Big Data Analytics -työkalut ja niiden tärkeimmät ominaisuudet

BigDatan määrän kasvun ja pilvipalvelujen valtavan kasvun myötä kärjessä Analytics-työkaluista on tullut avain mielekkäiden tietojen analysointiin. Tässä artikkelissa keskustellaan tärkeimmistä BigData Analytics -työkaluista ja niiden tärkeimmistä ominaisuuksista.

• Apache Storm
• Talend
• CouchDB
• Apache Spark
• Jatkoskone
• Suunniteltu
• Azure HDInsight
• R
• Skytree
• Lumify
• Apache Hadoop
• Qubole

Big Data Analytics -työkalut

Apache Storm: Apache Storm on avoimen lähdekoodin ja ilmainen big data -laskentajärjestelmä. Apache Storm on myös Apache-tuote, jolla on reaaliaikainen kehys tietovirran käsittelyyn, mikä tukee mitä tahansa ohjelmointikieliä. Se tarjoaa hajautettua reaaliaikaista, vikasietoista prosessointijärjestelmää. Reaaliaikaisilla laskentatoiminnoilla. Myrskyn ajoittaja hallitsee työmäärää useilla solmuilla viittaamalla topologian kokoonpanoon ja toimii hyvin Hadoopin hajautetun tiedostojärjestelmän (HDFS) kanssa.

Ominaisuudet:

kuinka kopioida java

• Sen vertailuarvona on miljoonan 100 tavun viestien käsittely sekunnissa solmua kohti
• Tietoyksikön myrskytakuu käsitellään vähintään kerran.
• Erinomainen vaakasuuntainen skaalautuvuus
• Sisäänrakennettu vikasietoisuus
• Automaattinen uudelleenkäynnistys kaatumisten yhteydessä
• Clojure-kirjoitettu
• Toimii Direct Acyclic Graph (DAG) -topologian kanssa
• Tulostustiedostot ovat JSON-muodossa
• Sillä on useita käyttötapauksia - reaaliaikainen analytiikka, lokin käsittely, ETL, jatkuva laskenta, hajautettu RPC, koneoppiminen.

Talent: Talend on iso datatyökalu, joka yksinkertaistaa ja automatisoi big data -integraation. Sen graafinen ohjattu toiminto luo natiivikoodin. Se mahdollistaa myös suurten tietojen integroinnin, perustietojen hallinnan ja tarkistaa tietojen laadun.

Ominaisuudet:

• Virtaviivaistaa ETL: n ja ELT: n suurille tiedoille.
• Suorita kipinän nopeus ja laajuus.
• Nopeuttaa siirtymistäsi reaaliaikaiseen.
• Käsittelee useita tietolähteitä.
• Tarjoaa useita liittimiä yhden katon alla, mikä puolestaan ​​antaa sinulle mahdollisuuden mukauttaa ratkaisua tarpeidesi mukaan.
• Talend Big Data Platform yksinkertaistaa MapReducen ja Sparkin käyttöä luomalla natiivikoodin
• Älykkäämpi tiedonlaatu koneoppimisen ja luonnollisen kielenkäsittelyn avulla
• Ketterä DevOps nopeuttaa big data -projekteja
• Tehosta kaikkia DevOps-prosesseja

Apache-sohvaDB: Se on avoimen lähdekoodin, alustojen välinen, asiakirjapainotteinen NoSQL-tietokanta, jonka tavoitteena on käytön helppous ja skaalautuva arkkitehtuuri. Se on kirjoitettu samanaikaisuuteen suuntautuneella kielellä Erlang. Couch DB tallentaa tietoja JSON-asiakirjoihin, joihin pääsee verkossa tai kyselyjä käyttämällä JavaScriptiä. Se tarjoaa hajautetun skaalauksen vikasietoisella tallennuksella. Se mahdollistaa pääsyn tietoihin määrittelemällä sohvan replikointiprotokollan.

Ominaisuudet:

• CouchDB on yhden solmun tietokanta, joka toimii kuten mikä tahansa muu tietokanta
• Sen avulla voidaan käyttää yhtä loogista tietokantapalvelinta millä tahansa palvelimilla
• Se käyttää yleistä HTTP-protokollaa ja JSON-datamuotoa
• asiakirjan lisääminen, päivittäminen, haku ja poistaminen on melko helppoa
• JavaScript Object Notation (JSON) -muoto voidaan kääntää eri kielille

Apache Spark: Spark on myös erittäin suosittu ja avoimen lähdekoodin big data -analyysityökalu. Sparkilla on yli 80 korkean tason operaattoria, jotka helpottavat rinnakkaisten sovellusten rakentamista. Sitä käytetään monissa organisaatioissa suurten tietojoukkojen käsittelyyn.

Ominaisuudet:

• Se auttaa suorittamaan sovelluksen Hadoop-klusterissa, jopa 100 kertaa nopeammin muistissa ja kymmenen kertaa nopeammin levyllä
• Se tarjoaa valaistuksen nopean prosessoinnin
• Tuki hienostuneelle analyysille
• Kyky integroida Hadoopiin ja olemassa oleviin Hadoop-tietoihin
• Se tarjoaa sisäänrakennetut sovellusliittymät Java, Scala tai Python
• Spark tarjoaa muistin sisäiset tietojenkäsittelyominaisuudet, mikä on paljon nopeampi kuin MapReducen hyödyntämä levynkäsittely.
• Lisäksi Spark toimii HDFS: n, OpenStackin ja Apache Cassandran kanssa sekä pilvipalvelussa että on-prem: ssä, lisäämällä uuden kerroksen monipuolisuutta big data -operaatioihinyrityksellesi.

Jatkoskone: Se on iso data-analyysityökalu. Niiden arkkitehtuuri on kannettava julkisissa pilvissä, kuten AWS, Azure ja Google .

Ominaisuudet:

• Se voi skaalata dynaamisesti muutamasta tuhanteen solmuista, jotta sovellukset voidaan ottaa käyttöön kaikissa mittakaavoissa
• Splice Machine -optimointiohjelma arvioi jokaisen kyselyn automaattisesti hajautetuille HBase-alueille
• Vähennä hallintaa, ota käyttöön nopeammin ja pienennä riskejä
• Kuluta nopeasti suoratoistettavaa tietoa, kehitä, testaa ja ota käyttöön koneoppimismalleja

Suunniteltu: Plotly on analyysityökalu, jonka avulla käyttäjät voivat luoda kaavioita ja koontinäyttöjä jakamista varten verkossa.

Ominaisuudet:

• Muunna kaikki tiedot helposti huomiota herättäväksi ja informatiiviseksi grafiikaksi
• Se tarjoaa tarkastetuille teollisuudenaloille tarkkoja tietoja tietojen alkuperästä
• Plotly tarjoaa rajoittamattoman julkisen tiedostopalvelun ilmaisen yhteisösuunnitelmansa kautta

Azure HDInsight: Se on Spark- ja Hadoop-palvelu pilvessä. Se tarjoaa suurten datapilvien tarjouksia kahdessa kategoriassa, Standard ja Premium. Se tarjoaa yritysluokan klusterin organisaatiolle suurten tietojen kuormituksen suorittamiseen.

Ominaisuudet:

• Luotettava analytiikka alan johtavan SLA: n kanssa
• Se tarjoaa yritystason turvallisuutta ja valvontaa
• Suojaa tietovaroja ja laajenna paikan päällä olevaa tietoturva- ja hallintavalvontaa pilveen
• Korkean tuottavuuden foorumi kehittäjille ja tutkijoille
• Integrointi johtavien tuottavuussovellusten kanssa
• Ota Hadoop käyttöön pilvessä ostamatta uutta laitteistoa tai maksamatta muita ennakkomaksuja

R: R on ohjelmointikieli ja ilmainen ohjelmisto, ja se on Compute tilasto ja grafiikka. R-kieli on suosittu tilastotieteilijöiden ja tiedonlouhijoiden keskuudessa tilasto-ohjelmistojen ja tietojen analysoinnin kehittämiseksi. R-kieli tarjoaa suuren määrän tilastollisia testejä.

Ominaisuudet:

• R: tä käytetään enimmäkseen yhdessä JupyteR-pinon (Julia, Python, R) kanssa laajamittaisen tilastollisen analyysin ja tietojen visualisoinnin mahdollistamiseksi. Neljän laajalti käytetyn Big Data -visualisointityökalun joukossa JupyteR on yksi niistä, 9000 plus CRAN (Comprehensive R Archive Network) -algoritmit ja -moduulit mahdollistavat minkä tahansa analyyttisen mallin koostamisen sitä käyttävässä ympäristössä, säätämällä sitä tien päällä ja tarkastamalla analyysitulokset heti. R-kielellä on seuraava:
  • R voi ajaa SQL-palvelimen sisällä
  • R toimii sekä Windows- että Linux-palvelimilla
  • R tukee Apache Hadoopia ja Sparkia
  • R on erittäin kannettava
  • R skaalautuu helposti yhdestä testikoneesta valtaviin Hadoop-tietojärviin
• Tehokas tietojenkäsittely- ja varastointilaitos,
• Se tarjoaa joukon operaattoreita matriisien, erityisesti matriisien,
• Se tarjoaa johdonmukaisen, integroidun kokoelman big data -työkaluja tietojen analysointia varten
• Se tarjoaa graafiset palvelut tietojen analysointiin, jotka näkyvät joko näytöllä tai paperiversiona

Skytree: Skytree on iso data-analyysityökalu, joka antaa tutkijoille mahdollisuuden rakentaa tarkempia malleja nopeammin. Se tarjoaa tarkkoja ennakoivia koneoppimismalleja, joita on helppo käyttää.

Ominaisuudet:

• Erittäin skaalautuvat algoritmit
• Tekoäly datatieteilijöille
• Sen avulla datatieteilijät voivat visualisoida ja ymmärtää ML-päätösten taustalla olevan logiikan
• Helppo ottaa käyttöön käyttöliittymä tai ohjelmallisesti Java-sovelluksessa. Skytree
• Mallin tulkittavuus
• Se on suunniteltu ratkaisemaan vankat ennustavat ongelmat tietojen valmisteluominaisuuksilla
• Ohjelmallinen ja käyttöliittymän käyttö

Lumify: Lumifyä pidetään visualisointialustana, big data fusion ja Analysis -työkaluna. Se auttaa käyttäjiä löytämään yhteyksiä ja tutkimaan suhteita tiedoissaan analyyttisten vaihtoehtojen avulla.

Ominaisuudet:

• Se tarjoaa sekä 2D- että 3D-kuvaajan visualisointeja erilaisilla automaattisilla asetteluilla
• Linkkianalyysi graafiyksiköiden välillä, integrointi kartoitusjärjestelmiin, paikkatieteellinen analyysi, multimediaanalyysi, reaaliaikainen yhteistyö projekti- tai työtilojen kautta
• Siinä on erityisiä syötekäsittely- ja käyttöliittymäelementtejä tekstisisällölle, kuville ja videoille
• Sen välilyöntiominaisuuden avulla voit järjestää työn joukoksi projekteja tai työtiloja
• Se perustuu todistettuihin, skaalautuviin big data -tekniikoihin
• Tukee pilvipohjaista ympäristöä. Toimii hyvin Amazonin AWS: n kanssa.

Hadoop: Pitkäaikainen mestari big datan käsittelyssä, tunnettu kyvyistään laajamittaiseen tietojenkäsittelyyn. Sillä on pieni laitteistovaatimus, koska avoimen lähdekoodin Big Data -kehys voi toimia paikan päällä tai pilvessä. Pää Hadoop Edut ja ominaisuudet ovat seuraavat:

• Hadoopin hajautettu tiedostojärjestelmä, joka on tarkoitettu työskentelemään suuren mittakaavan kaistanleveydellä - (HDFS)
• Erittäin konfiguroitava malli suurten tietojen käsittelyyn - (MapReduce)
• Resurssien ajoitus Hadoop-resurssien hallintaan - (YARN)
• Tarvittava liima, jotta kolmannen osapuolen moduulit voivat toimia Hadoopin kanssa - (Hadoop-kirjastot)

Se on suunniteltu laajentamaan Apache Hadoop on ohjelmistokehys, jota käytetään klusteroituun tiedostojärjestelmään ja isojen tietojen käsittelyyn. Se käsittelee isojen tietojen aineistoja MapReduce-ohjelmointimallin avulla. Hadoop on Java-ohjelmassa kirjoitettu avoimen lähdekoodin kehys, joka tarjoaa alustojen välisen tuen. Epäilemättä tämä on ylin big data -työkalu. Yli puolet Fortune 50 -yrityksistä käyttää Hadoopia. Jotkut suurista nimistä sisältävät Amazon-verkkopalvelut, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook jne. Yksittäiset palvelimet tuhansille koneille.

sql-palvelimen perusteet aloittelijoille

Ominaisuudet:

• Todennusparannuksia käytettäessä HTTP-välityspalvelinta
• Hadoop-yhteensopivan tiedostojärjestelmän ponnistelujen määrittely
• Tuki POSIX-tyylisen tiedostojärjestelmän laajennetuille määritteille
• Se tarjoaa vankan ekosysteemin, joka soveltuu hyvin vastaamaan kehittäjän analyyttisiin tarpeisiin
• Se tuo joustavuutta tietojenkäsittelyyn
• Se mahdollistaa nopeamman tietojenkäsittelyn

Qubole: Qubole-datapalvelu on riippumaton ja kattava big data -alusta, joka hallitsee, oppii ja optimoi itsensä käytöstäsi. Tämän avulla tietoryhmä voi keskittyä liiketoiminnan tuloksiin alustan hallinnan sijaan. Monista muutamista Qubolea käyttävistä kuuluisista nimistä ovat Warner-musiikkiryhmä, Adobe ja Gannett. Lähin kilpailija Qubolelle on Revulytics.

Tämän avulla olemme päässeet tämän artikkelin loppuun . Toivon, että olen tuonut valoa tietämykseesi Big Data Analytics -työkalut.

Nyt kun olet ymmärtänyt suuret tiedotAnalyysityökalut janiiden tärkeimmät ominaisuudet, tutustu ' Edureka, luotettava verkko-oppimisyritys, jolla on yli 250 000 tyytyväisen oppijan verkosto, joka levisi ympäri maailmaa. Edureka Big Data Hadoop -sertifiointikoulutus auttaa oppijoita tulemaan HDFS: n, langan, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume ja Sqoop -asiantuntijoiksi reaaliaikaisilla käyttötapauksilla vähittäiskaupan, sosiaalisen median, ilmailun, matkailun ja rahoituksen aloilla.