预计到2020年，每人将产生1.7兆每秒的数据量。
那将有很多信息要处理。
一方面，对很多公司来说，大数据是一个游戏规则的改变者，它提供了我们过去从未开启的洞察力。另一方面，如果没有合适的工具，就不可能利用这些信息。为了充分利用任何大数据战略，公司获得管理、挖掘和理解数据的创新解决方案至关重要。
幸运的是，有很多开发人员正在创建我们需要的软件来布署数据环境。有鉴于此，我们列出了十个必备工具。
10.ElasticSearch
查找和跟踪数据对管理数据至关重要。ElasticSearch是当今市场上最强大的搜索引擎之一。作为分布式RESTful分析引擎，该解决方案帮助公司集中存储数据，从而提供更简单的信息控制。您还可以设置可靠的搜索功能，包括自动搜索、模糊搜索和全文搜索。ElasticSearch也适用于多租户系统，因此对于在同一主系统的多个安装上工作的公司来说，它是一个经济高效的解决方案。
9.QlikView (Qlik)
Qlik是一个平台旨在将无限的数据转化为具有无限可能性的易于访问的信息。无论数据源有多重要，您都可以将所有内容合并到一个视图中，从而使混乱的细节更加清晰。QlikView是基于Qlik的关联引擎构建的经典分析解决方案。您可以使用它来探索您的数据，也可以通过增强智能来获取智能见解。此外，支持多云体系结构来为一系列用例提供结果。
8.Tableau
被许多人认为是信息管理的圣杯，Tableau允许公司来获取他们大数据的真正力量。Tableau身临其境且易于使用，适用于团队和组织以及个人分析师。您还可以使用Tableau将分析功能嵌入到现有的工具和流程中。作为最安全、最灵活的业务数据端到端平台之一，Tableau将您的业务信息提升到了一个新的高度。您可以安全地检查移动或桌面上的信息，访问内容发现功能，并进行深入分析。
7.Flume
Flume是一个可靠的、分布式的、高度引人入胜的收集和聚集大量数据的服务。Apache Flume 具有灵活简单的架构，非常可靠且容错，尽管乍一看它似乎不是市场上最先进的工具。Flume是Hadoop工具，开发人员可以使用它来收集各种来源的数据流并将其传输到一个集中的环境中。Flume也非常擅长管理各种系统之间的稳定数据流。
6.Tensorflow
世界上最著名的开源机器学习库之一，Tensorflow是谷歌用于人工智能的开源神器。作为一个端到端的开源平台，Tensorflow可以轻松地将您的数据转化为人工智能的燃料。除此之外，社区资源、库和工具的综合生态系统让研究人员和开发人员能够创建最先进的最大语言应用程序。此外，借助tensorflow，公司可以找到简单的ml问题解决方案，具有简单的模型构建功能，以及强大的实验选项。
5.Apache Kafka
Kafka是Apache认可的实时处理和管理数据的大数据工具。Kafka经久耐用、容错且可扩展，最初是由领英开发的，旨在帮助他们克服批处理问题。Kafka平台处理传入的数据流，而不管它们的目的地或来源。有了Kafka，公司每天可以处理无数的事件。此外，领英报道说他们的Kafka体系每天管理大约1万亿起事件。
4.Cloudera
Cloudera宣称自己是“企业数据云公司”。云时代旨在为您提供对数据的更多控制，确保您能够从边缘收集和处理信息，一直到您的机器学习应用程序。Cloudera还为公司提供了使用Cloudera数据流摄取、分析和管理实时流数据所需的工具。除此之外，还可以通过数据仓库将来自不同来源的数据汇集在一起。
3.Apache Cassandra
得到了Datastax等市场领导者的认可，Apache Cassandra是一个分布式数据库，企业可以使用它来管理多台服务器上的大量数据集。作为管理结构化数据的最佳大数据工具之一，Cassandra提供高可用性服务，没有任何单点故障。当您需要高可用性和可扩展性而又不影响性能时，Cassandra是一个绝佳的选择。Cassandra还支持跨多个数据中心进行复制，因此为用户提供了更低的延迟。
2.Apache Flink
Flink是一个开源框架，由 Ververica 商业公司主导。有了 Flink，企业可以访问分布式流处理引擎，在无界或有界环境中计算数据。此外，这个工具的一大优点是它可以运行在您可以想到的所有集群环境中，包括Hadoop、Kubernetes和Apache Mesos。
1.Apache Spark
最后，Apache Spark，对于使用大数据的公司来说，它是业内最令人兴奋的工具之一。这个开源工具填补了Hadoop解决方案在数据处理、实时和批处理数据方面的空白。Spark在处理数据的速度上比传统工具快得多，这对于数据分析师来说是非常好的。Spark是已经使用Apache解决方案(如Cassandra或Flink)的公司的理想之选，它使您的数据处理项目的核心更加高效和有价值，有助于调度和分布式任务传输等工作。
