真實的我4L
1、 數據庫，大數據平臺類：
星環，做Hadoop生態系列的大數據底層平臺公司。Hadoop是開源的，星環主要做的是把Hadoop不穩定的部分優化，功能細化，為企業提供Hadoop大數據引擎及數據庫工具。
2、 雲計算，雲端大數據類，
阿里巴巴，明星產品-阿里雲，與亞馬遜AWS抗衡，做公有云、私有云、混合雲。實力不差，符合阿里巴巴的氣質，很有野心。
3、 大數據決策平臺：
帆軟。帆軟是商業智能和數據分析平臺提供商，從報表工具到商業智能BI，有十多年的數據應用的底子，在這個領域很成熟，但是很低調。旗下的報表產品FineReport和商業智能FineBI值得推薦。
Finereport：各方面都很成熟的一款大數據軟件，適用於對海量數據的處理與分析。比較符合中國人數據分析的習慣和邏輯，用不慣國外軟件的數據分析師建議使用。
這是一個商用報表軟件，企業級應用，一定程度上可替代Excel，如業務系統報表，數據分析報表，財務報表。可與OA，ERP，CRM集成。主要兩大核心是填報和數據展示。懂點java的話可以做開發，比如我同事用這個開發了一個公司內部的考試系統。
個人最常用的BI分析工具，用習慣了覺得這個工具很簡單很傻瓜。操作類似Tableau，拖拽分析字段即可生成圖表，圖表是自動推薦的，精確智能。基本不需要寫函數，內置各種計算功能，數據過濾篩選條件等。內置一些基本的迴歸、預測數據挖掘功能，製作可視化儀表板很方便。個人使用免費。
可以看我之前寫的一篇文章：李啟方：這可能是今年最值得推薦的數據分析工具 
4、 大數據存儲硬件類：浪潮，很老牌的IT公司，國資委控股，研究大數據方面的存儲，在國內比較領先。
帆軟軟件
首推鑑:Hadoop，私有云最佳方案。hadoop下面還會涉及hbase,hive,spark,zookeeper,mapreduce等等。開源，免費，穩定，很多大公司都在用。
如果小公司自己用，那就去用各家的雲服務。像阿里雲，騰訊雲，華為雲之類的，都有相關大數據服務。
1、Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分佈式系統基礎架構。用戶可以在不瞭解分佈式底層細節的情況下，開發分佈式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。Hadoop實現了一個分佈式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（large data set）的應用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式訪問（streaming access）文件系統中的數據。
2、Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數據提供了存儲，則MapReduce為海量的數據提供了計算。Hadoop是一個能夠對大量數據進行分佈式處理的軟件框架。 Hadoop 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。
Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分佈處理。
Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。
Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。
此外，Hadoop 依賴於社區服務，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
3、Hadoop是一個能夠讓用戶輕鬆架構和使用的分佈式計算平臺。用戶可以輕鬆地在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序。它主要有以下幾個優點：
高可靠性。Hadoop按位存儲和處理數據的能力值得人們信賴。
高擴展性。Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數據並完成計算任務的，這些集簇可以方便地擴展到數以千計的節點中。
高效性。Hadoop能夠在節點之間動態地移動數據，並保證各個節點的動態平衡，因此處理速度非常快。
高容錯性。Hadoop能夠自動保存數據的多個副本，並且能夠自動將失敗的任務重新分配。
低成本。與一體機、商用數據倉庫以及QlikView、Yonghong Z-Suite等數據集市相比，hadoop是開源的，項目的軟件成本因此會大大降低。
4、Hadoop帶有用Java語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平臺上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。
5、hadoop大數據處理的意義Hadoop得以在大數據處理應用中廣泛應用得益於其自身在數據提取、變形和加載(ETL)方面上的天然優勢。Hadoop的分佈式架構，將大數據處理引擎儘可能的靠近存儲，對例如像ETL這樣的批處理操作相對合適，因為類似這樣操作的批處理結果可以直接走向存儲。Hadoop的MapReduce功能實現了將單個任務打碎，並將碎片任務(Map)發送到多個節點上，之後再以單個數據集的形式加載(Reduce)到數據倉庫裡。
Adair品科技
這個要分好幾塊來講，首先我要說明的是大數據項目也是要有很多依賴的模塊的。每個模塊的軟件不一樣，下面分別聊一下。
一、大數據處理
這個是所謂大數據項目中最先想到的模塊。主要有spark，hadoop，es，kafka，hbase，hive等。
當然像是flume，sqoop也都很常用。
這些軟件主要是為了解決海量數據處理的問題。軟件很多，我只列幾個經典的，具體可以自行百度。
二、機器學習相關
大部分大數據項目都和機器學習相關。因此會考慮到機器學習的一些軟件，比如說sklearn，spark的ml，當然還有自己實現的代碼。
三、web相關技術
大部分項目也都跑不了一個web的展示，因此web就很重要的，java的ssh，python的django都可以，這個看具體的項目組習慣了。
四、其它
還有一些很常用的東西，個人感覺不完全算是大數據特定使用範圍。反正我在做大數據項目的時候也都用到了。
比如說數據存儲：redis，mysql。
數據可視化：echart，d3js。
圖數據庫：neo4j。
再來說說大數據平臺的軟件或者工具：
1、 數據庫，大數據平臺類，星環，做Hadoop生態系列的大數據平臺公司。Hadoop是開源的，星環主要做的是把Hadoop不穩定的部分優化，功能細化，為企業提供Hadoop大數據引擎及數據庫工具。
2、 大數據存儲硬件類，浪潮，很老牌的IT公司，國資委控股，研究大數據方面的存儲，在國內比較領先。
3、 雲計算，雲端大數據類，阿里巴巴，明星產品-阿里雲，與亞馬遜AWS抗衡，做公有云、私有云、混合雲。實力不差，符合阿里巴巴的氣質，很有野心。
4、 數據應用方面這個有很多，比如帆軟旗下的FineReport報表系統和FineBI大數據分析平臺等。
帆軟是商業智能和數據分析平臺提供商，從報表工具到商業智能，有十多年的數據應用的底子，在這個領域很成熟，目前處於快速成長期，但是很低調，是一家有技術有實力而且對客戶很真誠的公司。
