同學你好！大數據在過去幾年的互聯網領域有了大規模的應用，通過對海量數據的分析，可以得到更有用的結果，同時這也催生了人工智能的進一步發展。而要對如此大規模的數據進行分析，就離不開好用的工具。接下來讓我們深入了解一下大數據分析工具有哪些，以及各自的功能特點。

　　1.Hadoop

　　在大數據分析領域，這個工具是最常用的，因為采用了開源的方式，所以對于企業來說能夠充分降低工具的使用成本。而且它的性能也足夠強大，可以對大量數據進行處理，而且還能采用分布式的方式來部署，也就是同時運行在不同的服務器上。

　　2.Spark

　　這個工具同樣也被眾多企業以及研究機構所采用，它除了能夠對大量數據進行處理，另外一個突出的優勢就在于快速和通用。因為來自不同行業不同領域的數據，會呈現出不一樣的特點，所以在分析的時候也要采用對應的方法。而通過Spark這款通用化的工具，就可以靈活應對不同結構的數據，從而縮短了適應和使用的時間。

　　3.Tableau

　　這個工具的功能特點在于能夠方便地實現數據可視化，所以在一些特定的領域當中有著重要的地位。很多數據分析出來之后，還需要進行人工的分析，或者需要向很多人進行展示。有了方便地可視化功能，就可以把分析的結果以圖標或者圖形的形式展示出來，讓人能直觀地看到數據的走向或者分布，從而快速得出可靠的結論。

　　大數據分析工具有哪些?除了以上所介紹的這幾種之外，常用的分析工具還包括Pig、Hive等，都可以實現對大量數據的快速分析，而且也都有各自的優勢功能。而對于從業者來說，也應該對不同的工具做到了解，并掌握使用的方法，這樣在遇到不同數據或不同項目的時候，也能使用對應的工具進行分析。