Con l'aumento del volume di BigData e l'enorme crescita del cloud computing, la punta di diamante Gli strumenti di analisi sono diventati la chiave per ottenere un'analisi significativa dei dati. In questo articolo, discuteremo i migliori strumenti di BigData Analytics e le loro caratteristiche principali.
- Apache Storm
- Talend
- CouchDB
- Apache Spark
- Macchina di giunzione
- Plotly
- Azure HDInsight
- R
- Skytree
- Lumify
- Apache Hadoop
- Qubole
Strumenti di Big Data Analytics
Tempesta di Apache: Apache Storm è un sistema di calcolo di big data open source e gratuito. Apache Storm è anche un prodotto Apache con un framework in tempo reale per l'elaborazione del flusso di dati per il supporto di qualsiasi linguaggio di programmazione. Offre un sistema di elaborazione distribuito in tempo reale e tollerante ai guasti. Con capacità di calcolo in tempo reale. Lo scheduler Storm gestisce il carico di lavoro con più nodi con riferimento alla configurazione della topologia e funziona bene con Hadoop Distributed File System (HDFS).
Caratteristiche:
- Viene valutato come elaborare un milione di messaggi da 100 byte al secondo per nodo
- La garanzia Storm per unità di dati verrà elaborata almeno una volta.
- Grande scalabilità orizzontale
- Tolleranza ai guasti incorporata
- Riavvio automatico in caso di arresto anomalo
- Scritto in clojure
- Funziona con la topologia del grafico aciclico diretto (DAG)
- I file di output sono in formato JSON
- Ha molteplici casi d'uso: analisi in tempo reale, elaborazione dei log, ETL, calcolo continuo, RPC distribuito, apprendimento automatico.
Talend: Talend è uno strumento per big data che semplifica e automatizza l'integrazione dei big data. La sua procedura guidata grafica genera codice nativo. Consente inoltre l'integrazione di big data, la gestione dei dati master e controlla la qualità dei dati.
Caratteristiche:
- Semplifica ETL ed ELT per i Big Data.
- Raggiungi la velocità e la scala della scintilla.
- Accelera il passaggio al tempo reale.
- Gestisce più origini dati.
- Fornisce numerosi connettori sotto lo stesso tetto, che a loro volta ti permetteranno di personalizzare la soluzione secondo le tue necessità.
- Talend Big Data Platform semplifica l'utilizzo di MapReduce e Spark generando codice nativo
- Qualità dei dati più intelligente con l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale
- Agile DevOps per velocizzare i progetti di Big Data
- Semplifica tutti i processi DevOps
Apache CouchDB: È un database NoSQL open source, multipiattaforma e orientato ai documenti che mira alla facilità d'uso e al mantenimento di un'architettura scalabile. È scritto in linguaggio Erlang orientato alla concorrenza. Couch DB memorizza i dati in documenti JSON a cui è possibile accedere tramite Web o eseguire query tramite JavaScript. Offre scalabilità distribuita con storage a tolleranza di errore. Consente l'accesso ai dati definendo il Couch Replication Protocol.
Caratteristiche:
- CouchDB è un database a nodo singolo che funziona come qualsiasi altro database
- Consente di eseguire un singolo server di database logico su un numero qualsiasi di server
- Utilizza l'onnipresente protocollo HTTP e il formato dati JSON
- l'inserimento, gli aggiornamenti, il recupero e la cancellazione dei documenti è abbastanza semplice
- Il formato JavaScript Object Notation (JSON) può essere traducibile in diverse lingue
Apache Spark: Spark è anche uno strumento di analisi dei big data molto popolare e open source. Spark dispone di oltre 80 operatori di alto livello per creare facilmente app parallele. Viene utilizzato in un'ampia gamma di organizzazioni per elaborare set di dati di grandi dimensioni.
Caratteristiche:
- Aiuta a eseguire un'applicazione nel cluster Hadoop, fino a 100 volte più veloce in memoria e dieci volte più veloce su disco
- Offre illuminazione Fast Processing
- Supporto per analisi sofisticate
- Capacità di integrazione con Hadoop e i dati Hadoop esistenti
- Fornisce API integrate in Java, Scala o Python
- Spark fornisce le funzionalità di elaborazione dei dati in memoria, che è molto più veloce dell'elaborazione su disco sfruttata da MapReduce.
- Inoltre, Spark funziona con HDFS, OpenStack e Apache Cassandra, sia nel cloud che in locale, aggiungendo un ulteriore livello di versatilità alle operazioni sui big dataper la tua attività.
Macchina della giuntura: È uno strumento di analisi dei big data. La loro architettura è portabile su cloud pubblici come AWS, Azure e Google .
Caratteristiche:
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- Può scalare dinamicamente da pochi a migliaia di nodi per abilitare le applicazioni su ogni scala
- L'ottimizzatore di Splice Machine valuta automaticamente ogni query nelle regioni HBase distribuite
- Riduci la gestione, implementa più rapidamente e riduci i rischi
- Consuma dati in streaming veloce, sviluppa, testa e distribuisci modelli di machine learning
Plotly: Plotly è uno strumento di analisi che consente agli utenti di creare grafici e dashboard da condividere online.
Caratteristiche:
- Trasforma facilmente qualsiasi dato in grafica accattivante e informativa
- Fornisce alle industrie controllate informazioni dettagliate sulla provenienza dei dati
- Plotly offre hosting di file pubblici illimitato attraverso il suo piano comunitario gratuito
Azure HDInsight: È un servizio Spark e Hadoop nel cloud. Fornisce offerte cloud per big data in due categorie, Standard e Premium. Fornisce un cluster su scala aziendale per consentire all'organizzazione di eseguire i carichi di lavoro dei big data.
Caratteristiche:
- Analisi affidabili con uno SLA leader del settore
- Offre sicurezza e monitoraggio di livello aziendale
- Proteggi gli asset di dati ed estendi al cloud i controlli di sicurezza e governance locali
- Una piattaforma ad alta produttività per sviluppatori e scienziati
- Integrazione con le principali applicazioni di produttività
- Distribuisci Hadoop nel cloud senza acquistare nuovo hardware o pagare altri costi iniziali
R: R è un linguaggio di programmazione e un software gratuito ed è Compute statistico e grafico. Il linguaggio R è popolare tra statistici e minatori di dati per lo sviluppo di software statistici e analisi dei dati. Il linguaggio R fornisce un gran numero di test statistici.
Caratteristiche:
- R viene utilizzato principalmente insieme allo stack JupyteR (Julia, Python, R) per consentire l'analisi statistica su larga scala e la visualizzazione dei dati. Tra i 4 strumenti di visualizzazione di Big Data ampiamente utilizzati, JupyteR è uno di questi, oltre 9.000 algoritmi e moduli CRAN (Comprehensive R Archive Network) che consentono di comporre qualsiasi modello analitico eseguendolo in un ambiente conveniente, regolandolo in movimento e ispezionando i risultati dell'analisi subito. Il linguaggio R ha quanto segue:
- R può essere eseguito all'interno del server SQL
- R funziona su server Windows e Linux
- R supporta Apache Hadoop e Spark
- R è altamente portatile
- R scala facilmente da una singola macchina di test a vasti data lake Hadoop
- Gestione efficace dei dati e struttura di archiviazione,
- Fornisce una suite di operatori per calcoli su array, in particolare matrici,
- Fornisce una raccolta coerente e integrata di strumenti per big data per l'analisi dei dati
- Fornisce servizi grafici per l'analisi dei dati che vengono visualizzati sullo schermo o su supporto cartaceo
Skytree: Skytree è uno strumento di analisi dei big data che consente ai data scientist di creare modelli più accurati più velocemente. Offre modelli di apprendimento automatico predittivo accurati facili da usare.
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Caratteristiche:
- Algoritmi altamente scalabili
- Intelligenza artificiale per data scientist
- Consente ai data scientist di visualizzare e comprendere la logica alla base delle decisioni di ML
- La GUI facile da adottare o programmaticamente in Java tramite. Skytree
- Interpretabilità del modello
- È progettato per risolvere solidi problemi predittivi con capacità di preparazione dei dati
- Accesso programmatico e GUI
Lumify: Lumify è considerato una piattaforma di visualizzazione, fusione di big data e strumento di analisi. Aiuta gli utenti a scoprire le connessioni ed esplorare le relazioni nei propri dati tramite una suite di opzioni analitiche.
Caratteristiche:
- Fornisce visualizzazioni di grafici 2D e 3D con una varietà di layout automatici
- Analisi di collegamento tra entità grafiche, integrazione con sistemi di mappatura, analisi geospaziale, analisi multimediale, collaborazione in tempo reale attraverso una serie di progetti o aree di lavoro.
- Viene fornito con un'elaborazione di acquisizione specifica ed elementi di interfaccia per contenuti testuali, immagini e video
- La funzione Spazi consente di organizzare il lavoro in una serie di progetti o aree di lavoro
- Si basa su tecnologie big data comprovate e scalabili
- Supporta l'ambiente basato su cloud. Funziona bene con AWS di Amazon.
Hadoop: Il campione di lunga data nel campo dell'elaborazione dei Big Data, noto per le sue capacità di elaborazione dei dati su vasta scala. Ha bassi requisiti hardware a causa del framework Big Data open source che può essere eseguito on-prem o nel cloud. Il principale Hadoop i vantaggi e le caratteristiche sono i seguenti:
- File system distribuito Hadoop, orientato a lavorare con larghezza di banda su larga scala - (HDFS)
- Un modello altamente configurabile per l'elaborazione di Big Data - (MapReduce)
- Un pianificatore di risorse per la gestione delle risorse di Hadoop - (YARN)
- La colla necessaria per consentire a moduli di terze parti di funzionare con Hadoop - (Librerie Hadoop)
È progettato per scalare da Apache Hadoop è un framework software utilizzato per il file system in cluster e la gestione di big data. Elabora set di dati di big data utilizzando il modello di programmazione MapReduce. Hadoop è un framework open source scritto in Java e fornisce supporto multipiattaforma. Senza dubbio, questo è lo strumento di big data più avanzato. Oltre la metà delle aziende Fortune 50 utilizza Hadoop. Alcuni dei grandi nomi includono Amazon Web services, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook, ecc. Singoli server per migliaia di macchine.
Caratteristiche:
- Miglioramenti dell'autenticazione quando si utilizza il server proxy HTTP
- Specifiche per il lavoro sul file system compatibile con Hadoop
- Supporto per attributi estesi del file system in stile POSIX
- Offre un solido ecosistema che ben si adatta a soddisfare le esigenze analitiche di uno sviluppatore
- Porta flessibilità nell'elaborazione dei dati
- Consente un'elaborazione dei dati più rapida
Qubole: Qubole data service è una piattaforma di big data indipendente e all-inclusive che gestisce, apprende e ottimizza autonomamente dal tuo utilizzo. Ciò consente al team di dati di concentrarsi sui risultati aziendali invece di gestire la piattaforma. Tra i tanti, pochi nomi famosi che usano Qubole includono il gruppo musicale Warner, Adobe e Gannett. Il concorrente più vicino a Qubole è Revulytics.
Con questo, arriviamo alla fine di questo articolo . Spero di aver fatto luce sulla tua conoscenza Strumenti di Big Data Analytics.
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