：Ubuntu、SUSE等的，伺服器的话目前大部分都是Redhat的centos，目前都到centos X版本了。
是计算机用语。云是指作为接受服务的对象，是云端，不管在何时何地，都能享受云计算提供的服务。云是网络、互联网的一种比喻说法。云分为私有云、公有云、混合云及行业云等等。云在勾画网络拓扑或网络结构时常见，过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
