Eines d’anàlisi de dades grans amb les seves funcions clau

Aquest article us ajudarà amb un coneixement exhaustiu sobre les eines d’anàlisi BigData i les seves funcions clau d’una manera informativa.

Amb l’augment del volum de BigData i l’enorme creixement de la computació en núvol, l’avantguarda Les eines d’anàlisi s’han convertit en la clau per aconseguir una anàlisi significativa de les dades. En aquest article, analitzarem les principals eines de BigData Analytics i les seves funcions clau.



Eines d’anàlisi de Big Data

Tempesta Apache: Apache Storm és un sistema de càlcul de dades massives de codi obert i gratuït. Apache Storm també és un producte Apache amb un marc en temps real per al processament de flux de dades per a qualsevol tipus de llenguatge de programació. Ofereix un sistema de processament distribuït i tolerant a fallades en temps real. Amb funcions de càlcul en temps real. El planificador de tempestes gestiona la càrrega de treball amb diversos nodes en referència a la configuració de la topologia i funciona bé amb el sistema de fitxers distribuïts (HDFS) de Hadoop.



BigData-Analytics-tools-Edureka-Apache-StormCaracterístiques:

  • Es compara com a processament d’un milió de missatges de 100 bytes per segon per node
  • L'assegurança de tempesta per a la unitat de dades es processarà com a mínim una vegada.
  • Gran escalabilitat horitzontal
  • Tolerància a falles integrada
  • Reinici automàtic en cas d'errors
  • Escrit amb clojure
  • Funciona amb la topologia de gràfics acíclics directes (DAG)
  • Els fitxers de sortida tenen un format JSON
  • Té múltiples casos d’ús: anàlisi en temps real, processament de registres, ETL, càlcul continu, RPC distribuït, aprenentatge automàtic.

Talend: Talend és una eina de big data que simplifica i automatitza la integració de big data. El seu assistent gràfic genera codi natiu. També permet la integració de dades grans, la gestió de dades mestres i comprova la qualitat de les dades.



Característiques:

  • Agilitza ETL i ELT per a Big Data.
  • Completa la velocitat i l’escala d’espurna.
  • Accelera el pas a temps real.
  • Gestiona diverses fonts de dades.
  • Proporciona nombrosos connectors sota un mateix sostre, que al seu torn us permetran personalitzar la solució segons les vostres necessitats.
  • Talend Big Data Platform simplifica l’ús de MapReduce i Spark mitjançant la generació de codi natiu
  • Qualitat de dades més intel·ligent amb l’aprenentatge automàtic i el processament del llenguatge natural
  • Agile DevOps per accelerar els projectes de big data
  • Agilitzeu tots els processos de DevOps

Apache CouchDB: És una base de dades NoSQL de codi obert, multiplataforma, orientada als documents, que té com a objectiu facilitar l’ús i mantenir una arquitectura escalable. Està escrit en un llenguatge Erlang orientat a la simultaneïtat. Couch DB emmagatzema dades en documents JSON als quals es pot accedir al web o consultar mitjançant JavaScript. Ofereix una escala distribuïda amb emmagatzematge tolerant a fallades. Permet accedir a les dades mitjançant la definició del protocol de replicació del sofà.

Característiques:



  • CouchDB és una base de dades d’un sol node que funciona com qualsevol altra base de dades
  • Permet executar un servidor de base de dades lògic únic en qualsevol nombre de servidors
  • Fa ús del protocol HTTP omnipresent i del format de dades JSON
  • la inserció, actualització, recuperació i supressió de documents és bastant fàcil
  • El format JSON (JavaScript Object Notation) es pot traduir en diferents idiomes

Apache Spark: Spark també és una eina d’anàlisi de dades massives de codi obert molt popular. Spark compta amb més de 80 operadors d'alt nivell per facilitar la creació d'aplicacions paral·leles. S'utilitza en una àmplia gamma d'organitzacions per processar grans conjunts de dades.

Característiques:

implementació de hashmap al codi java
  • Ajuda a executar una aplicació al clúster Hadoop, fins a 100 vegades més ràpid a la memòria i deu vegades més ràpid al disc
  • Ofereix il·luminació de processament ràpid
  • Assistència per a anàlisis sofisticades
  • Capacitat per integrar-se amb Hadoop i les dades Hadoop existents
  • Proporciona API integrades a Java, Scala o Python
  • Spark proporciona les capacitats de processament de dades a la memòria, que són molt més ràpides que el processament de discs aprofitat per MapReduce.
  • A més, Spark treballa amb HDFS, OpenStack i Apache Cassandra, tant al núvol com a l’interior, afegint una altra capa de versatilitat a les operacions de big dataper al vostre negoci.

Màquina d'empalmar: És una eina d’anàlisi de dades massives. La seva arquitectura és portàtil a través de núvols públics com AWS, Azure i Google .

Característiques:

  • Pot escalar dinàmicament d’uns quants a milers de nodes per habilitar aplicacions a cada escala
  • L'optimitzador Splice Machine avalua automàticament totes les consultes a les regions HBase distribuïdes
  • Reduïu la gestió, implementeu-la més ràpidament i reduïu el risc
  • Consumiu dades de transmissió ràpida, desenvolupeu, proveu i desplegueu models d’aprenentatge automàtic

Trama: Plotly és una eina d’anàlisi que permet als usuaris crear gràfics i taulers per compartir en línia.

Característiques:

  • Convertiu fàcilment qualsevol dada en gràfics atractius i informatius
  • Proporciona a les indústries auditades informació detallada sobre la procedència de les dades
  • Plotly ofereix allotjament de fitxers públics il·limitat a través del seu pla de comunitat gratuït

Azure HDInsight: És un servei Spark i Hadoop al núvol. Ofereix ofertes de núvol de big data en dues categories, Estàndard i Premium. Proporciona un clúster a escala empresarial perquè l'organització pugui executar les seves càrregues de treball de big data.

Característiques:

  • Anàlisi fiable amb un SLA líder en la indústria
  • Ofereix seguretat i control de nivell empresarial
  • Protegiu els recursos de dades i esteneu els controls de seguretat i governança locals al núvol
  • Una plataforma d’alta productivitat per a desenvolupadors i científics
  • Integració amb les principals aplicacions de productivitat
  • Desplegueu Hadoop al núvol sense comprar maquinari nou ni pagar altres costos inicials

R: R és un llenguatge de programació i programari lliure i It's Compute estadístiques i gràfics. El llenguatge R és popular entre estadístics i miners de dades per desenvolupar programari estadístic i anàlisi de dades. El llenguatge R proporciona un gran nombre de proves estadístiques.

Característiques:

analitzeu el fitxer XML a Java
  • R s'utilitza principalment juntament amb la pila JupyteR (Julia, Python, R) per permetre l'anàlisi estadística a gran escala i la visualització de dades. Entre les 4 eines de visualització de Big Data àmpliament utilitzades, JupyteR és un d’ells, 9.000 més els algorismes i mòduls CRAN (Comprehensive R Archive Network) permeten compondre qualsevol model analític que l’executi en un entorn convenient, ajustar-lo en moviment i inspeccionar els resultats de l’anàlisi. immediatament. El llenguatge R té el següent:
    • R pot executar-se dins del servidor SQL
    • R s'executa en servidors Windows i Linux
    • R admet Apache Hadoop i Spark
    • R és altament portàtil
    • R s'escala fàcilment des d'una única màquina de prova fins a grans llacs de dades Hadoop
  • Gestió i emmagatzematge eficaç de dades,
  • Proporciona un conjunt d'operadors per fer càlculs sobre matrius, en particular matrius,
  • Proporciona una col·lecció coherent i integrada d’eines de big data per a l’anàlisi de dades
  • Proporciona instal·lacions gràfiques per a l’anàlisi de dades que es mostren en pantalla o en paper

Skytree: Skytree és una eina d’anàlisi de dades grans que permet als científics de dades construir models més precisos més ràpidament. Ofereix models predictius d’aprenentatge automàtic precisos i fàcils d’utilitzar.

Característiques:

  • Algorismes altament escalables
  • Intel·ligència artificial per a científics de dades
  • Permet als científics de dades visualitzar i entendre la lògica que hi ha darrere de les decisions de ML
  • És fàcil d'adoptar la interfície gràfica d'usuari o per programació a Java mitjançant. Skytree
  • Interpretabilitat del model
  • Està dissenyat per resoldre problemes predictius robustos amb capacitats de preparació de dades
  • Accés programàtic i GUI

Lumify: Lumify es considera una plataforma de visualització, eina d’anàlisi i fusió de big data. Ajuda els usuaris a descobrir connexions i explorar relacions en les seves dades mitjançant un conjunt d’opcions analítiques.

Característiques:

  • Proporciona visualitzacions de gràfics en 2D i 3D amb una gran varietat de dissenys automàtics
  • Anàlisi d’enllaços entre entitats gràfiques, integració amb sistemes de cartografia, anàlisi geoespacial, anàlisi multimèdia, col·laboració en temps real mitjançant un conjunt de projectes o espais de treball.
  • Inclou processament d’ingestió específic i elements d’interfície per a contingut textual, imatges i vídeos
  • La funció Espais us permet organitzar el treball en un conjunt de projectes o espais de treball
  • Es basa en tecnologies de big data provades i escalables
  • Admet l'entorn basat en el núvol. Funciona bé amb AWS d’Amazon.

Hadoop: El campió de llarga data en el camp del processament de Big Data, conegut per les seves capacitats de processament de dades a gran escala. Té un requisit de maquinari baix, ja que el marc de dades obertes de codi obert es pot executar de manera premissa o al núvol. El principal Hadoop els avantatges i funcions són els següents:

  • Sistema de fitxers distribuïts Hadoop, orientat a treballar amb amplada de banda a gran escala - (HDFS)
  • Un model altament configurable per al processament de Big Data - (MapReduce)
  • Un planificador de recursos per a la gestió de recursos Hadoop - (YARN)
  • La cola necessària per permetre que mòduls de tercers puguin treballar amb Hadoop - (Biblioteques Hadoop)

Està dissenyat per ampliar-se des d’Apache Hadoop és un marc de programari emprat per al sistema de fitxers en clúster i el maneig de dades massives. Processa conjunts de dades de grans dades mitjançant el model de programació MapReduce. Hadoop és un marc de codi obert escrit en Java que proporciona suport multiplataforma. Sens dubte, aquesta és l'eina de big data més important. Més de la meitat de les empreses Fortune 50 utilitzen Hadoop. Alguns dels grans noms inclouen servidors web d'Amazon, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook, etc. a milers de màquines.

stl ordenar c ++

Característiques:

  • Millores d'autenticació en utilitzar el servidor intermediari HTTP
  • Especificació per a l'esforç del sistema de fitxers compatible amb Hadoop
  • Compatibilitat amb atributs ampliats del sistema de fitxers a l’estil POSIX
  • Ofereix un ecosistema robust que s’adapta bé a les necessitats analítiques d’un desenvolupador
  • Aporta flexibilitat en el processament de dades
  • Permet un processament de dades més ràpid

Qubole: El servei de dades Qubole és una plataforma de dades de grans dimensions independent que inclou tot el que gestiona, aprèn i optimitza per si mateix a partir del vostre ús. Això permet a l'equip de dades concentrar-se en els resultats empresarials en lloc de gestionar la plataforma. Entre els molts i pocs noms famosos que utilitzen Qubole hi ha el grup de música Warner, Adobe i Gannett. El competidor més proper a Qubole és Revulytics.

Amb això, arribem al final d’aquest article . Espero haver donat llum al vostre coneixement Eines Big Data Analytics.

Ara que ja heu entès el Big DataEines analítiques iConsulteu les seves funcions clau ' per Edureka, una empresa d'aprenentatge en línia de confiança amb una xarxa de més de 250.000 estudiants satisfets repartits per tot el món. El curs de formació Edureka Big Data Hadoop Certification ajuda els estudiants a convertir-se en experts en HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume i Sqoop mitjançant casos d’ús en temps real en dominis Retail, Social Media, Aviació, Turisme, Finances.