对于这个答案，我假设您更喜欢开源解决方案而不是大数据可视化。此假设基于您问题中的预算详细信息。但是，对此有一个例外- 下面我将添加对一种商业产品的引用，我认为这可能对您的情况有益（前提是您负担得起）。我还假设基于浏览器的解决方案是可以接受的（我什至更喜欢它们，除非您有特定的矛盾要求）。

自然，作为解决您问题的第一个候选者，我会考虑使用 D3.js JavaScript 库：http ://d3js.org 。然而，尽管有灵活性和其他好处，我认为这个解决方案太低级了。

因此，我建议你看看下面这些大数据可视化的开源项目，它们足够强大和灵活，但在更高的抽象层次上运行（其中一些是基于 D3.js 基础的，有时是简称 D3.js可视化栈）。

• Bokeh - 基于 Python 的交互式可视化库，支持大数据和流数据：http ://bokeh.pydata.org
• Flot - 基于 JavaScript 的交互式可视化库，专注于 jQuery：http ://www.flotcharts.org
• NodeBox - 独特的快速数据可视化系统（不是基于浏览器，而是多语言和多平台），基于生成式设计和可视化函数式编程：https ://www.nodebox.net
• Processing - 完整的软件开发系统，拥有自己的编程语言、库、插件等，面向视觉内容：https ://www.processing.org（允许通过http://processingjs在浏览器中执行 Processing 程序。组织）
• Crossfilter - Square 的基于 JavaScript 的大数据交互式可视化库（大型多元数据集的快速可视化）：http ://square.github.io/crossfilter
• bigvis - 用于大数据探索性分析的 R 包（本身不是可视化库，但可用于在可视化之前处理大型数据集/聚合、平滑/使用各种 R 图形选项）：https ://github.com /哈德利/比格维斯
• prefuse - 基于 Java 的交互式可视化库：http ://prefuse.org
• Lumify - 大数据集成、分析和可视化平台（有趣的功能：支持语义网）： http: //lumify.io

另外，我想提一下两个开源大数据分析和可视化项目，专注于图形/网络数据（对这种类型的流数据有一些支持）：Cytoscape和Gephi。如果您对其他一些更具体的（地图支持等）或商业（基本免费层）、项目和产品感兴趣，请查看这个很棒的编译，我对它进行了彻底的整理，得出了上面的主要列表并进行了分析：http://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data。

最后，正如我一开始所承诺的，Zoomdata - 一个商业产品，我想你可能想看看：http ://www.zoomdata.com 。我将它排除在我的开源软件编译之外的原因是它内置了对大数据平台的支持。特别是，Zoomdata为 Cloudera Impala、Amazon Redshift、MongoDB、Spark 和 Hadoop 以及搜索引擎、主要数据库引擎和流数据提供数据连接器。

免责声明：我与 Zoomdata 没有任何关系 - 我只是对他们的连接选项范围印象深刻（这可能会让您付出高昂的代价，但这是本主题分析的另一个方面）。

可视化大型数据集是一个长期存在的问题。其中一个问题是要了解我们如何在只有大约百万像素的屏幕上显示超过一百万个点。

话虽如此，这里有一些可以处理大数据的工具：

1. Tableau：您可以使用他们的免费桌面工具。
2. Tabplot：建立在 R 中的 ggplot2 之上，用于处理更大的数据集。
3. 有关可以帮助您完成工作的其他 5 种产品，请参阅此评论。

如果您使用的是 python，我建议使用 mpld3，它将 D3js javascript 可视化与 python 的 matplotlib 相结合。

安装和使用非常简单，它有一些很酷的插件和互动的东西。

http://mpld3.github.io/