眾所周知，現在大數據行業發展得十分火熱，而大數據也確實為我們的生活帶來了許多的便利。隨著大數據的不斷發展，需求的不斷增多和提升，大數據的使用工具也變得更為重要，它們能讓大家節省更多的時間和金錢。

在大數據這一概念提出到現在的這十年間，市面上出現了各類的大數據使用工具，讓我們從中遴選還是比較困難的，因此就需要我們對其進行分類，從而方便我們的選擇。本文就為大家將市面上較為主流的大數據分析工具，分四大類為大家進行介紹。

第一類，數據存儲和管理類的大數據工具。

此類較為主流的使用工具本文為大家列出三種：

1.Cloudera

實際上，Cloudera只是增加了一些其它服務的Hadoop，因為大數據并不是容易搞，需要我們構建大數據集群， 而Cloudera的團隊就可以為我們提供這些服務，還能幫培訓員工。

2.MongoDB

這是一個數據庫，并且非常的受大家歡迎，大數據常常采用的是非結構化數據，而MongoDB最適用于管理此類數據。

3.Talend

Talend是數據集成和解決方案領域的領袖級企業，他們為公共云和私有云提供了一體化的數據平臺。

我們都知道，大數據歸根結底還是數據，其根源還是始于數據的存儲，而大數據之所以稱之為“大”，就是因為它的數據量非常大，因此，存儲就變得至關重要。除此之外，將數據按照某種格式化的治理結構，也尤為重要，因為這樣，我們可以獲得洞察力。而以上三種工具，就是這方面常用的三種使用工具。

第二類，數據清理類工具。

1.OpenRefine

這是一款開源的，易于使用的，可以通過刪除重復項、空白字段及其他錯誤來清理排列雜亂無章的數據的工具，在業內廣受好評。

2.Excel

這個不用多說，不僅在大數據，基本上所有的公司辦公軟件都會安裝Excel，在Excel中有許多的公式和函數，方便我們進行一系列的操作，當然其缺點也比較明顯，那就是不適用于龐大的數據集。

3.DataCleaner

就像它的名字一樣，DataCleaner是一款能對數據質量進行分析、比較和監督的軟件，也可以將半結構化的數據集轉化成干凈的可讀的數據集。

由于篇幅有限，有關大數據常用的工具筆者先為大家介紹這么多。以上介紹的這些工具，對于大家來說可能有些陌生，但對于大數據來說卻是“熟客”，如果大家想往大數據方向發展的話，這些工具是必須要掌握和熟練使用的。