Đối với câu trả lời này, tôi đã giả định rằng bạn thích các giải pháp nguồn mở hơn để trực quan hóa dữ liệu lớn . Giả định này dựa trên chi tiết ngân sách từ câu hỏi của bạn. Tuy nhiên, có một loại trừ đối với điều này - bên dưới tôi sẽ thêm một tham chiếu đến một sản phẩm thương mại, mà tôi tin rằng có thể có lợi trong trường hợp của bạn (với điều kiện bạn có thể đủ khả năng đó). Tôi cũng cho rằng các giải pháp dựa trên trình duyệt là chấp nhận được (tôi thậm chí sẽ thích chúng hơn, trừ khi bạn có các yêu cầu mâu thuẫn cụ thể).
Đương nhiên, ứng cử viên đầu tiên là một giải pháp cho vấn đề của bạn, tôi sẽ xem xét thư viện JavaScript của D3.js : http://d3js.org . Tuy nhiên, mặc dù tính linh hoạt và các lợi ích khác , tôi nghĩ rằng giải pháp này quá thấp .
Do đó, tôi khuyên bạn nên xem các dự án nguồn mở sau đây để trực quan hóa dữ liệu lớn , đủ mạnh mẽ và linh hoạt , nhưng hoạt động ở mức độ trừu tượng cao hơn (một số trong số chúng dựa trên nền tảng D3.js và đôi khi được gọi là ngăn xếp trực quan D3.js ).
- Bokeh - Thư viện trực quan tương tác dựa trên Python, hỗ trợ dữ liệu lớn và truyền dữ liệu: http://bokeh.pydata.org
- Flot - Thư viện trực quan tương tác dựa trên JavaScript, tập trung vào jQuery: http://www.flotcharts.org
- NodeBox - hệ thống trực quan hóa dữ liệu nhanh độc đáo (không dựa trên trình duyệt, nhưng đa ngôn ngữ và đa nền tảng), dựa trên thiết kế tổng quát và lập trình chức năng trực quan: https://www.nodebox.net
- Xử lý - hệ thống phát triển phần mềm hoàn chỉnh với ngôn ngữ lập trình, thư viện, trình cắm, v.v., hướng đến nội dung trực quan: https : // www. Xử lý.org (cho phép thực hiện các chương trình Xử lý trong trình duyệt thông qua http: // processjs. org )
- Crossfilter - Thư viện trực quan tương tác dựa trên JavaScript cho dữ liệu lớn theo Square (trực quan hóa rất nhanh các bộ dữ liệu đa biến lớn): http://sapes.github.io/crossfilter
- bigvis - gói R để phân tích khám phá dữ liệu lớn (không phải là thư viện trực quan, nhưng có thể hữu ích để xử lý các tập hợp / tổng hợp dữ liệu lớn, làm mịn / trước khi trực quan hóa, sử dụng các tùy chọn đồ họa R khác nhau): https://github.com / hadley / bigvis
- prefuse - Thư viện trực quan tương tác dựa trên Java: http://prefuse.org
- Lumify - nền tảng tích hợp, phân tích và trực quan hóa dữ liệu lớn (tính năng thú vị: hỗ trợ Semantic Web): http://lumify.io
Một cách riêng biệt, tôi muốn đề cập đến hai dự án phân tích và hiển thị dữ liệu lớn nguồn mở , tập trung vào dữ liệu đồ thị / mạng (với một số hỗ trợ cho việc truyền dữ liệu loại đó): Cytoscape và Gephi . Nếu bạn đang quan tâm đến một số khác, cụ thể hơn ( bản đồ hỗ trợ, vv) hoặc thương mại (tầng miễn phí cơ bản), các dự án và các sản phẩm, vui lòng xem này biên soạn tuyệt vời , mà tôi triệt để giám tuyển để đưa ra danh sách chính trên và phân tích : http://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data .
Cuối cùng, như tôi đã hứa lúc đầu, Zoomdata - một sản phẩm thương mại, mà tôi nghĩ bạn có thể muốn xem qua: http://www.zoomdata.com . Lý do tôi loại trừ nó khỏi phần biên dịch phần mềm nguồn mở của tôi là do hỗ trợ tích hợp sẵn cho các nền tảng dữ liệu lớn . Cụ thể, Zoomdata cung cấp các trình kết nối dữ liệu cho Cloudera Impala, Amazon Redshift, MongoDB, Spark và Hadoop, cộng với các công cụ tìm kiếm, công cụ cơ sở dữ liệu chính và dữ liệu truyền phát.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Tôi không có liên kết với Zoomdata nào - tôi chỉ bị ấn tượng bởi một loạt các tùy chọn kết nối của họ (có thể khiến bạn phải trả giá đắt, nhưng đó là một khía cạnh khác của phân tích chủ đề này).