哪些项目是可以在真正的产品阶段使用的作为可靠的候选?哪些应该受到特别关注呢?我们做了详细的研究和测试，让我们一起看下5种新的撼动大数据的技术。这些是整理的几组新的工具，让我们一起来看看吧。以下是小编为你整理的学习大数据的步骤
Storm 和 Kafka 是未来数据流处理的主要方式，它们已经在一些大公司中使用率饿，包括 Groupon,阿里巴巴和The Weather Channel等。Storm,诞生于Twitter,是一个分布式实时计算系统。Storm 设计用于处理实时计算,hadoop主要用于处理批处理运算。
kafka是由LinkedIn研发的一款消息系统作为一个数据处理的管道基础部分存在于系统中。当你一起使用它们，你就能实时地和线性递增的获取数据。
你为什么需要关心?
使用Storm和Kafka,使得数据流处理线性的，确保每条消息获取都是实时的，可靠的。前后布置的Storm和Kafka能每秒流畅的处理10000条数据。
像Storm和Kafka这样的数据流处理方案使得很多企业引起关注并想达到优秀的ETL(抽取转换装载)的数据集成方案。Storm 和 Kafka 也很擅长内存分析和实时决策支持。企业使用批量处理的Hadoop方案无法也难怪对实时的业务需求。在企业的大数据解决方案中实时数据流处理是一个必要的模块，因为它很优美的处理了“3v”–volume,velocity 和 variety (容量，速率和多样性)。Storm和Kafka这2种技术是我们(infochimps)最推荐的技术，它们也将作为一个正式组成部分存在于我们的平台中。Drill和Dremel 实现了快速低负载的大规模，即席查询数据搜索。它们提供了秒级搜索P级别数据的可能，来应对即席查询和预测，及提供强大的虚拟化支持。
Drill和Dremel提供强大的业务处理能力，不仅仅只是为数据工程师提供。业务端的大家都将喜欢Drill和Dremel.Drill 是Google的Dremel的开源版本。Dremel是Google提供的支持大数据查询的技术。公司将用它来开发自己的工具，这些是导致大家都密切的关注Drill的原因。虽然这些不是起步，但是开源社区强烈的兴趣使得它变得更成熟。
先进的报表创建工具
报表创建工具能从用户的数据源转换数据成一个精美、雅致的报表。使用其交互式设计界面和高效的工作流程，可在几分钟内创建专业和高质量的报表。 丰富的图表和可视化的选项能提高用户的报表水准。一套全面的报表组件，如区域、子报表和交叉制表，让用户有个快速的开端来创建报表。
智能模型设计
运用我们精密的数据库设计和模型工具，你可以用图形表达你的数据库。使用实体关系图表来显现数据库结构及关系，这样你就可以更容易塑造，建立和理解复杂的数据库。
强大的用户管理
用户管理功能提升和管理每个用户的管理权限，不需输入任何命令，在数分钟内就能创建和编辑用户角色，借助这个精确控制的层面，可以在不影响数据库的安全性下，创建规则并让用户访问数据库。
确保数据安全
Navicat提供本机备份解决方案，当发生灾难时确保复原数据库，使用Navicat计划功能自动运行备份，并保存到本机硬盘或网络硬盘。
随时随地运行
Navicat创建一个批处理作业来运行几个任务。例如：打印报表、备份数据库、传输数据。用户可以设置电子邮件通知，安排在一个特定的时间，或在每天某些时间执行该批处理作业，并确保任务成功完成。无论身在何处，总能完成工作。
如何选择框架
Bokeh
这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果，用以强化大规模数据流的交互能力。其专门供Python语言使用。
Wolfram Alpha
这是一套搜索引擎，旨在帮助用户搜索其需要的计算素材或者其它内容。举例来说，如果大家输入“Facebook”，即可获得与Facebook相关的HTML元素结构、输入解释、Web托管信息、网络统计、子域、Alexa预估以及网页信息等大量内容。
Neo4j
其官方网站将这款工具称为图形数据库技术的下一场革命。这种说法在一定程度上并不夸张，因为此套数据库使用数据间的关系以操作并强化性能表现。Neo4j目前已经由众多企业用于利用数据关系实现智能应用，从而帮助自身保持市场竞争优势。
大数据职业细分
数据科学家：数据科学家倾向于用搜索数据的方式来看待周围的世界，把大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据，还要找出丰富的数据源，整合其他可能不完整的数据源，并清理成结果数据集，新的竞争环境中，挑战不断的变化，新数据不断的流入，数据科学家需要帮助决策者穿梭于各种分析，从临时数据分析到持续数据交互分析。当他们有所发现，建议新的业务方向。他们很有创造力的展示视觉化的信息，从而影响产品，流程和决策。
大数据工程师：分析历史，预测未来，优化选择，这是大数据工程师在玩数据时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，帮助企业做出更好的商业决策。大数据工程师是一个很重要的工作，就是通过分析数据找出过去事件的特征。通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。
数据分析师：与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩，因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据清理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
分情况来说：就行业来说，数据分析师的机制类似，无论在任何时代，媒体运营者能否准确详细和及时地了解受众情况和变化趋势。都是成败的关键。
此外：对于新闻出版等内容产业来说，更关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支持新闻出版改善客户关系的关键职能。
