谁知道把大数据可视化
1、少量的数据可以通过表格工具生成图表、tou视表的方式进行分析，但是大数据的分析就需要借助专门的可视化工具了，常见的可视化工具包括hive可视化工具：Tableau、BDP、Davinci、QuickBI、有数等。
2、Smartbi Smartbi作为成熟的大数据分析平台，具备可复用、 动静结合独特的展示效果，使得数据可视化灵活强大，动静皆宜，为广大用户提供了无限的应用能力和想象空间。除了支持使用Excel作为报表设计器，完美兼容Excel的配置项。
3、商业智能BI功能比较完善，有丰富的组件模板，是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。
4、抛开华丽的可视化效果，从中找到数据、分析数据是我们的首要工作。第二步hive可视化工具：分析图形 图形是可视化中的关键元素，也是我们最关注的部分。
5、科学可视化 科学可视化是指利用计算机图形学以及图象处理技术等来展示数据信息的可视化 *** 。一般的可视化包括利用色彩差异、网格序列、网格无序、地理位置、尺寸大小等。
数据分析工具常见的有哪些?
BI工具 BI工具是按照数据分析的流程进行设计的，商业智能的BI是为数据分析而生的，诞生起点很高，目的是为了缩短商业数据到商业决策的时间，并用数据去影响决策。
数据分析软件有Excel、SAS、R、SPSS、Tableau Software。Excel 为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
有EXCEL、MySQL、TABLEAU等。Excel作为入门级的工具，同样也是最基础也是最主要的数据分析工具，Excel具备多种强大功能，除了创建表单，简单的数据清洗，还可以完成数据透视表，VBA等。
数据处理工具：Excel 数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。
数据分析工具包括以下几类：数据处理工具Excel在Excel，需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用，特别是数据清理技术的应用。
做大数据分析一般用什么工具呢?
大数据分析工具有：R-编程 R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。
FineReport FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
作为另一款大数据处理必要工具，Rapidminer属于一套开源数据科学平台，且通过可视化编程机制发挥作用。其功能包括对模型进行修改、分析与创建，且能够快速将结果整合至业务流程当中。
Hadoop：能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。清博大数据中国新媒体大数据权威平台：清博大数据拥有清博指数、清博舆情、营广工品等多个核心产品。
大数据分析的软件有很多，其中SQL数据分析、Excel数据分析、SPSS数据分析、SAS数据分析、R数据分析等这些软件都是挺不错的。SQL数据分析 SQL对于很多数据分析师，取数是基本功。
当前用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈。开源大数据生态圈：Hadoop HDFS、HadoopMapReduce， Hbase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。. Hypertable是另类。
hue和hive的区别
1、没有hudi这个单词，只有hive是正确单词，所以不存在区别。重点词汇：hive 英［hav］释义：n.忙碌的场所，繁忙的地方；蜂房，蜂箱；蜂群；蜂窝状物体。v.（蜜蜂）入蜂箱。
2、Hive是基于MapReduce来处理数据，而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。
3、区别：Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。
4、是非关系型数据库（KV型），对 key 做索引，查询速度非常快（相比较 Hive ），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。
5、是HIVE的元数据存储模块，数据的访问和查找，必须要先访问元数据。Hive中的元数据一般使用单独的关系型数据库存储，常用的是Mysql，为了确保高可用，Mysql元数据库还需主备部署。
6、Apache Hive 和 Apache HBase 都是大数据中不可思议的工具。虽然它们的功能存在一些重叠，但 Apache Hive 和 Apache HBase 都具有独特的品质，使它们更适合特定任务。
大数据技术包括哪些
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。
大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
大数据技术主要包括数据采集与预处理、数据存储和管理、数据处理与分析、数据结果呈现等几个层面的内容。数据采集与预处理 在大数据生命周期当中，数据采集处于第一个环节。
大数据技术有Java基础、JavaEE核心、Hadoop生态体系、Spark生态体系四大类。