会考虑一些机器学习的软件，比如sklearn，spark的ml，当然还有自己的代码。Fansoft是一家商业智能和数据分析平台提供商。从报表工具到商业智能，有十几年的数据应用基础。在这个领域已经很成熟了，目前处于高速增长期，但是很低调。是一家有技术实力，对客户有诚意的公司。
大数据平台的软件有哪些？
这个要分好几块来讲，首先我要说明的是大数据项目也是要有很多依赖的模块的。每个模块的软件不一样，下面分别聊一下。一大数据处理这个是所谓大数据项目中最先想到的模块。主要有spark，hadoop，es，kafka，hbase，hive等。当然像是flume，sqoop也都很常用。这些软件主要是为了解决海量数据处理的问题。
软件很多，我只列几个经典的，具体可以自行百度。二机器学习相关大部分大数据项目都和机器学习相关。因此会考虑到机器学习的一些软件，比如说sklearn，spark的ml，当然还有自己实现的代码。三web相关技术大部分项目也都跑不了一个web的展示，因此web就很重要的，java的ssh，python的django都可以，这个看具体的项目组习惯了。
四其它还有一些很常用的东西，个人感觉不完全算是大数据特定使用范围。反正我在做大数据项目的时候也都用到了。比如说数据存储redis，mysql。数据可视化echart，d3js。图数据库neo4j。再来说说大数据平台的软件或者工具1 数据库，大数据平台类，星环，做Hadoop生态系列的大数据平台公司。
Hadoop是开源的，星环主要做的是把Hadoop不稳定的部分优化，功能细化，为企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。2 大数据存储硬件类，浪潮，很老牌的IT公司，国资委控股，研究大数据方面的存储，在国内比较领先。3 云计算，云端大数据类，阿里巴巴，明星产品-阿里云，与亚马逊AWS抗衡，做公有云私有云混合云。
实力不差，符合阿里巴巴的气质，很有野心。4 数据应用方面这个有很多，比如帆软旗下的FineReport报表系统和FineBI大数据分析平台等。帆软是商业智能和数据分析平台提供商，从报表工具到商业智能，有十多年的数据应用的底子，在这个领域很成熟，目前处于快速成长期，但是很低调，是一家有技术有实力而且对客户很真诚的公司。
简单易用的数据库哪个比较好？
1.如果数据量太大，比如上亿，就用oracle。好处是上亿的数据对于Oracle来说是轻量级的，不需要太多的优化配置。缺点是安装麻烦，上手慢。2.数据量很大，比如几千万级别。号称标杆Oracle的postgresql，依然可以处理千万级的数据，而且也很容易学习和使用。3.数据量一般，比如百万级别。使用的是mysql，这个级别的数据量由mysql处理相对较快。
