Storm是自由的开源软件，一个分布式的容错的实时计算系统Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣4Apache Drill 为了帮助企业用户寻找更为有效。

Pandas项目包括基于Python编程语言的数据结构和数据分析工具它让企业组织可以将Python用作R之外的一种选择，用于大数据分析项目支持的操作系统WindowsLinux和OSX5Storm Storm现在是一个Apache项目，它提供了实时处理大数。

常见的大数据处理工具有HadoopSparkApache FlinkKafka和Storm等1 **Hadoop**Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户存储和处理大规模数据集Hadoop提供了HDFS分布式文件系统和MapReduce分布式计算模型两个核。

StormStorm是一个分布式实时计算系统，它可以处理实时数据流Storm的核心组件是拓扑结构Topology，它可以将拓扑结构中的每个节点分配给不同的计算节点进行并行处理Storm还提供了可扩展的API，可以方便地与其他框架集成K。

Storm是Twitter主推的分布式计算系统它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性，可以实时的处理大数据流不同于Hadoop和Spark，Storm不进行数据的收集和存储工作，它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据，然后直接通过。

但 Storm 不只是一个传统的大数据分析系统它是复杂事件处理 CEP 系统的一个示例CEP 系统通常分类为计算和面向检测，其中每个系统都可通过用户定义的算法在 Storm 中实现举例而言，CEP 可用于识别事件洪流中有意义的。

Hadoop 当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统可以轻松地集成结构化半结构化甚至非结构化数据集还是离线处理，批处理比较多，用的比较广的是hive Storm 用于处理高速大型数据流的分布式实时计算系统为Hadoop。

Hadoop和Spark均是大数据框架，都提供了一些执行常见大数据任务的工具，但确切地说，它们所执行的任务并不相同，彼此也并不排斥 虽然在特定的情况下，Spark据称要比Hadoop快100倍，但它本身没有一个分布式存储系统 而分布式存储。

大数据分析工具好用的有以下几个，分别是ExcelBI工具PythonSmartbiBokehStormPlotly等1Excel Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一，包括表格制作数据透视表VBA等等功能，保证人们能够按照需求进行分析。