BigData mahu kasvu ja pilvandmetöötluse tohutu kasvuga on tipptasemel Analüütika tööriistadest on saanud võti andmete mõtestatud analüüsi saavutamiseks. Selles artiklis käsitleme BigData Analyticsi peamisi tööriistu ja nende põhifunktsioone.
- Apache torm
- Talend
- CouchDB
- Apache Spark
- Splaissimismasin
- Kavandatud
- Azure HDInsight
- R
- Skytree
- Lumify
- Apache Hadoop
- Qubole
Suurandmete analüüsi tööriistad
Apache Storm: Apache Storm on avatud lähtekoodiga ja tasuta suurandmete arvutussüsteem. Apache Storm on ka Apache toode, millel on reaalajas raamistik andmevoo töötlemiseks, mis toetab kõiki programmeerimiskeeli. See pakub hajutatud reaalajas rikketaluvat töötlussüsteemi. Reaalajas arvutamisvõimalustega. Tormi ajakava haldab töökoormust mitme sõlmpunktiga, viidates topoloogia konfiguratsioonile, ja töötab hästi ka Hadoopi hajutatud failisüsteemiga (HDFS).
Funktsioonid:
- Eeldatakse, et see töötleb ühe miljoni 100 baiti sõnumit sekundis sõlme kohta
- Andmeühiku tormikindlust töödeldakse vähemalt üks kord.
- Suur horisontaalne mastaapsus
- Sisseehitatud tõrketaluvus
- Automaatne taaskäivitamine krahhide korral
- Clojure-kirjutatud
- Töötab otsese atsüklilise graafiku (DAG) topoloogiaga
- Väljundfailid on JSON-vormingus
- Sellel on mitu kasutusjuhtumit - reaalajas analüüs, logitöötlus, ETL, pidev arvutus, hajutatud RPC, masinõpe.
Talend: Talend on suurandmete tööriist, mis lihtsustab ja automatiseerib suurandmete integreerimist. Selle graafiline viisard genereerib emakeele. See võimaldab ka suurandmete integreerimist, põhiandmete haldamist ja kontrollib andmete kvaliteeti.
Funktsioonid:
- Sujuvamaks ETL ja ELT suurandmete jaoks.
- Täitke sädemete kiirus ja ulatus.
- Kiirendab teie liikumist reaalajas.
- Töötleb mitme andmeallikaga.
- Pakub arvukalt pistikuid ühe katuse all, mis omakorda võimaldab teil lahendust vastavalt teie vajadustele kohandada.
- Talend Big Data Platform lihtsustab MapReduce'i ja Sparki kasutamist, luues algkoodi
- Nutikam andmekvaliteet koos masinõppe ja loomuliku keele töötlemisega
- Agile DevOps suurandmete projektide kiirendamiseks
- Sujuvamaks muutke kõiki DevOpsi protsesse
Apache CouchDB: See on avatud lähtekoodiga platvormidevaheline dokumendikeskne NoSQL-i andmebaas, mille eesmärk on kasutusmugavus ja skaleeritava arhitektuuri hoidmine. See on kirjutatud samaaegsusele orienteeritud keeles Erlang. Couch DB salvestab andmeid JSON-dokumentidesse, millele pääseb veebi juurde või saate JavaScripti abil päringuid kasutada. See pakub hajutatud skaleerimist koos tõrketaluvusega. See võimaldab andmetele juurde pääseda, määrates kindlaks diivani replikatsiooniprotokolli.
Funktsioonid:
- CouchDB on ühe sõlmega andmebaas, mis töötab nagu iga teine andmebaas
- See võimaldab ühe loogilise andmebaasiserveri käitamist mis tahes arvul serveritel
- See kasutab üldlevinud HTTP-protokolli ja JSON-vormingut
- dokumendi sisestamine, värskendamine, otsimine ja kustutamine on üsna lihtne
- JavaScripti objekti märkimise (JSON) vormingut saab tõlkida erinevates keeltes
Apache Spark: Spark on ka väga populaarne ja avatud lähtekoodiga suurandmete analüüsi tööriist. Sparkil on üle 80 kõrgetasemelise operaatori paralleelsete rakenduste hõlpsaks ehitamiseks. Seda kasutatakse suurte andmekogumite töötlemiseks paljudes organisatsioonides.
Funktsioonid:
- See aitab käivitada rakendust Hadoopi klastris, mälus kuni 100 korda kiiremini ja kettal kümme korda kiiremini
- See pakub valgustuse kiiret töötlemist
- Keerulise analüüsi tugi
- Võimalus integreeruda Hadoopi ja olemasolevate Hadoopi andmetega
- See pakub Java, Scala või Pythoni sisseehitatud API-sid
- Spark pakub mälus olevaid andmetöötlusvõimalusi, mis on palju kiirem kui MapReduce'i abil rakendatav kettatöötlus.
- Lisaks töötab Spark HDFS-i, OpenStacki ja Apache Cassandraga nii pilves kui ka kohapeal, lisades suurandmetoimingutele veel ühe mitmekülgsuse kihiteie ettevõtte jaoks.
Ühenduskoht: See on suurandmete analüüsi tööriist. Nende arhitektuur on kaasaskantav avalikes pilvedes, nagu AWS, Azure ja Google .
Funktsioonid:
- See võib dünaamiliselt laiendada paarist tuhandeni sõlme, et võimaldada rakendusi igas skaalas
- Splice Machine optimeerija hindab automaatselt kõiki päringuid hajutatud HBase'i piirkondadele
- Vähendage juhtimist, kasutage kiiremini ja vähendage riski
- Tarbige kiiresti voogesitatavaid andmeid, arendage, testige ja juurutage masinõppemudeleid
Kavandatud: Plotly on analüüsitööriist, mis võimaldab kasutajatel luua võrgus jagamiseks diagramme ja juhtpaneele.
Funktsioonid:
- Muutke kõik andmed hõlpsasti pilkupüüdvaks ja informatiivseks graafikaks
- See annab auditeeritud tööstustele üksikasjaliku teabe andmete päritolu kohta
- Plotly pakub tasuta kogukonnaplaani kaudu piiramatut avalike failide hostimist
Azure HDInsight: See on pilves olev Sparki ja Hadoopi teenus. See pakub suuri andmepilvepakkumisi kahes kategoorias, Standard ja Premium. See pakub organisatsioonile suurandmete klastrit suurandmete töökoormuse käitamiseks.
Funktsioonid:
- Usaldusväärne analüüs koos juhtiva SLA-ga
- See pakub ettevõtteklassi turvalisust ja jälgimist
- Kaitske andmevarasid ning laiendage kohapealset turva- ja juhtimiskontrolli pilve
- Suure tootlikkusega platvorm arendajatele ja teadlastele
- Integreerimine juhtivate tootlikkusrakendustega
- Juurutage Hadoop pilve ilma uut riistvara ostmata või muid ettemakseid maksmata
R: R on programmeerimiskeel ja tasuta tarkvara ning see on statistika ja graafika arvutamine. R-keel on statistikute ja andmekaevandajate hulgas populaarne statistikatarkvara ja andmete analüüsi arendamiseks. R Keel pakub suurt hulka statistilisi teste.
Funktsioonid:
- R-d kasutatakse enamasti koos JupyteR-i virnaga (Julia, Python, R) laiaulatusliku statistilise analüüsi ja andmete visualiseerimise võimaldamiseks. Nelja laialt kasutatava Big Data visualiseerimise tööriista seas on JupyteR üks neist, 9000 pluss CRAN (Comprehensive R Archive Network) algoritmid ja moodulid võimaldavad koostada mis tahes analüütilise mudeli, mis töötab selles mugavas keskkonnas, kohandada seda liikvel olles ja analüüsitulemusi kontrollida korraga. R-keel on järgmine:
- R saab töötada SQL-serveris
- R töötab nii Windowsi kui ka Linuxi serverites
- R toetab Apache Hadoopi ja Sparki
- R on väga kaasaskantav
- R saab hõlpsasti skaleerida ühest katsemasinast tohutute Hadoopi andmejärvedeni
- Tõhus andmekäitlus ja -hoidla,
- See pakub massiivide, eriti maatriksite,
- See pakub andmete analüüsimiseks ühtset ja integreeritud suurandmete tööriistu
- See pakub andmete analüüsimiseks graafilisi võimalusi, mis kuvatakse ekraanil või paberkandjal
Skytree: Skytree on suurandmete analüüsi tööriist, mis annab andmeteadlastele õiguse kiiremini täpsemaid mudeleid koostada. See pakub täpseid ennustavaid masinõppemudeleid, mida on lihtne kasutada.
Funktsioonid:
mida süsteem.exit (0) teeb javas
- Kõrgelt skaleeritavad algoritmid
- Tehisintellekt andmeteadlastele
- See võimaldab andmeteadlastel visualiseerida ja mõista ML-i otsuste taga olevat loogikat
- Lihtne kasutada GUI-d või programmiliselt Java kaudu. Skytree
- Mudeli tõlgendatavus
- See on ette nähtud andmete ettevalmistamise võimekuse põhjalike ennustavate probleemide lahendamiseks
- Programmiline ja GUI juurdepääs
Lumify: Lumify-d peetakse visualiseerimise platvormiks, suurandmete liitmise ja analüüsi tööriistaks. See aitab kasutajatel analüütiliste valikute paketi kaudu avastada seoseid ja seoseid oma andmetes.
Funktsioonid:
- See pakub nii 2D- kui ka 3D-graafikute visualiseerimist mitmesuguste automaatsete paigutustega
- Linkanalüüs graafiküksuste vahel, integreerimine kaardistamissüsteemidega, georuumianalüüs, multimeediaanalüüs, reaalajas koostöö projektide või tööruumide kaudu.
- Sellega kaasnevad tekstisisestuse, piltide ja videote spetsiifilised sisestamise töötlemise ja liidese elemendid
- Funktsioon See tühikud võimaldab teil korraldada tööd projektide või tööruumide kogumiks
- See on üles ehitatud tõestatud, skaleeritavatele suurandmete tehnoloogiatele
- Toetab pilvepõhist keskkonda. Töötab hästi Amazoni AWS-iga.
Hadoop: Kauaaegne meister suurandmetöötluse valdkonnas, mis on tuntud tohutute andmetöötlusvõimaluste poolest. Sellel on madal riistvaranõudlus, kuna avatud lähtekoodiga Big Data raamistik võib töötada kohapeal või pilves. Peamine Hadoop eelised ja omadused on järgmised:
- Hadoopi hajutatud failisüsteem, mis on suunatud tohutu ribalaiusega töötamisele - (HDFS)
- Väga konfigureeritav mudel suurandmete töötlemiseks - (MapReduce)
- Ressursside ajastaja Hadoopi ressursside haldamiseks - (YARN)
- Vajalik liim, mis võimaldab kolmanda osapoole moodulitel töötada Hadoopiga - (Hadoopi raamatukogud)
See on mõeldud laiendamiseks Apache Hadoop on tarkvararaamistik, mida kasutatakse rühmitatud failisüsteemiks ja suurandmete töötlemiseks. See töötleb suurandmete andmekogumeid, kasutades programmeerimismudelit MapReduce. Hadoop on Java-s kirjutatud avatud lähtekoodiga raamistik, mis pakub platvormidevahelist tuge. Pole kahtlust, et see on kõrgeimate suurandmete tööriist. Üle poole Fortune 50 ettevõtetest kasutab Hadoopi. Mõned suured nimed hõlmavad Amazoni veebiteenuseid, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook jt üksikuid servereid tuhandetele masinatele.
Funktsioonid:
- Autentimise täiustused HTTP-puhverserveri kasutamisel
- Hadoopi ühilduva failisüsteemi pingutuse spetsifikatsioon
- POSIX-stiilis failisüsteemi laiendatud atribuutide tugi
- See pakub tugevat ökosüsteemi, mis sobib hästi arendaja analüütiliste vajaduste rahuldamiseks
- See toob andmetöötluses paindlikkuse
- See võimaldab kiiremat andmetöötlust
Qubole: Qubole'i andmeteenus on sõltumatu ja kõikehõlmav suurandmete platvorm, mis haldab, õpib ja optimeerib teie kasutusest iseseisvalt. See võimaldab andmemeeskonnal platvormi haldamise asemel keskenduda ettevõtte tulemustele. Paljudest Qubole'i kasutavatest kuulsatest nimedest on Warneri muusikagrupp, Adobe ja Gannett. Qubole'ile lähim konkurent on Revulytics.
Sellega jõuame selle artikli lõpuni . Loodan, et olen natuke valgustanud teie teadmisi Suurandmete analüüsi tööriistad.
Nüüd, kui olete aru saanud suurtest andmetestAnalüütika tööriistad janende põhijooned, vaadake ' autor Edureka, usaldusväärne veebiõppeettevõte, mille võrgustik koosneb enam kui 250 000 rahulolevast õppijast ja mis levib üle kogu maailma. Edureka Big Data Hadoopi sertifitseerimiskoolitus aitab õppijatel saada HDFS, lõnga, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume ja Sqoop ekspertideks, kasutades reaalajas kasutatavaid juhtumeid jaekaubanduse, sotsiaalse meedia, lennunduse, turismi ja rahanduse valdkonnas.