Mit dem Anstieg des BigData-Volumens und dem enormen Wachstum des Cloud-Computing ist dies der neueste Stand Analytics Tools sind zum Schlüssel für eine aussagekräftige Datenanalyse geworden. In diesem Artikel werden die wichtigsten BigData Analytics-Tools und ihre wichtigsten Funktionen erläutert.
- Apache Storm
- Talend
- CouchDB
- Apache Spark
- Spleißmaschine
- Plotly
- Azure HDInsight
- R.
- Himmelsbaum
- Lumify
- Apache Hadoop
- Qubole
Big Data Analytics-Tools
Apache Storm: Apache Storm ist ein Open-Source- und kostenloses Big-Data-Rechensystem. Apache Storm ist auch ein Apache-Produkt mit einem Echtzeit-Framework für die Datenstromverarbeitung, das jede Programmiersprache unterstützt. Es bietet ein verteiltes fehlertolerantes Echtzeit-Verarbeitungssystem. Mit Echtzeit-Berechnungsfunktionen. Der Storm Scheduler verwaltet die Arbeitslast mit mehreren Knoten in Bezug auf die Topologiekonfiguration und funktioniert gut mit dem Hadoop Distributed File System (HDFS).
Eigenschaften:
- Es wird als Verarbeitung von einer Million 100-Byte-Nachrichten pro Sekunde und Knoten bewertet
- Storm Assure für Dateneinheit wird mindestens einmal verarbeitet.
- Hervorragende horizontale Skalierbarkeit
- Eingebaute Fehlertoleranz
- Automatischer Neustart bei Abstürzen
- Clojure-geschrieben
- Funktioniert mit der DAG-Topologie (Direct Acyclic Graph)
- Ausgabedateien sind im JSON-Format
- Es gibt mehrere Anwendungsfälle - Echtzeitanalyse, Protokollverarbeitung, ETL, kontinuierliche Berechnung, verteiltes RPC, maschinelles Lernen.
Talend: Talend ist ein Big-Data-Tool, das die Big-Data-Integration vereinfacht und automatisiert. Der grafische Assistent generiert nativen Code. Es ermöglicht auch die Integration von Big Data, die Verwaltung von Stammdaten und die Überprüfung der Datenqualität.
Eigenschaften:
- Optimiert ETL und ELT für Big Data.
- Erreichen Sie die Geschwindigkeit und das Ausmaß des Funkens.
- Beschleunigt Ihren Wechsel in Echtzeit.
- Verarbeitet mehrere Datenquellen.
- Bietet zahlreiche Anschlüsse unter einem Dach, mit denen Sie die Lösung Ihren Anforderungen entsprechend anpassen können.
- Die Talend Big Data Platform vereinfacht die Verwendung von MapReduce und Spark durch Generieren von nativem Code
- Intelligentere Datenqualität durch maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache
- Agile DevOps zur Beschleunigung von Big-Data-Projekten
- Optimieren Sie alle DevOps-Prozesse
Apache CouchDB: Es handelt sich um eine plattformübergreifende, dokumentenorientierte Open-Source-NoSQL-Datenbank, die auf Benutzerfreundlichkeit und eine skalierbare Architektur abzielt. Es ist in der parallelen Sprache Erlang geschrieben. Couch DB speichert Daten in JSON-Dokumenten, auf die über JavaScript im Internet zugegriffen oder abgefragt werden kann. Es bietet verteilte Skalierung mit fehlertolerantem Speicher. Es ermöglicht den Zugriff auf Daten durch Definieren des Couch Replication Protocol.
Eigenschaften:
Tableau, wie Daten gemischt werden
- CouchDB ist eine Einzelknotendatenbank, die wie jede andere Datenbank funktioniert
- Es ermöglicht die Ausführung eines einzelnen logischen Datenbankservers auf einer beliebigen Anzahl von Servern
- Es nutzt das allgegenwärtige HTTP-Protokoll und das JSON-Datenformat
- Das Einfügen, Aktualisieren, Abrufen und Löschen von Dokumenten ist recht einfach
- Das JSON-Format (JavaScript Object Notation) kann in verschiedene Sprachen übersetzt werden
Apache Spark: Spark ist auch ein sehr beliebtes und Open-Source-Tool für die Big-Data-Analyse. Spark verfügt über mehr als 80 hochrangige Betreiber, mit denen sich parallele Apps einfach erstellen lassen. Es wird in einer Vielzahl von Organisationen zur Verarbeitung großer Datenmengen verwendet.
Eigenschaften:
- Es ist hilfreich, eine Anwendung im Hadoop-Cluster auszuführen, bis zu 100-mal schneller im Speicher und zehnmal schneller auf der Festplatte
- Es bietet Beleuchtung schnelle Verarbeitung
- Unterstützung für anspruchsvolle Analysen
- Integrationsfähigkeit in Hadoop und vorhandene Hadoop-Daten
- Es bietet integrierte APIs in Java, Scala oder Python
- Spark bietet speicherinterne Datenverarbeitungsfunktionen, die viel schneller sind als die von MapReduce genutzte Festplattenverarbeitung.
- Darüber hinaus arbeitet Spark mit HDFS, OpenStack und Apache Cassandra sowohl in der Cloud als auch vor Ort zusammen und verleiht Big-Data-Vorgängen eine weitere Vielseitigkeitfür dein Geschäft.
Spleißmaschine: Es ist ein Big-Data-Analysetool. Ihre Architektur ist über öffentliche Clouds wie AWS, Azure und Google portierbar .
Eigenschaften:
- Es kann dynamisch von einigen bis zu Tausenden von Knoten skaliert werden, um Anwendungen bei jeder Skalierung zu ermöglichen
- Der Splice Machine-Optimierer wertet automatisch jede Abfrage an die verteilten HBase-Regionen aus
- Reduzieren Sie das Management, setzen Sie es schneller ein und reduzieren Sie das Risiko
- Verbrauchen Sie schnelle Streaming-Daten, entwickeln, testen und implementieren Sie Modelle für maschinelles Lernen
Plotly: Plotly ist ein Analysetool, mit dem Benutzer Diagramme und Dashboards erstellen können, die sie online freigeben können.
Eigenschaften:
- Verwandeln Sie Daten einfach in auffällige und informative Grafiken
- Es bietet geprüften Branchen detaillierte Informationen zur Datenherkunft
- Plotly bietet unbegrenztes öffentliches Datei-Hosting über seinen kostenlosen Community-Plan
Azure HDInsight: Es ist ein Spark- und Hadoop-Dienst in der Cloud. Es bietet Big-Data-Cloud-Angebote in zwei Kategorien, Standard und Premium. Es bietet einen Cluster im Unternehmensmaßstab, in dem das Unternehmen seine Big-Data-Workloads ausführen kann.
Eigenschaften:
- Zuverlässige Analyse mit einem branchenführenden SLA
- Es bietet Sicherheit und Überwachung auf Unternehmensebene
- Schützen Sie Datenbestände und erweitern Sie die lokalen Sicherheits- und Governance-Kontrollen auf die Cloud
- Eine hochproduktive Plattform für Entwickler und Wissenschaftler
- Integration mit führenden Produktivitätsanwendungen
- Stellen Sie Hadoop in der Cloud bereit, ohne neue Hardware zu kaufen oder andere Vorabkosten zu zahlen
R: R ist eine Programmiersprache und freie Software und es berechnet Statistiken und Grafiken. Die R-Sprache ist bei Statistikern und Data Minern für die Entwicklung von Statistiksoftware und Datenanalyse beliebt. R Language bietet eine große Anzahl statistischer Tests.
Eigenschaften:
- R wird hauptsächlich zusammen mit dem JupyteR-Stapel (Julia, Python, R) verwendet, um eine umfassende statistische Analyse und Datenvisualisierung zu ermöglichen. JupyteR ist eines der vier weit verbreiteten Big-Data-Visualisierungstools. 9.000 CRAN-Algorithmen und -Module (Comprehensive R Archive Network) ermöglichen es, jedes Analysemodell in einer praktischen Umgebung zu erstellen, es unterwegs anzupassen und die Analyseergebnisse zu überprüfen auf einmal. Die R-Sprache hat Folgendes:
- R kann im SQL Server ausgeführt werden
- R läuft sowohl auf Windows- als auch auf Linux-Servern
- R unterstützt Apache Hadoop und Spark
- R ist sehr portabel
- R lässt sich problemlos von einer einzelnen Testmaschine auf riesige Hadoop-Datenseen skalieren
- Effektive Datenverarbeitungs- und Speichereinrichtung,
- Es bietet eine Reihe von Operatoren für Berechnungen auf Arrays, insbesondere Matrizen,
- Es bietet eine kohärente, integrierte Sammlung von Big-Data-Tools für die Datenanalyse
- Es bietet grafische Funktionen für die Datenanalyse, die entweder auf dem Bildschirm oder auf Papier angezeigt werden
Himmelsbaum: Skytree ist ein Big-Data-Analysetool, mit dem Datenwissenschaftler schneller genauere Modelle erstellen können. Es bietet genaue prädiktive Modelle für maschinelles Lernen, die einfach zu verwenden sind.
Eigenschaften:
- Hoch skalierbare Algorithmen
- Künstliche Intelligenz für Datenwissenschaftler
- Es ermöglicht Datenwissenschaftlern, die Logik hinter ML-Entscheidungen zu visualisieren und zu verstehen
- Die einfach zu übernehmende GUI oder programmgesteuert in Java über. Himmelsbaum
- Modellinterpretierbarkeit
- Es wurde entwickelt, um robuste Vorhersageprobleme mit Datenaufbereitungsfunktionen zu lösen
- Programmatischer und GUI-Zugriff
Lumify: Lumify gilt als Visualisierungsplattform, Big Data Fusion- und Analysetool. Mithilfe einer Reihe von Analyseoptionen können Benutzer Verbindungen erkennen und Beziehungen in ihren Daten untersuchen.
Eigenschaften:
- Es bietet sowohl 2D- als auch 3D-Diagrammvisualisierungen mit einer Vielzahl von automatischen Layouts
- Verknüpfungsanalyse zwischen Grafikelementen, Integration in Kartierungssysteme, Geodatenanalyse, Multimediaanalyse, Zusammenarbeit in Echtzeit über eine Reihe von Projekten oder Arbeitsbereichen.
- Es enthält spezielle Verarbeitungs- und Schnittstellenelemente für Textinhalte, Bilder und Videos
- Mit der Funktion 'Räume' können Sie die Arbeit in einer Reihe von Projekten oder Arbeitsbereichen organisieren
- Es basiert auf bewährten, skalierbaren Big-Data-Technologien
- Unterstützt die Cloud-basierte Umgebung. Funktioniert gut mit AWS von Amazon.
Hadoop: Der langjährige Champion auf dem Gebiet der Big Data-Verarbeitung, bekannt für seine Fähigkeiten zur Datenverarbeitung in großem Maßstab. Aufgrund des Open-Source-Big-Data-Frameworks, das vor Ort oder in der Cloud ausgeführt werden kann, ist der Hardwareanforderungen gering. Die Haupt Hadoop Vorteile und Funktionen sind wie folgt:
- Hadoop Distributed File System, ausgerichtet auf die Arbeit mit großer Bandbreite - (HDFS)
- Ein hoch konfigurierbares Modell für die Big Data-Verarbeitung - (MapReduce)
- Ein Ressourcenplaner für das Hadoop-Ressourcenmanagement - (YARN)
- Der benötigte Klebstoff, damit Module von Drittanbietern mit Hadoop arbeiten können - (Hadoop-Bibliotheken)
Es wurde entwickelt, um von Apache zu skalieren. Hadoop ist ein Software-Framework, das für das Cluster-Dateisystem und den Umgang mit Big Data verwendet wird. Es verarbeitet Datensätze von Big Data mithilfe des MapReduce-Programmiermodells. Hadoop ist ein Open-Source-Framework, das in Java geschrieben wurde und plattformübergreifende Unterstützung bietet. Kein Zweifel, dies ist das oberste Big-Data-Tool. Über die Hälfte der Fortune 50-Unternehmen verwendet Hadoop. Einige der großen Namen sind Amazon Web Services, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook usw., einzelne Server für Tausende von Computern.
Eigenschaften:
- Verbesserungen der Authentifizierung bei Verwendung des HTTP-Proxyservers
- Spezifikation für den Aufwand des Hadoop-kompatiblen Dateisystems
- Unterstützung für erweiterte Attribute des POSIX-Dateisystems
- Es bietet ein robustes Ökosystem, das sich gut für die analytischen Anforderungen eines Entwicklers eignet
- Es bringt Flexibilität in der Datenverarbeitung
- Dies ermöglicht eine schnellere Datenverarbeitung
Qubole: Der Qubole-Datendienst ist eine unabhängige und umfassende Big-Data-Plattform, die Ihre Nutzung selbst verwaltet, lernt und optimiert. Auf diese Weise kann sich das Datenteam auf die Geschäftsergebnisse konzentrieren, anstatt die Plattform zu verwalten. Unter den vielen, wenigen bekannten Namen, die Qubole verwenden, sind Warner Music Group, Adobe und Gannett. Der Qubole am nächsten stehende Konkurrent ist Revulytics.
Damit sind wir am Ende dieses Artikels angelangt . Ich hoffe, ich habe etwas Licht auf Ihr Wissen geworfen Big Data Analytics-Tools.
Java 9-Funktionen mit Beispielen
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