在当今大数据分析领域，开源数据分析系统占据着至关重要的地位。随着数据量的爆炸式增长，企业对于高效、准确的数据分析工具的需求日益迫切。开源数据分析系统因其免费、可定制性强以及拥有活跃的社区支持等优势，得到了广泛的应用。
开源数据分析系统在各个行业都发挥着重要作用。例如在金融行业，通过对海量交易数据的分析，可以帮助企业识别风险、优化投资策略；在电商领域，利用开源数据分析系统可以深入了解用户行为，进行精准营销和库存管理；在医疗行业，能够分析大量的医疗数据，为疾病诊断和治疗提供决策支持。
据统计，目前有众多知名企业都在使用开源数据分析系统。例如，Apache Hadoop 被广泛应用于大数据处理，近 60% 的企业预计在 2016 年年底之前会在生产环境中拥有 Hadoop 集群。Spark 也因其出色的性能，常常用于分析流式数据或需要交互式分析功能的应用软件中，许多公司经常把它与 Hadoop 或 Mesos 一起使用。Talend 作为营利公司管理的开源项目，其免费的开源解决方案下载量已超过了 200 万人次，市场研究公司 Gartner 最近将其评为数据集成领域的 “领导者”。
总之，开源数据分析系统在大数据分析领域具有不可替代的重要地位，为企业提供了强大的数据处理和分析能力，助力企业在激烈的市场竞争中取得优势。
二、热门开源数据分析系统盘点
（一）DataEase：人人可用的可视化分析工具
DataEase 作为一款开源的数据可视化分析工具，具有诸多显著特点。首先，它开源开放，零门槛，在线快速获取与安装，并且按月更新迭代，保证了工具的持续优化和改进。其简单易用的特性，让操作变得简便，用户可通过鼠标点击和拖拽轻松完成数据分析，即使是非技术人员也能快速上手。全场景支持更是一大亮点，兼容多平台安装，提供多样化嵌入支持，无论是 PC 端、移动端还是大屏，都能完美适配。安全分享功能确保了多种数据分享方式的同时，保障了数据传输与使用的安全性。此外，活跃的社区为用户提供了及时的问题反馈和解决方案。
DataEase 的技术栈也十分强大。前端采用 Vue.js 和 Element，图库使用 AntV，后端基于 Spring Boot，数据库采用 MySQL，数据处理则借助 Apache Calcite 和 Apache SeaTunnel 等工具。在数据源方面，DataEase 支持多种丰富的数据源连接，包括 OLTP 数据库如 MySQL、Oracle、SQL Server 等，OLAP 数据库如 ClickHouse、Apache Doris 等，数据仓库 / 数据湖如 Amazon RedShift 等，数据文件如 Excel、CSV 等，以及 API 数据源。
（二）Apache Superset：强大的数据挖掘与可视化平台
Apache Superset 是一个强大的数据挖掘与可视化平台。它无需编程知识，用户可以轻松创建交互式仪表盘。Superset 支持多种数据源，能够连接各种数据库，包括关系型数据库和非关系型数据库，为用户提供了广泛的数据接入选择。其功能丰富，提供了强大的数据探索和可视化功能，支持复杂的数据分析。例如，用户可以从简单的饼图到高度详细的地理空间图进行可视化展示，满足不同场景下的数据可视化需求。此外，Superset 还具有可扩展性强的特点，可以通过插件进行功能扩展和定制，满足用户个性化的需求。
（三）Metabase：友好的商业智能工具
Metabase 用户界面友好，非技术用户也能轻松上手。它具有强大的数据可视化功能和交互式仪表板，用户可以通过直观的界面可视化数据集，并制作交互式仪表板。Metabase 支持多种数据源，包括传统的数据库如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等，以及云服务如 BigQuery、Google Analytics 等。它提供了内置的智能分析功能，可以帮助用户快速理解数据，并生成相应的图表和可视化数据。此外，Metabase 还支持自定义报告和仪表盘的功能，用户可以轻松地自定义和修改其仪表板和报告，满足不同用户的个性化需求。
（四）OpenRefine：基于 Java 的数据管理分析工具
OpenRefine 是一款基于 Java 的数据管理分析工具。在数据加工方面，它可以对数据进行清洗、转换和规范化处理，帮助用户提高数据质量。在可视化方面，OpenRefine 提供了直观的数据可视化功能，用户可以通过图形化的方式查看数据分布和趋势，更好地理解数据。同时，OpenRefine 还具有强大的功能扩展能力，用户可以通过安装插件来扩展其功能，满足不同的数据分析需求。
（五）Insights：PostgreSQL 数据库可视化挖掘工具
Insights 是一款针对 PostgreSQL 数据库的可视化挖掘工具。它在图形生成方面具有独特优势，能够快速生成直观的图形，帮助用户更好地理解 PostgreSQL 数据库中的数据。Insights 的功能特点包括数据查询、可视化分析和报表生成等。用户可以通过 Insights 轻松地查询 PostgreSQL 数据库中的数据，并将其以图形化的方式展示出来，进行深入的分析和挖掘。此外，Insights 还支持报表生成功能，用户可以将分析结果生成报表，方便与他人分享和交流。
（六）Retentioneering：Python 库分析用户行为
Retentioneering 是一个用于分析点击流、用户轨迹和事件日志的 Python 库。它可以帮助用户深入了解用户行为，为产品优化和营销策略制定提供有力支持。Retentioneering 具有强大的数据分析功能，可以对用户行为数据进行多维度分析，例如用户路径分析、用户留存分析等。通过这些分析，用户可以发现用户行为中的模式和趋势，从而优化产品设计和营销策略，提高用户满意度和忠诚度。
（七）FlyFish：数据可视化编码平台
FlyFish 是一个数据可视化编码平台，具有项目管理、应用开发、组件开发等功能。在项目管理方面，FlyFish 可以帮助用户高效地管理数据可视化项目，包括项目创建、任务分配、进度跟踪等。在应用开发方面，用户可以使用 FlyFish 开发各种数据可视化应用，满足不同业务需求。同时，FlyFish 还支持组件开发，用户可以根据自己的需求开发自定义组件，丰富数据可视化的表现形式。
（八）AKShare：开源财经数据 Python 接口库
AKShare 是一个开源财经数据 Python 接口库，它可以简化获取财务数据的过程。用户可以通过 AKShare 轻松地获取各种财经数据，如股票行情、财务报表、宏观经济数据等。AKShare 提供了丰富的接口和功能，用户可以根据自己的需求选择合适的接口进行数据获取和分析。此外，AKShare 还具有良好的可扩展性，用户可以根据自己的需求进行二次开发，满足个性化的数据分析需求。
（九）Alluxio：虚拟分布式存储系统
Alluxio 是一个虚拟分布式存储系统，它起到连接计算应用与存储系统的重要作用。Alluxio 可以将不同的存储系统整合在一起，为计算应用提供统一的数据访问接口。这样可以提高数据的访问效率，减少数据传输的延迟。同时，Alluxio 还具有数据缓存功能，可以将热点数据缓存到内存中，提高数据的访问速度。此外，Alluxio 还支持多种计算框架，如 Spark、Hadoop 等，为大数据分析提供了强大的支持。
（十）Flyte：开源数据编排器
Flyte 是一个开源数据编排器，具有构建生产级数据和 ML 管道的功能。Flyte 可以帮助用户自动化数据处理和机器学习流程，提高数据处理的效率和质量。它支持多种数据源和计算框架，可以与不同的工具和技术进行集成。Flyte 还具有良好的可扩展性和可维护性，用户可以根据自己的需求进行定制和扩展，满足不同的业务需求。
（十一）Danfo：JavaScript 数据处理包
Danfo 是一个受 Pandas 库启发的 JavaScript 数据处理包。它具有类似 Pandas 的功能和语法，方便熟悉 Pandas 的用户快速上手。Danfo 可以处理各种类型的数据，包括表格数据、时间序列数据等。它提供了丰富的数据处理和分析功能，如数据清洗、转换、聚合等。此外，Danfo 还支持数据可视化，用户可以使用它生成各种图表和图形，直观地展示数据。
（十二）Elementary：dbt 原生数据可观察性解决方案
Elementary 是一个 dbt 原生的数据可观察性解决方案。它可以帮助用户监控和管理 dbt 项目中的数据质量和性能。Elementary 提供了实时的数据监控和报警功能，用户可以及时发现数据问题并采取措施进行修复。同时，Elementary 还具有数据 lineage 跟踪功能，可以帮助用户了解数据的来源和流向，便于进行数据治理和优化。此外，Elementary 还支持与其他数据工具和平台进行集成，为用户提供更加全面的数据可观察性解决方案。
三、开源数据分析系统排行榜单解读
（一）FineBI：国内一流 BI 工具
FineBI 是国内做的一流的 BI 工具，可用作数据分析平台，主打的超大数据量性能和自助式分析特点使其在市场上脱颖而出。在功能方面与 Tableau 接近，适用于企业中的技术人员、业务人员和数据分析师，完全自主的探索式分析功能让用户可以深度挖掘数据价值。帆软自主搭建了实施团队和服务团队，在服务上具有明显优势，为企业提供了全方位的技术支持和解决方案。
（二）Microsoft Power BI：功能强大的商业智能仪表盘
Microsoft Power BI 的免费版本提供 1GB 的数据容量和每天最多一次的数据计划更新。其强大的商业智能仪表盘可以应用在桌面及移动设备上，对于来自 Salesforce, Google Analytics 等平台数据源提供更深入的数据展示。用户可以用自然语言来进行查询，操作更加便捷。
（三）Pentaho：以工作流为核心的 BI 套件
Pentaho 是一个以工作流为核心的 BI 套件，强调面向解决方案而非工具组件。它整合了多个开源项目，能够为企业提供完整的商业智能解决方案。Pentaho 偏向于与业务流程相结合，易于集成和扩展，基于 Java 平台开发，具有良好的跨平台性。其数据集成组件（Pentaho Data Integration - Kettle）功能强大，可从各种数据源抽取、转换和加载数据。OLAP 服务器（Mondrian）支持多维数据分析和数据缓存，提高查询速度。报表工具丰富，包括报表设计器和发布平台。同时，还提供数据挖掘组件（Weka）和仪表盘等功能。
（四）Jaspersoft：开源商业智能工具
Jaspersoft 商务智能套件以模块为基础，有完善的权限控制，支持多种数据源，只要有 JDBC 驱动。其最著名的产品是 JasperReport，有自己专属的展现平台 JasperServer，是为了实现 BI 迈出的重要一步。但 Jaspersoft 没有数据挖掘功能。
（五）Superset：Airbnb 开源数据可视化工具
Superset 是 Airbnb 开源的数据可视化工具，目前属于 Apache 孵化器项目。可视化效果很好，在 github 上搜索数据可视化，Superset 的 star 数已经远远超过其他可视化工具。但它不能快速复制一个图表，得从 SQL 层面再走一遍，而且目前的权限设置比较混乱，官方提供了一个复杂的权限控制，但并不好用。
（六）网易有数：企业级数据可视化平台
网易有数是一款企业级的数据可视化平台，主打互联网行业用户，但目前的版本功能还比较粗糙，不支持很多功能。比如不支持本地数据库，数据加载没有全量增量加载类型控制，不支持跨库跨数据源的多表关联，页面布局简单，不支持自由式表格，不支持数据分析算法，也没有数据挖掘能力，也没办法做集成。可能因为产品很新，感觉功能和性能的考量都不太成熟。
（七）Davinci：宜信开源 BI 软件
Davinci 是宜信开发的达芬奇开源 BI 软件，面向业务人员、数据工程师、数据分析师、数据科学家，致力于提供一站式数据可视化解决方案。功能比较全面，在国内还没有大范围的使用。用户只需在可视化 UI 上简单配置即可服务多种数据可视化应用，并支持高级交互、行业分析、模式探索、社交智能等可视化功能。
（八）Spagobi：意大利开源商业智能包
SpagoBI 是一个开源商业智能包，由意大利软件服务公司 Open Source Competency Center of Engineering Group 开发。功能包括报表、图表和数据挖掘工具，提供专业的用户支持、维护、咨询和培训等服务。
四、主流开源分析引擎梳理
（一）Greenplum：著名开源 MPP 数据库
Greenplum 是业界最著名的开源 MPP 数据库，基于 PostgreSQL，主要用于数据分析 OLAP。其架构主要由 Master 节点、Segment 节点、interconnect 三大部分组成。
Master 节点：是 Greenplum 数据库系统的入口，接受客户端连接及提交的 SQL 语句，将工作负载分发给其他数据库实例（segment 实例），由它们存储和处理数据。同时，Master 节点不存放任何用户数据，只是对客户端进行访问控制以及存储表分布逻辑的元数据。
Segment 节点：每个 Segment 存储一部分用户数据，大部分查询处理都由 segment 完成。每个 Segment 存放一部分用户数据，但是用户不能直接访问 Segment，所有对 Segment 的访问都必须经过 Master。Segment 节点越多，数据就会打得越散，处理速度就越快。存储方式可以根据数据热度或者访问模式的不同而使用不同的存储方式，如行存储、列存储、外部表。
Interconnect：负责不同 PostgreSQL 实例之间的通信，基于千兆以太网架构，属于系统内部私网，配置支持两种协议：TCP 或 UDP。
Greenplum 作为比较早期开源的数据仓库产品，使用的用户很多，具有以下优缺点：
优点：
支持标准 SQL 语法，使用简单，与上下游工具无缝集成，利用 PG 生态，易于运维管理。
支持行列混存，支持数据压缩。
性能优异，利用 MPP 架构，充分发挥并行能力。
缺点：
多个 PG 数据库的组合，部署在开放平台上，稳定性不足。
查询没有利用到分片键，可能导致大量数据跨节点传输，性能会有所下降。
因为任何一个任务都会在每个节点并行执行，整个系统并发能力受单节点处理能力影响。
Greenplum 拥有完整的生态，2010 年被 EMC 收购，于 2015 年开源。
（二）HAWQ：Hadoop 原生 SQL 分析引擎
HAWQ 是一个 Hadoop 原生大规模并行 SQL 分析引擎，目前大家使用的是 Apache 开源的最新的 2.0 Alpha 版本。它采用主从（Master-Segment）的改进 MPP 架构。
Master 端：提供集中的元数据管理并接受所有客户端连接的请求，当一个客户端的数据计算请求以 SQL 形式发送到 Master 后，被优化的分布式执行计划被生成并派发到多个 Segment 服务器运行，计算由多个执行器进程（QE）实现并行计算。
Segment 端：存储由 Hadoop HDFS 提供服务，绝大多数情况下 Segment 服务器将使用本地 HDFS DataNode 服务实现数据存取。集群的计算资源由 Master 端的资源管理器统一调度，并以资源容器的形式在 Segment 端体现。
HAWQ 与 Hadoop 关系紧密，数据直接存储在 HDFS 上，并且 SQL 查询优化器中已经为基于 HDFS 的文件系统性能特征进行过细致的优化。它采用 Dynamic pipelining 来解决在 Hadoop 上执行 SQL 连接时，最大程度地降低数据传输的开销这一关键要求。
HAWQ 的主要优缺点如下：
优点：
完善的 Sql 支持。
原生 Hadoop 支持，利用 YARN，能和各类 Hadoop 生态组件进行整合，支持各类常见的文件格式。
优异的 OLAP 查询性能，利用 Pivotal Orca 优化器，性能上表现不错。
先进的架构，对比传统 MPP，天生存算分离。
缺点：
安装配置复杂。
内部技术实现复杂，要达到最佳性能，还是需要内部表。
（三）Hive：基于 Hadoop 的数据仓库分析系统
Hive 是基于 Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的 SQL 查询方式来分析存储在 Hadoop 分布式文件系统中的数据。由 Facebook 研发。
Hive 的计算基于 Hadoop 实现的一个特别的计算模型 MapReduce，它可以将计算任务分割成多个处理单元，然后分散到一批家用或服务器级别的硬件机器上，降低成本并提高水平扩展性。
Hive 在大数据分析中起到了重要的作用，它使得不熟悉 MapReduce 的用户也能够通过 SQL 语句对大规模数据进行分析处理，为大数据分析提供了一种相对简单易用的方式。
五、其他值得关注的开源数据分析系统
（一）Talend：营利公司管理的开源方案
Talend 由一家营利公司管理，既提供免费产品，又提供收费产品。其免费的开源解决方案名为 Talend Open Studio，下载量已超过了 200 万人次。市场研究公司 Gartner 最近将 Talend 评为数据集成领域的 “领导者”。Talend 支持多种数据源，可实现数据的抽取、转换和加载等功能，并且具有易用性和灵活性，适用于不同规模的企业和项目。
（二）Jaspersoft：多版本商业智能工具
Jaspersoft 有多个版本，有的版本免费，有的版本收费。社区版是免费、开源的，而 Reporting 版、AWS 版、专业版和企业版需要收费，不过随带支持服务。Jaspersoft 是一款开源商业智能工具，旨在让企业用户可以借助自助服务，满足自己的要求。该公司声称，它的技术支持 130000 多款应用软件，提供嵌入式商业智能功能。
（三）Pentaho：全面的数据集成和商业智能平台
Pentaho 主要大力推销它的商业版软件，该软件基于开源社区版。许多公司将它与 Hadoop 和 Spark 之类的工具一起使用，以便能够报告和显示大数据。Pentaho 自诩为 “全面的数据集成和商业智能平台”，其数据集成组件功能强大，OLAP 服务器支持多维数据分析，报表工具丰富，还提供数据挖掘组件和仪表盘等功能。该软件声称拥有一大批的知名客户，包括英国电信 (BT)、卡特皮勒、纳斯达克、美国国土安全部、美国国家海洋和大气局 (NOAA)、《纽约时报》、EMC 及其他许多企业组织。
（四）RapidMiner：开源数据科学平台
RapidMiner 声称是 “头号开源数据科学平台”，Gartner 将它评为高级分析魔力象限报告中的领导者。它能够实现自助式预测分析，承诺有望提升速度飞快的性能。用户包括宝马、汉莎航空、达美乐比萨公司、索尼、福特、Salesforce、国际特赦组织和通用电气公司。整个 RapidMiner 平台包括三个独立的组件：RapidMiner Studio、RapidMiner Server 和 RapidMiner Radoop。这三个组件都采用开源许可证或商业许可证，商业版价格取决于用户数量。
（五）Storm：实时大数据处理引擎
Apache Storm 被雅虎、推特、Spotify、Yelp、Flipboard 和 Groupon 之类的公司所使用，它是一种实时大数据处理引擎。Storm 让用户很容易可靠地处理无限制的数据流，它在实时处理方面的功能好比 Hadoop 在批处理方面的功能。客户可以将它与任何数据库或任何编程语言一起使用。它具有可扩展、容错、易于部分使用的优点。然而用户要注意的是，Storm 还没有进入到 1.0 版本这个阶段。
（六）H2O：开源机器学习平台
H2O 被 60000 多个数据科学家和 7000 多家企业组织所使用，声称是 “世界上领先的开源机器学习平台。” 由于它的内存技术，它提供了极其出色的性能。它还与 Hadoop 和 Spark 之类的其他许多开源数据分析工具整合起来，支持所有主要的流行数据库，提供收费的支持服务。
（七）DataGear：开源免费数据可视化分析平台
DataGear 是开源免费的数据可视化分析平台，采用浏览器 / 服务器架构。其特点如下：
数据源接入：支持运行时接入多种数据源，包括常见的关系数据库以及 Elasticsearch、ClickHouse、Hive 等大数据引擎。
数据集创建：支持创建多种格式的数据集，如 SQL、CSV、Excel、HTTP 接口、JSON 等，并可设置为动态的参数化数据集。
数据图表：内置丰富的图表类型，如折线图、柱状图、饼图、地图等，且支持自定义图表配置项和编写上传自定义图表插件；一个图表可聚合绑定多个不同格式的数据集。
数据看板：数据看板采用原生的 HTML 网页作为模板，支持导入任意 HTML 网页，方便用户进行自由编辑和个性化设计；内置丰富的 API，可用于制作图表联动、数据钻取、异步加载、交互表单等个性化的数据看板。
六、开源数据分析系统的未来展望
（一）技术发展趋势
性能提升：随着数据量的持续增长，开源数据分析系统将不断优化性能，提高数据处理速度和查询响应时间。例如，通过进一步改进分布式计算框架，优化内存管理和数据存储方式，以适应大规模数据的高效处理需求。
智能化分析：结合人工智能和机器学习技术，开源数据分析系统将具备更强大的智能化分析能力。能够自动识别数据模式、进行预测分析和异常检测，为用户提供更深入的洞察和决策支持。
安全与隐私保护：在数据安全和隐私保护日益受到关注的背景下，开源数据分析系统将加强安全机制的建设。采用加密技术、访问控制和数据脱敏等手段，确保数据的安全性和隐私性。同时，与隐私计算技术的结合也将成为未来的发展方向，实现数据的安全共享和分析。
云原生支持：越来越多的企业将数据存储和处理迁移到云端，开源数据分析系统也将加强对云原生环境的支持。与云服务提供商合作，提供便捷的部署和管理方式，实现弹性扩展和高可用性。
（二）应用场景拓展
新兴行业应用：随着物联网、区块链、人工智能等新兴技术的发展，开源数据分析系统将在这些领域发挥重要作用。例如，在物联网中，对大量传感器数据的实时分析和处理，为智能城市、工业互联网等应用提供支持；在区块链领域，分析区块链数据，实现交易监控和风险评估。
跨行业融合：开源数据分析系统将促进不同行业之间的数据融合和协同分析。打破行业壁垒，实现数据的共享和交换，为跨行业的创新应用提供可能。例如，金融与医疗行业的结合，通过分析医疗数据和金融数据，为健康保险等领域提供创新服务。
中小企业应用：开源数据分析系统的免费和可定制性特点，使其更适合中小企业的需求。随着技术的不断普及和成熟，中小企业将越来越多地采用开源数据分析系统，提升自身的数据分析能力和竞争力。
（三）持续重要性
开源数据分析系统在大数据分析领域的持续重要性不可忽视。一方面，它们为企业提供了低成本、高效的数据分析解决方案，帮助企业更好地利用数据资产，实现业务增长和创新。另一方面，开源社区的活跃发展将不断推动技术的进步和创新，为大数据分析领域带来新的思路和方法。未来，开源数据分析系统将继续在技术发展、应用场景拓展等方面发挥重要作用，为大数据时代的发展做出更大的贡献。
