Wraz ze wzrostem ilości BigData i ogromnym rozwojem przetwarzania w chmurze, przełom Narzędzia analityczne stały się kluczem do znaczącej analizy danych. W tym artykule omówimy najlepsze narzędzia BigData Analytics i ich kluczowe funkcje.
- Apache Storm
- Talend
- CouchDB
- Apache Spark
- Maszyna do łączenia
- Fabuła
- Usługa Azure HDInsight
- R
- Niebiańskie drzewo
- Lumify
- Apache Hadoop
- Qubole
Narzędzia do analizy dużych zbiorów danych
Burza Apache: Apache Storm to darmowy system obliczeniowy typu big data o otwartym kodzie źródłowym. Apache Storm to także produkt Apache z platformą czasu rzeczywistego do przetwarzania strumienia danych dla wszystkich języków programowania. Oferuje rozproszony system przetwarzania w czasie rzeczywistym, odporny na błędy. Z możliwościami obliczeń w czasie rzeczywistym. Harmonogram burzy zarządza obciążeniem wieloma węzłami w odniesieniu do konfiguracji topologii i dobrze współpracuje z rozproszonym systemem plików Hadoop (HDFS).
Funkcje:
- Jest testowany jako przetwarzający milion 100-bajtowych komunikatów na sekundę na węzeł
- Storm zapewnia, że jednostka danych będzie przetwarzana co najmniej raz.
- Świetna skalowalność w poziomie
- Wbudowana odporność na uszkodzenia
- Automatyczne ponowne uruchamianie w przypadku awarii
- Napisane clojure
- Współpracuje z topologią Direct Acyclic Graph (DAG)
- Pliki wyjściowe są w formacie JSON
- Ma wiele przypadków użycia - analizę w czasie rzeczywistym, przetwarzanie dzienników, ETL, obliczenia ciągłe, rozproszone RPC, uczenie maszynowe.
Talend: Talend to narzędzie do dużych zbiorów danych, które upraszcza i automatyzuje integrację dużych zbiorów danych. Jego kreator graficzny generuje kod natywny. Umożliwia także integrację dużych zbiorów danych, zarządzanie danymi podstawowymi i kontrolę jakości danych.
Funkcje:
- Usprawnia ETL i ELT dla Big Data.
- Osiągnij prędkość i skalę iskry.
- Przyspiesza przejście do czasu rzeczywistego.
- Obsługuje wiele źródeł danych.
- Zapewnia liczne złącza pod jednym dachem, co z kolei pozwoli dostosować rozwiązanie do własnych potrzeb.
- Platforma Talend Big Data upraszcza korzystanie z MapReduce i Spark, generując kod natywny
- Lepsza jakość danych dzięki uczeniu maszynowemu i przetwarzaniu języka naturalnego
- Agile DevOps, aby przyspieszyć projekty Big Data
- Usprawnij wszystkie procesy DevOps
Apache CouchDB: Jest to open-source, wieloplatformowa, zorientowana na dokumenty baza danych NoSQL, której celem jest łatwość użycia i utrzymanie skalowalnej architektury. Jest napisany w języku zorientowanym na współbieżność Erlang. Couch DB przechowuje dane w dokumentach JSON, do których można uzyskać dostęp przez Internet lub zapytania za pomocą JavaScript. Oferuje skalowanie rozproszone z pamięcią masową odporną na uszkodzenia. Umożliwia dostęp do danych poprzez zdefiniowanie protokołu Couch Replication Protocol.
Funkcje:
- CouchDB to baza danych z jednym węzłem, która działa jak każda inna baza danych
- Pozwala na uruchomienie jednego logicznego serwera bazy danych na dowolnej liczbie serwerów
- Wykorzystuje wszechobecny protokół HTTP i format danych JSON
- wstawianie, aktualizowanie, odzyskiwanie i usuwanie dokumentów jest dość łatwe
- Format JavaScript Object Notation (JSON) można przetłumaczyć na różne języki
Apache Spark: Spark jest również bardzo popularnym narzędziem do analizy dużych zbiorów danych typu open source. Spark ma ponad 80 operatorów wysokiego poziomu do łatwego tworzenia aplikacji równoległych. Jest używany w wielu organizacjach do przetwarzania dużych zbiorów danych.
Funkcje:
- Pomaga uruchomić aplikację w klastrze Hadoop, nawet 100 razy szybciej w pamięci i dziesięć razy szybciej na dysku
- Oferuje oświetlenie Fast Processing
- Wsparcie dla zaawansowanych analiz
- Możliwość integracji z Hadoop i istniejącymi danymi Hadoop
- Zapewnia wbudowane interfejsy API w Javie, Scali lub Pythonie
- Spark zapewnia możliwości przetwarzania danych w pamięci, które są znacznie szybsze niż przetwarzanie dysków wykorzystywane przez MapReduce.
- Ponadto Spark współpracuje z HDFS, OpenStack i Apache Cassandra, zarówno w chmurze, jak i lokalnie, dodając kolejną warstwę wszechstronności do operacji Big Datadla Twojego biznesu.
Maszyna do łączenia: Jest to narzędzie do analizy dużych zbiorów danych. Ich architektura jest przenośna w chmurach publicznych, takich jak AWS, Azure i Google .
Funkcje:
- Może dynamicznie skalować się od kilku do tysięcy węzłów, aby umożliwić aplikacje na każdą skalę
- Optymalizator Splice Machine automatycznie ocenia każde zapytanie do rozproszonych regionów HBase
- Zredukuj zarządzanie, wdrażaj szybciej i zmniejsz ryzyko
- Korzystaj z szybkich danych strumieniowych, twórz, testuj i wdrażaj modele uczenia maszynowego
Fabuła: Plotly to narzędzie analityczne, które umożliwia użytkownikom tworzenie wykresów i pulpitów nawigacyjnych do udostępniania online.
Funkcje:
jak napisać klasę singleton w java
- Z łatwością zamień dowolne dane w przyciągające wzrok i pouczające grafiki
- Dostarcza kontrolowanym branżom szczegółowe informacje na temat pochodzenia danych
- Plotly oferuje nieograniczony hosting plików publicznych w ramach bezpłatnego planu społecznościowego
Usługa Azure HDInsight: Jest to usługa Spark i Hadoop w chmurze. Zapewnia oferty chmurowe Big Data w dwóch kategoriach, Standard i Premium. Zapewnia klaster w skali przedsiębiorstwa, w którym organizacja może uruchamiać obciążenia związane z dużymi zbiorami danych.
Funkcje:
- Niezawodna analityka z wiodącą w branży umową SLA
- Oferuje zabezpieczenia i monitorowanie klasy korporacyjnej
- Chroń zasoby danych i rozszerz lokalne zabezpieczenia i mechanizmy nadzoru na chmurę
- Platforma o wysokiej wydajności dla programistów i naukowców
- Integracja z wiodącymi aplikacjami zwiększającymi produktywność
- Wdrażaj Hadoop w chmurze bez kupowania nowego sprzętu lub ponoszenia innych kosztów z góry
R: R to język programowania i bezpłatne oprogramowanie oraz statystyki i grafika It’s Compute. Język R jest popularny wśród statystyków i eksploratorów danych do tworzenia oprogramowania statystycznego i analizy danych. Język R zapewnia dużą liczbę testów statystycznych.
Funkcje:
- R jest najczęściej używany wraz ze stosem JupyteR (Julia, Python, R) w celu umożliwienia analizy statystycznej na szeroką skalę i wizualizacji danych. Wśród 4 szeroko stosowanych narzędzi do wizualizacji Big Data, JupyteR jest jednym z nich, ponad 9000 algorytmów i modułów CRAN (Comprehensive R Archive Network) pozwala na tworzenie dowolnego modelu analitycznego, uruchamiając go w wygodnym środowisku, dostosowując go na bieżąco i sprawdzając wyniki analizy od razu. Język R ma następujące cechy:
- R może działać wewnątrz serwera SQL
- R działa na serwerach Windows i Linux
- R obsługuje Apache Hadoop i Spark
- R jest wysoce przenośny
- R łatwo skaluje się od pojedynczej maszyny testowej do ogromnych jezior danych Hadoop
- Efektywna obsługa i przechowywanie danych,
- Zapewnia zestaw operatorów do obliczeń na tablicach, w szczególności macierze,
- Zapewnia spójny, zintegrowany zbiór narzędzi Big Data do analizy danych
- Udostępnia narzędzia graficzne do analizy danych, które są wyświetlane na ekranie lub na papierze
Niebiańskie drzewo: Skytree to narzędzie do analizy dużych zbiorów danych, które umożliwia naukowcom zajmującym się danymi szybsze tworzenie dokładniejszych modeli. Oferuje dokładne predykcyjne modele uczenia maszynowego, które są łatwe w użyciu.
Funkcje:
- Wysoce skalowalne algorytmy
- Sztuczna inteligencja dla naukowców zajmujących się danymi
- Umożliwia analitykom danych wizualizację i zrozumienie logiki stojącej za decyzjami ML
- Łatwy do zaadaptowania GUI lub programowo w Javie za pośrednictwem. Niebiańskie drzewo
- Model Interpretability
- Jest przeznaczony do rozwiązywania poważnych problemów predykcyjnych z możliwościami przygotowywania danych
- Dostęp programowy i GUI
Lumify: Lumify jest uważane za platformę wizualizacji, narzędzie do łączenia dużych zbiorów danych i analizy. Pomaga użytkownikom odkrywać połączenia i badać relacje w danych za pomocą zestawu opcji analitycznych.
zarządzanie zakupami w zarządzaniu projektami
Funkcje:
- Zapewnia wizualizacje wykresów 2D i 3D z różnymi automatycznymi układami
- Analiza połączeń między elementami wykresu, integracja z systemami mapowania, analiza geoprzestrzenna, analiza multimedialna, współpraca w czasie rzeczywistym za pośrednictwem zestawu projektów lub obszarów roboczych.
- Obejmuje określone przetwarzanie przetwarzania i elementy interfejsu dla treści tekstowych, obrazów i filmów
- Funkcja przestrzeni umożliwia organizowanie pracy w zestaw projektów lub obszarów roboczych
- Opiera się na sprawdzonych, skalowalnych technologiach Big Data
- Obsługuje środowisko chmurowe. Działa dobrze z AWS firmy Amazon.
Hadoop: Wieloletni mistrz w dziedzinie przetwarzania Big Data, znany ze swoich możliwości przetwarzania danych na dużą skalę. Ma niskie wymagania sprzętowe, ponieważ platforma Big Data typu open source może działać lokalnie lub w chmurze. Główny Hadoop korzyści i funkcje są następujące:
- Rozproszony system plików Hadoop, zorientowany na pracę z ogromną przepustowością - (HDFS)
- Wysoce konfigurowalny model przetwarzania Big Data - (MapReduce)
- Harmonogram zasobów do zarządzania zasobami Hadoop - (YARN)
- Potrzebny klej do umożliwienia współpracy modułów innych firm z Hadoop - (Biblioteki Hadoop)
Został zaprojektowany do skalowania w górę z Apache Hadoop to środowisko programowe wykorzystywane do klastrowego systemu plików i obsługi dużych zbiorów danych. Przetwarza zbiory danych big data z wykorzystaniem modelu programowania MapReduce. Hadoop to platforma typu open source napisana w języku Java i zapewniająca obsługę wielu platform. Bez wątpienia jest to najlepsze narzędzie do dużych zbiorów danych. Ponad połowa firm z listy Fortune 50 korzysta z Hadoop. Niektóre z wielkich nazw obejmują usługi internetowe Amazon, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook itp., Pojedyncze serwery do tysięcy maszyn.
Funkcje:
- Ulepszenia uwierzytelniania podczas korzystania z serwera proxy HTTP
- Specyfikacja systemu plików zgodnego z Hadoop
- Obsługa rozszerzonych atrybutów systemu plików w stylu POSIX
- Oferuje solidny ekosystem, który jest dobrze dostosowany do potrzeb analitycznych programisty
- Zapewnia elastyczność w przetwarzaniu danych
- Pozwala na szybsze przetwarzanie danych
Qubole: Usługa danych Qubole to niezależna i kompleksowa platforma Big Data, która samodzielnie zarządza, uczy się i optymalizuje na podstawie Twojego użytkowania. Pozwala to zespołowi danych skoncentrować się na wynikach biznesowych zamiast na zarządzaniu platformą. Spośród wielu, niewielu znanych nazwisk używających Qubole to grupa muzyczna Warner, Adobe i Gannett. Najbliższym konkurentem Qubole jest Revulytics.
Tym samym dochodzimy do końca tego artykułu . Mam nadzieję, że rzuciłem trochę światła na twoją wiedzę Narzędzia do analizy dużych zbiorów danych.
Teraz, gdy zrozumiałeś Big DataNarzędzia analityczne iich kluczowe funkcje, sprawdź ' autorstwa Edureka, zaufanej firmy zajmującej się edukacją online, z siecią ponad 250 000 zadowolonych uczniów rozsianych po całym świecie. Szkolenie Edureka Big Data Hadoop Certification Training pomaga uczniom stać się ekspertami w dziedzinie HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume i Sqoop, wykorzystując przypadki użycia w czasie rzeczywistym w domenie handlu detalicznego, mediów społecznościowych, lotnictwa, turystyki, finansów.