Met de toename van het volume van BigData en een enorme groei in cloud computing, de cutting edge Analytics-tools zijn de sleutel geworden om tot een zinvolle analyse van gegevens te komen. In dit artikel bespreken we de belangrijkste BigData Analytics-tools en hun belangrijkste functies.
- Apache Storm
- Talend
- CouchDB
- Apache Spark
- Lasmachine
- Plotly
- Azure HDInsight
- R
- Skytree
- Lumify
- Apache Hadoop
- Qubole
Tools voor big data-analyse
Apache Storm: Apache Storm is een open-source en gratis big data-berekeningssysteem. Apache Storm is ook een Apache-product met een real-time framework voor datastroomverwerking voor het ondersteunt elke programmeertaal. Het biedt een gedistribueerd real-time, fouttolerant verwerkingssysteem. Met realtime rekenmogelijkheden. Storm scheduler beheert de werklast met meerdere knooppunten met verwijzing naar de topologieconfiguratie en werkt goed met het Hadoop Distributed File System (HDFS).
Kenmerken:
- Het wordt gebenchmarkt als het verwerken van één miljoen berichten van 100 bytes per seconde per knooppunt
- Storm zeker voor de eenheid van gegevens wordt minimaal één keer verwerkt.
- Grote horizontale schaalbaarheid
- Ingebouwde fouttolerantie
- Automatische herstart bij crashes
- Clojure-geschreven
- Werkt met Direct Acyclic Graph (DAG) -topologie
- Uitvoerbestanden zijn in JSON-indeling
- Het heeft meerdere gebruiksscenario's: realtime analyse, logboekverwerking, ETL, continue berekening, gedistribueerde RPC, machine learning.
Talend: Talend is een big data-tool die big data-integratie vereenvoudigt en automatiseert. De grafische wizard genereert native code. Het maakt ook big data-integratie en master data management mogelijk en controleert de datakwaliteit.
Kenmerken:
- Stroomlijnt ETL en ELT voor big data.
- Bereik de snelheid en schaal van vonk.
- Versnelt uw overstap naar realtime.
- Verwerkt meerdere gegevensbronnen.
- Biedt tal van connectoren onder één dak, waardoor u de oplossing kunt aanpassen aan uw behoeften.
- Talend Big Data Platform vereenvoudigt het gebruik van MapReduce en Spark door native code te genereren
- Slimmere datakwaliteit met machine learning en natuurlijke taalverwerking
- Agile DevOps om big data-projecten te versnellen
- Stroomlijn alle DevOps-processen
Apache CouchDB: Het is een open-source, platformonafhankelijke, documentgeoriënteerde NoSQL-database die gericht is op gebruiksgemak en een schaalbare architectuur heeft. Het is geschreven in de concurrency-georiënteerde taal Erlang. Couch DB slaat gegevens op in JSON-documenten die toegankelijk zijn via het web of via JavaScript. Het biedt gedistribueerde schaalvergroting met fouttolerante opslag. Het maakt toegang tot gegevens mogelijk door het Couch Replication Protocol te definiëren.
Kenmerken:
- CouchDB is een database met één knooppunt die werkt als elke andere database
- Hiermee kan een enkele logische databaseserver op een willekeurig aantal servers worden uitgevoerd
- Het maakt gebruik van het alomtegenwoordige HTTP-protocol en het JSON-gegevensformaat
- het invoegen, bijwerken, ophalen en verwijderen van documenten is vrij eenvoudig
- JavaScript Object Notation (JSON) -indeling kan in verschillende talen worden vertaald
Apache Spark: Spark is ook een erg populaire en open-source tool voor big data-analyse. Spark heeft meer dan 80 high-level operators om eenvoudig parallelle apps te bouwen. Het wordt bij een groot aantal organisaties gebruikt om grote datasets te verwerken.
Kenmerken:
- Het helpt om een applicatie in Hadoop-cluster uit te voeren, tot 100 keer sneller in geheugen en tien keer sneller op schijf
- Het biedt verlichting Snelle verwerking
- Ondersteuning voor geavanceerde analyses
- Mogelijkheid om te integreren met Hadoop en bestaande Hadoop-gegevens
- Het biedt ingebouwde API's in Java, Scala of Python
- Spark biedt de mogelijkheden voor gegevensverwerking in het geheugen, wat veel sneller is dan schijfverwerking die wordt gebruikt door MapReduce.
- Bovendien werkt Spark met HDFS, OpenStack en Apache Cassandra, zowel in de cloud als on-prem, wat een extra laag van veelzijdigheid toevoegt aan big data-bewerkingenvoor uw bedrijf.
Lasmachine: Het is een tool voor het analyseren van big data. Hun architectuur is draagbaar in openbare clouds zoals AWS, Azure en Google .
Kenmerken:
- Het kan dynamisch worden geschaald van enkele tot duizenden knooppunten om toepassingen op elke schaal mogelijk te maken
- De Splice Machine-optimalisatie evalueert automatisch elke query naar de gedistribueerde HBase-regio's
- Beperk het beheer, implementeer sneller en verminder risico's
- Gebruik snelle streaminggegevens, ontwikkel, test en implementeer machine learning-modellen
Plotly: Plotly is een analysetool waarmee gebruikers grafieken en dashboards kunnen maken om online te delen.
Kenmerken:
- Zet alle gegevens eenvoudig om in opvallende en informatieve afbeeldingen
- Het biedt gecontroleerde industrieën gedetailleerde informatie over de herkomst van gegevens
- Plotly biedt onbeperkte openbare bestandshosting via zijn gratis communityplan
Azure HDInsight: Het is een Spark- en Hadoop-service in de cloud. Het biedt big data-cloudaanbiedingen in twee categorieën, Standard en Premium. Het biedt een cluster op ondernemingsniveau voor de organisatie om hun big data-workloads uit te voeren.
Kenmerken:
Java-ontwikkelaars salaris in India
- Betrouwbare analyses met een toonaangevende SLA
- Het biedt beveiliging en bewaking op bedrijfsniveau
- Bescherm gegevensactiva en breid on-premise beveiligings- en governancecontroles uit naar de cloud
- Een platform met hoge productiviteit voor ontwikkelaars en wetenschappers
- Integratie met toonaangevende productiviteitstoepassingen
- Implementeer Hadoop in de cloud zonder nieuwe hardware te kopen of andere vooraf te betalen kosten
R: R is een programmeertaal en gratis software en het is statistische en grafische berekeningen. De R-taal is populair onder statistici en datamijnwerkers voor het ontwikkelen van statistische software en data-analyse. R Language biedt een groot aantal statistische tests.
Kenmerken:
- R wordt meestal gebruikt in combinatie met JupyteR-stack (Julia, Python, R) voor grootschalige statistische analyse en gegevensvisualisatie. Van de 4 veelgebruikte Big Data-visualisatietools is JupyteR er een van, met 9.000 plus CRAN-algoritmen (Comprehensive R Archive Network) en modules kun je elk analytisch model samenstellen dat het in een handige omgeving uitvoert, het onderweg aanpassen en de analyseresultaten inspecteren onmiddelijk. R-taal heeft als volgt:
- R kan binnen de SQL-server worden uitgevoerd
- R draait op zowel Windows- als Linux-servers
- R ondersteunt Apache Hadoop en Spark
- R is zeer draagbaar
- R schaalt gemakkelijk van een enkele testmachine naar enorme Hadoop-datameren
- Effectieve gegevensverwerking en opslagfaciliteit,
- Het biedt een reeks operatoren voor berekeningen op arrays, met name matrices,
- Het biedt een samenhangende, geïntegreerde verzameling big data-tools voor data-analyse
- Het biedt grafische faciliteiten voor gegevensanalyse die op het scherm of op papier worden weergegeven
Skytree: Skytree is een tool voor big data-analyse waarmee datawetenschappers sneller nauwkeurigere modellen kunnen bouwen. Het biedt nauwkeurige voorspellende modellen voor machine learning die gemakkelijk te gebruiken zijn.
Kenmerken:
- Zeer schaalbare algoritmen
- Kunstmatige intelligentie voor datawetenschappers
- Het stelt datawetenschappers in staat de logica achter ML-beslissingen te visualiseren en te begrijpen
- De eenvoudig te implementeren GUI of programmatisch in Java via. Skytree
- Modelinterpreteerbaarheid
- Het is ontworpen om robuuste voorspellende problemen met gegevensvoorbereidingsmogelijkheden op te lossen
- Programmatische en GUI-toegang
Lumify: Lumify wordt beschouwd als een visualisatieplatform, big data-fusie en analysetool. Het helpt gebruikers om verbanden te ontdekken en relaties in hun gegevens te verkennen via een reeks analytische opties.
Kenmerken:
- Het biedt zowel 2D- als 3D-grafische visualisaties met een verscheidenheid aan automatische lay-outs
- Linkanalyse tussen grafiekentiteiten, integratie met kaartsystemen, geospatiale analyse, multimedia-analyse, realtime samenwerking via een reeks projecten of werkruimten.
- Het wordt geleverd met specifieke opname-verwerking en interface-elementen voor tekstuele inhoud, afbeeldingen en video's
- Met de functie Ruimtes kunt u werk organiseren in een reeks projecten of werkruimten
- Het is gebouwd op bewezen, schaalbare big data-technologieën
- Ondersteunt de cloudgebaseerde omgeving. Werkt goed met Amazon's AWS.
Hadoop: De al lang bestaande kampioen op het gebied van Big Data-verwerking, bekend om zijn mogelijkheden voor grootschalige gegevensverwerking. Het heeft lage hardwarevereisten omdat het open-source Big Data-framework on-prem of in de cloud kan draaien. De belangrijkste Hadoop voordelen en kenmerken zijn als volgt:
- Hadoop Distributed File System, gericht op het werken met enorme bandbreedte - (HDFS)
- Een zeer configureerbaar model voor Big Data-verwerking - (MapReduce)
- Een resourceplanner voor Hadoop-resourcebeheer - (YARN)
- De benodigde lijm om modules van derden met Hadoop te laten werken - (Hadoop-bibliotheken)
Het is ontworpen om op te schalen vanaf Apache Hadoop is een softwareframework dat wordt gebruikt voor het geclusterde bestandssysteem en het verwerken van big data. Het verwerkt datasets van big data met behulp van het MapReduce-programmeermodel. Hadoop is een open-source framework dat is geschreven in Java en het biedt platformonafhankelijke ondersteuning. Dit is ongetwijfeld de beste tool voor big data. Meer dan de helft van de Fortune 50-bedrijven gebruikt Hadoop. Enkele van de grote namen zijn onder meer Amazon Web Services, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook, enz. Enkele servers voor duizenden machines.
Kenmerken:
- Verificatieverbeteringen bij gebruik van HTTP-proxyserver
- Specificatie voor inspanning van het Hadoop-compatibele bestandssysteem
- Ondersteuning voor uitgebreide attributen van het POSIX-bestandssysteem
- Het biedt een robuust ecosysteem dat zeer geschikt is om aan de analytische behoeften van een ontwikkelaar te voldoen
- Het brengt flexibiliteit in gegevensverwerking
- Het zorgt voor een snellere gegevensverwerking
Qubole: Qubole dataservice is een onafhankelijk en allesomvattend big data-platform dat op eigen kracht uw gebruik beheert, leert en optimaliseert. Hierdoor kan het datateam zich concentreren op bedrijfsresultaten in plaats van het platform te beheren. Van de vele, weinige bekende namen die Qubole gebruiken, zijn de Warner-muziekgroep, Adobe en Gannett. De grootste concurrent van Qubole is Revulytics.
Hiermee komen we aan het einde van dit artikel . Ik hoop dat ik wat licht op uw kennis heb geworpen Tools voor big data-analyse.
Nu je Big data hebt begrepenAnalysetools enhun belangrijkste kenmerken, bekijk de ' door Edureka, een vertrouwd online leerbedrijf met een netwerk van meer dan 250.000 tevreden leerlingen verspreid over de hele wereld. De Edureka Big Data Hadoop-certificeringstraining helpt leerlingen expert te worden in HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume en Sqoop met behulp van real-time use cases op het gebied van Retail, Social Media, Aviation, Tourism, Finance.