Odată cu creșterea volumului BigData și creșterea extraordinară în cloud computing, avangarda Instrumentele de analiză au devenit cheia pentru realizarea unei analize semnificative a datelor. În acest articol, vom discuta despre instrumentele de top BigData Analytics și caracteristicile lor cheie.
- Furtuna Apache
- Talend
- CouchDB
- Apache Spark
- Mașină de îmbinat
- Complot
- Azure HDInsight
- R
- Skytree
- Lumify
- Apache Hadoop
- Qubole
Instrumente de analiză Big Data
Furtuna Apache: Apache Storm este un sistem open-source și gratuit de calcul big data. Apache Storm este, de asemenea, un produs Apache cu un cadru în timp real pentru procesarea fluxului de date pentru suportul oricărui limbaj de programare. Oferă un sistem de procesare distribuit în timp real, tolerant la erori. Cu capacități de calcul în timp real. Storm scheduler gestionează volumul de lucru cu mai multe noduri cu referire la configurația topologiei și funcționează bine cu sistemul de fișiere distribuite Hadoop (HDFS).
Caracteristici:
- Este comparat ca procesând un milion de mesaje de 100 octeți pe secundă pe nod
- Asigurarea furtunii pentru unitatea de date va fi procesată cel puțin o dată.
- Scalabilitate orizontală excelentă
- Toleranță la defecțiuni încorporată
- Reporniți automat la blocări
- Clojure-scris
- Funcționează cu topologia graficului aciclic direct (DAG)
- Fișierele de ieșire sunt în format JSON
- Are mai multe cazuri de utilizare - analize în timp real, procesare jurnal, ETL, calcul continuu, RPC distribuit, învățare automată.
Talend: Talend este un instrument de date mari care simplifică și automatizează integrarea datelor mari. Expertul său grafic generează cod nativ. De asemenea, permite integrarea datelor mari, gestionarea datelor de bază și verifică calitatea datelor.
Caracteristici:
- Optimizează ETL și ELT pentru Big Data.
- Realizați viteza și scara scânteii.
- Accelerează mutarea în timp real.
- Manipulează mai multe surse de date.
- Oferă numeroși conectori sub un singur acoperiș, care, la rândul lor, vă vor permite să personalizați soluția în funcție de nevoile dvs.
- Talend Big Data Platform simplifică utilizarea MapReduce și Spark prin generarea de cod nativ
- Calitate mai inteligentă a datelor cu învățarea automată și procesarea limbajului natural
- Agile DevOps pentru a accelera proiectele de date mari
- Simplificați toate procesele DevOps
Apache CouchDB: Este o bază de date NoSQL open-source, cross-platform, orientată spre documente, care vizează ușurința utilizării și care deține o arhitectură scalabilă. Este scris într-un limbaj Erlang orientat spre concurență. Couch DB stochează date în documente JSON care pot fi accesate pe web sau interogate folosind JavaScript. Oferă scalare distribuită cu stocare tolerantă la erori. Permite accesarea datelor prin definirea Protocolului de replicare a canapelei.
Caracteristici:
- CouchDB este o bază de date cu un singur nod care funcționează ca orice altă bază de date
- Permite rularea unui singur server de baze de date logice pe orice număr de servere
- Folosește protocolul HTTP omniprezent și formatul de date JSON
- inserarea, actualizarea, recuperarea și ștergerea documentelor este destul de ușoară
- Formatul JSON (JavaScript Object Notation) poate fi tradus în diferite limbi
Apache Spark: Spark este, de asemenea, un instrument de analiză big data foarte popular și open-source. Spark are peste 80 de operatori la nivel înalt pentru realizarea ușoară a aplicațiilor paralele. Este utilizat la o gamă largă de organizații pentru a procesa seturi de date mari.
Caracteristici:
știința datelor ce este
- Vă ajută să rulați o aplicație în cluster Hadoop, de până la 100 de ori mai rapid în memorie și de zece ori mai rapid pe disc
- Oferă iluminare procesare rapidă
- Suport pentru analize sofisticate
- Abilitatea de a se integra cu Hadoop și cu datele Hadoop existente
- Oferă API-uri încorporate în Java, Scala sau Python
- Spark oferă capacități de procesare a datelor în memorie, care este mult mai rapidă decât procesarea pe disc utilizată de MapReduce.
- În plus, Spark funcționează cu HDFS, OpenStack și Apache Cassandra, atât în cloud, cât și on-prem, adăugând un alt strat de versatilitate operațiunilor de date maripentru afacerea dvs.
Mașină de îmbinat: Este un instrument de analiză a datelor mari. Arhitectura lor este portabilă pe cloud public, cum ar fi AWS, Azure și Google .
Caracteristici:
- Poate scala în mod dinamic de la câteva la mii de noduri pentru a permite aplicații la fiecare scară
- Optimizatorul Splice Machine evaluează automat fiecare interogare în regiunile distribuite HBase
- Reduceți gestionarea, implementați mai rapid și reduceți riscul
- Consumă fluxuri rapide de date, dezvoltă, testează și implementează modele de învățare automată
Complot: Plotly este un instrument de analiză care permite utilizatorilor să creeze diagrame și tablouri de bord pentru a le partaja online.
Caracteristici:
- Transformați cu ușurință orice date în grafică atrăgătoare și informativă
- Oferă industriilor auditate informații detaliate despre proveniența datelor
- Oferă complot găzduire publică nelimitată de fișiere prin planul său comunitar gratuit
Azure HDInsight: Este un serviciu Spark și Hadoop în cloud. Oferă oferte de cloud de date mari în două categorii, Standard și Premium. Oferă un cluster la nivel de întreprindere pentru organizație pentru a-și rula încărcăturile de lucru pentru date mari.
Caracteristici:
- Analize fiabile cu un SLA lider în industrie
- Oferă securitate și monitorizare la nivel de întreprindere
- Protejați activele de date și extindeți controlul securității și guvernanței locale la cloud
- O platformă cu productivitate ridicată pentru dezvoltatori și oameni de știință
- Integrare cu aplicații de productivitate de vârf
- Implementați Hadoop în cloud fără a achiziționa hardware nou sau a plăti alte costuri inițiale
R: R este un limbaj de programare și software gratuit și It's Compute statistice și grafice. Limbajul R este popular între statisticieni și minerii de date pentru dezvoltarea de software statistice și analiza datelor. Limbajul R oferă un număr mare de teste statistice.
Caracteristici:
ridicând un număr la o putere în java
- R este utilizat mai ales împreună cu stiva JupyteR (Julia, Python, R) pentru a permite analiza statistică pe scară largă și vizualizarea datelor. Dintre cele 4 instrumente de vizualizare Big Data utilizate pe scară largă, JupyteR este unul dintre ele, 9.000 plus algoritmi și module CRAN (Comprehensive R Archive Network) și module permit compunerea oricărui model analitic care îl rulează într-un mediu convenabil, ajustarea acestuia din mers și inspectarea rezultatelor analizei o dată. Limbajul R are următoarele:
- R poate rula în interiorul serverului SQL
- R rulează pe serverele Windows și Linux
- R acceptă Apache Hadoop și Spark
- R este foarte portabil
- R scalează cu ușurință de la o singură mașină de testat la lacurile de date Hadoop vaste
- Facilitate eficientă de manipulare și stocare a datelor,
- Oferă o suită de operatori pentru calcule pe tablouri, în special matrice,
- Oferă o colecție coerentă și integrată de instrumente de date mari pentru analiza datelor
- Oferă facilități grafice pentru analiza datelor care sunt afișate fie pe ecran, fie pe suport de hârtie
Skytree: Skytree este un instrument de analiză a datelor de mari dimensiuni, care împuternicește oamenii de știință de date să construiască mai rapid modele mai precise. Oferă modele predictive precise de învățare automată, ușor de utilizat.
Caracteristici:
- Algoritmi foarte scalabili
- Inteligență artificială pentru oamenii de știință a datelor
- Permite oamenilor de știință de date să vizualizeze și să înțeleagă logica din spatele deciziilor ML
- Ușor de adoptat GUI sau programat în Java prin. Skytree
- Interpretabilitatea modelului
- Este conceput pentru a rezolva probleme predictive solide cu capacități de pregătire a datelor
- Acces programatic și GUI
Lumify: Lumify este considerat o platformă de vizualizare, instrument de fuziune și analiză a datelor mari. Ajută utilizatorii să descopere conexiuni și să exploreze relațiile din datele lor printr-o suită de opțiuni analitice.
Caracteristici:
- Oferă vizualizări grafice 2D și 3D, cu o varietate de machete automate
- Analiza legăturilor între entitățile grafice, integrarea cu sistemele de cartografiere, analiza geospațială, analiza multimedia, colaborarea în timp real printr-un set de proiecte sau spații de lucru.
- Vine cu elemente de procesare și interfață specifice pentru conținut textual, imagini și videoclipuri
- Funcția de spații vă permite să organizați munca într-un set de proiecte sau spații de lucru
- Este construit pe tehnologii big data dovedite, scalabile
- Suportă mediul bazat pe cloud. Funcționează bine cu AWS-ul Amazon.
Hadoop: Campion de lungă durată în domeniul prelucrării Big Data, cunoscut pentru capacitățile sale de prelucrare a datelor la scară imensă. Are cerințe hardware reduse datorită cadrului open source Big Data care poate rula on-prem sau în cloud. Principalul Hadoop beneficiile și caracteristicile sunt următoarele:
- Sistem de fișiere distribuite Hadoop, orientat spre lucrul cu lățime de bandă la scară mare - (HDFS)
- Un model extrem de configurabil pentru procesarea Big Data - (MapReduce)
- Un programator de resurse pentru gestionarea resurselor Hadoop - (YARN)
- Adezivul necesar pentru a permite modulelor terță parte să funcționeze cu Hadoop - (Bibliotecile Hadoop)
Este conceput pentru a se extinde de la Apache Hadoop este un cadru software utilizat pentru sistemul de fișiere grupate și gestionarea datelor mari. Procesează seturi de date de date mari utilizând modelul de programare MapReduce. Hadoop este un cadru open-source care este scris în Java și oferă suport pe mai multe platforme. Fără îndoială, acesta este cel mai important instrument de big data. Peste jumătate din companiile Fortune 50 folosesc Hadoop. Unele dintre numele mari includ servicii Web Amazon, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook, etc. servere unice pentru mii de mașini.
spații de nume în c ++
Caracteristici:
- Îmbunătățiri de autentificare la utilizarea serverului proxy HTTP
- Specificații pentru efortul sistemului de fișiere compatibil Hadoop
- Suport pentru atribute extinse ale sistemului de fișiere în stil POSIX
- Oferă un ecosistem robust care se potrivește bine pentru a satisface nevoile analitice ale unui dezvoltator
- Aduce flexibilitate în procesarea datelor
- Permite prelucrarea mai rapidă a datelor
Qubole: Serviciul de date Qubole este o platformă de date mari, independentă și all-inclusive, care gestionează, învață și optimizează singură din utilizarea dvs. Acest lucru permite echipei de date să se concentreze asupra rezultatelor afacerii în loc să gestioneze platforma. Dintre numeroasele, câteva nume celebre care folosesc Qubole includ grupul de muzică Warner, Adobe și Gannett. Cel mai apropiat concurent de Qubole este Revulytics.
Cu aceasta, ajungem la sfârșitul acestui articol . Sper că am aruncat o lumină asupra cunoștințelor tale Instrumente Big Data Analytics.
Acum că ați înțeles Big DataInstrumente de analiză șicaracteristicile lor cheie, verificați ' de Edureka, o companie de învățare online de încredere, cu o rețea de peste 250.000 de elevi mulțumiți răspândiți pe tot globul. Cursul Edureka Big Data Hadoop Certification Training îi ajută pe cursanți să devină experți în HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume și Sqoop folosind cazuri de utilizare în timp real în domeniul Retail, Social Media, Aviație, Turism, Finanțe.