4个最受欢迎的大数据可视化工具

尽管实际上存在着无数专门用于大数据可视化的工具，且它们都是既开源又专有的，在这其中还是有一些工具表现比较突出，因为它们提供了上述所有或者很多部分功能。 我们将介绍4种最受欢迎的大数据可视化工具，帮助大家选择适合自己需求的工具。

Jupyter：大数据可视化的一站式商店

JupyteR是一个开源项目，通过十多种编程语言实现 大数据分析、可视化和软 件开发的实时协作 。 它的界面包含代码输入窗口，并通过运行输入的代码以基于所选择的可视化技术提供视觉可读的图像。

但是，以上提到的功能仅仅是冰山一角。 Jupyter Notebook可以在团队中共享，以实现内部协作 ，并促进团队共同合作进行数据分析。 团队可以将Jupyter Notebook上传到GitHub或Gitlab，以便能共同合作影响结果。团队可以使用Kubernetes将Jupyter Notebook包含在Docker容器中，也可以在任何其他使用Jupyter的机器上运行Notebook。 在最初使用Python和R时，Jupyter Notebook正在积极地引入Java，Go，C＃，Ruby等其他编程语言编码的内核。

除此以外，Jupyter还能够与Spark这样的 多框架 进行交互，这使得对从具有不同输入源的程序收集的大量密集的数据进行数据处理时，Jupyte能够提供一个全能的解决方案。

Tableau：AI，大数据和机器学习应用可视化的最佳解决方案

Tableau是大数据可视化的市场领导者之一，在为 大数据操作，深度学习算法 和多种类型的AI应用程序提供交互式数 据可视化 方面尤为高效。

Tableau可以 与Amazon AWS，MySQL，Hadoop，Teradata和SAP协 作 ，使之成为一个能够创建详细图形和展示直观数据的多功能工具。 这样高级 管理人员和中间链管理人员能够基于包含大量信息且容易读懂的Tableau图形作出基础决策。

Google Chart：Google支持的免费而强大的整合功能

谷歌是当今领导力的代名词。正如谷歌浏览器是当前最流行的浏览器一样，谷歌图表也是大数据可视化的最佳解决方案之一，更不用说它是完全免费的，并得到了Google的大力技术支持。 为什么它能得到Google的支持？ 因为通过Google Chart来分析的数据显然是要用于训练Google研发的AI，这样的合作对于各方来说都是双赢的。

该工具将生成的图表以HTML5 / SVG呈现，因此它们可与任何浏览器兼容。 Google Chart对VML的支持确保了其与旧版IE的兼容性，并且可以将图表移植到最新版本的Android和iOS上。 更重要的是， Google Chart结合了来自Google地图等多种Google服务的数 据。 生成的交互式图表不仅可以实时输入数据，还可以使用交互式仪表板进行控制。

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