Big Data Analytics eszközök és legfontosabb jellemzőik

Ez a cikk átfogó ismeretekkel szolgál a BigData Analytics Eszközökről és azok főbb jellemzőiről.

A BigData mennyiségének növekedésével és a felhőalapú számítástechnika óriási növekedésével az élmezőny Az Analytics eszközök az adatok értelmes elemzésének kulcsává váltak. Ebben a cikkben a legfontosabb BigData Analytics eszközöket és azok legfontosabb jellemzőit tárgyaljuk.



Big Data Analytics eszközök

Apache Storm: Az Apache Storm egy nyílt forráskódú és ingyenes big data számítási rendszer. Az Apache Storm egy Apache termék is, amely valós idejű keretrendszert tartalmaz az adatfolyamok feldolgozásához, bármely programozási nyelvet támogat. Elosztott valós idejű, hibatűrő feldolgozó rendszert kínál. Valós idejű számítási képességekkel. A Storm ütemező több csomópontmal kezeli a terhelést a topológia konfigurációjára hivatkozva, és jól működik a Hadoop elosztott fájlrendszerrel (HDFS).



BigData-Analytics-tools-Edureka-Apache-StormJellemzők:

  • Összehasonlításként csomópontonként másodpercenként egymillió 100 bájtos üzenetet dolgoz fel
  • Az adatok egységének viharbiztosítása legalább egyszer feldolgozásra kerül.
  • Nagy vízszintes méretezhetőség
  • Beépített hibatűrés
  • Automatikus újraindítás összeomlások esetén
  • Clojure-írt
  • A Direct Acyclic Graph (DAG) topológiával működik
  • A kimeneti fájlok JSON formátumban vannak
  • Több felhasználási esete van - valós idejű elemzés, naplófeldolgozás, ETL, folyamatos számítás, elosztott RPC, gépi tanulás.

Talend: A Talend egy nagy adateszköz, amely leegyszerűsíti és automatizálja a nagy adatok integrációját. Grafikus varázslója natív kódot generál. Ez lehetővé teszi a nagy adatok integrációját, a törzsadatok kezelését és ellenőrzi az adatok minőségét is.



Jellemzők:

  • Racionalizálja az ETL-t és az ELT-t a nagy adatokhoz.
  • Teljesítse a szikra sebességét és mértékét.
  • Felgyorsítja a valós idejű áttérést.
  • Több adatforrást kezel.
  • Számos csatlakozót biztosít egy fedél alatt, ami lehetővé teszi a megoldás testreszabását az Ön igényeinek megfelelően.
  • A Talend Big Data Platform natív kód létrehozásával egyszerűsíti a MapReduce és a Spark használatát
  • Intelligensebb adatminőség a gépi tanulással és a természetes nyelv feldolgozásával
  • Agilis DevOps a nagy adatprojektek felgyorsításához
  • Racionalizálja az összes DevOps folyamatot

Apache CouchDB: Ez egy nyílt forráskódú, többplatformos, dokumentum-orientált NoSQL adatbázis, amelynek célja a könnyű használat és a méretezhető architektúra megtartása. Egyidejűség-orientált nyelven íródott Erlang. A Couch DB olyan JSON-dokumentumokban tárolja az adatokat, amelyek weben elérhetők vagy lekérdezhetők a JavaScript használatával. Elosztott méretezést kínál hibatűrő tárolással. Ez lehetővé teszi az adatokhoz való hozzáférést a Couch Replication Protocol definiálásával.

Jellemzők:



javascript ellenőrzés a tömb hossza
  • A CouchDB egycsomópontos adatbázis, amely úgy működik, mint bármely más adatbázis
  • Lehetővé teszi egyetlen logikai adatbázis-kiszolgáló futtatását tetszőleges számú kiszolgálón
  • Használja a mindenütt jelenlévő HTTP protokollt és a JSON adatformátumot
  • a dokumentum beillesztése, frissítése, visszakeresése és törlése meglehetősen egyszerű
  • A JavaScript Object Notation (JSON) formátum különböző nyelveken lefordítható

Apache Spark: A Spark egy nagyon népszerű és nyílt forráskódú big data elemző eszköz is. A Spark több mint 80 magas szintű operátorral rendelkezik a párhuzamos alkalmazások egyszerű felépítéséhez. Szervezetek széles körében használják nagy adatkészletek feldolgozására.

Jellemzők:

  • Segít egy alkalmazás futtatásában a Hadoop-fürtben, akár 100-szor gyorsabban a memóriában, és tízszer gyorsabban a lemezen
  • Világítást kínál Gyors feldolgozás
  • A kifinomult elemzések támogatása
  • Integrálhatóság a Hadoop-tal és a meglévő Hadoop-adatokkal
  • Beépített API-kat biztosít Java-ban, Scalában vagy Pythonban
  • A Spark biztosítja a memóriában lévő adatfeldolgozási képességeket, ami sokkal gyorsabb, mint a MapReduce által kihasználott lemezfeldolgozás.
  • Ezenkívül a Spark együttműködik a HDFS, az OpenStack és az Apache Cassandra szolgáltatásokkal, mind a felhőben, mind az on-premben, egy újabb sokoldalúsági réteget adva a big data műveletekhez vállalkozása számára.

Fűzőgép: Ez egy nagy adatelemző eszköz. Az architektúrájuk olyan nyilvános felhőkön keresztül hordozható, mint az AWS, az Azure és a Google .

Jellemzők:

  • Dinamikusan skálázhat néhány-több ezer csomópontot, hogy minden léptékben lehetővé tegye az alkalmazásokat
  • A Splice Machine optimalizáló minden lekérdezést automatikusan értékel az elosztott HBase régiókra
  • Csökkentse a felügyeletet, gyorsabban telepítse és csökkentse a kockázatokat
  • Fogyasszon gyors adatfolyamokat, dolgozzon ki, teszteljen és telepítsen gépi tanulási modelleket

Tetten: A Plotly egy elemző eszköz, amely lehetővé teszi a felhasználóknak, hogy diagramokat és irányítópultokat hozzanak létre az online megosztáshoz.

Jellemzők:

  • Bármely adatot egyszerűen szemet gyönyörködtető és informatív grafikává alakíthat
  • Az ellenőrzött iparágaknak részletes információkat nyújt az adatok eredetéről
  • A Plotly korlátlan nyilvános fájltárhelyet kínál ingyenes közösségi tervén keresztül

Azure HDInsight: Ez egy Spark és Hadoop szolgáltatás a felhőben. Nagy adatfelhő-kínálatot nyújt két kategóriában, a Standard és a Premium kategóriában. Vállalkozási szintű fürtöt biztosít a szervezet számára a nagyadat-terhelések futtatásához.

Jellemzők:

  • Megbízható elemzés az iparág vezető SLA-val
  • Vállalati szintű biztonságot és felügyeletet kínál
  • Védje az adateszközöket, és terjessze ki a helyszíni biztonsági és irányítási ellenőrzéseket a felhőbe
  • Nagy termelékenységű platform fejlesztők és tudósok számára
  • Integráció a vezető termelékenységi alkalmazásokkal
  • Telepítse a Hadoop-ot a felhőben anélkül, hogy új hardvert vásárolna, vagy egyéb előzetes költségeket fizetne

R: R egy programozási nyelv és ingyenes szoftver, és a Compute statisztikai és grafikai elemzés. Az R nyelv statisztikusok és adatbányászok körében népszerű a statisztikai szoftverek és az adatok elemzésének fejlesztésében. Az R nyelv nagyszámú statisztikai tesztet nyújt.

Jellemzők:

  • Az R-t leginkább a JupyteR-veremmel (Julia, Python, R) együtt használják széleskörű statisztikai elemzés és adatmegjelenítés lehetővé tételére. A 4 széles körben használt Big Data vizualizációs eszköz közül a JupyteR egyike, 9000 plusz CRAN (Comprehensive R Archive Network) algoritmusok és modulok lehetővé teszik bármely analitikai modell összeállítását kényelmes környezetben, menet közbeni beállítását és az elemzési eredmények ellenőrzését egyszerre. Az R nyelv a következő:
    • R futhat az SQL szerveren belül
    • Az R Windows és Linux szervereken egyaránt fut
    • Az R támogatja az Apache Hadoopot és a Sparkot
    • R nagyon hordozható
    • Az R könnyen skálázható egyetlen tesztgéppel hatalmas Hadoop-tavakra
  • Hatékony adatkezelési és tárolási lehetőség,
  • Operátorcsomagot kínál a tömbök, különösen a mátrixok,
  • A big data eszközök koherens, integrált gyűjteményét biztosítja az adatok elemzéséhez
  • Grafikus lehetőségeket kínál az adatok elemzéséhez, amelyek akár képernyőn, akár nyomtatott formában jeleníthetők meg

Skytree: A Skytree egy nagy adatelemző eszköz, amely felhatalmazza az adatkutatókat a pontosabb modellek gyorsabb elkészítésére. Pontos, prediktív gépi tanulási modelleket kínál, amelyeket könnyen lehet használni.

Jellemzők:

  • Rendkívül skálázható algoritmusok
  • Mesterséges intelligencia az adatkutatók számára
  • Lehetővé teszi az adatkutatók számára az ML-döntések logikájának megjelenítését és megértését
  • Könnyen átvehető GUI vagy programozottan Java-on keresztül. Skytree
  • Modell értelmezhetősége
  • Úgy tervezték, hogy robusztus prediktív problémákat oldjon meg az adat-előkészítő képességekkel
  • Programozási és GUI hozzáférés

Lumify: A Lumify vizualizációs platformnak, nagy adatfúziós és elemzési eszköznek számít. Az analitikai lehetőségek segítségével segítséget nyújt a felhasználóknak a kapcsolatok felfedezésében és a kapcsolatok felfedezésében.

Jellemzők:

  • 2D és 3D grafikonok megjelenítését is biztosítja, különféle automatikus elrendezésekkel
  • Linkelemzés a gráf entitások között, integráció a térképészeti rendszerekkel, térinformatikai elemzés, multimédiás elemzés, valós idejű együttműködés projektek vagy munkaterületek segítségével.
  • Különleges feldolgozási feldolgozási és interfész elemekkel érkezik a szöveges tartalomhoz, képekhez és videókhoz
  • A Helyek funkció lehetővé teszi, hogy a munkát projektekbe vagy munkaterületekbe rendezze
  • Bevált, méretezhető big data technológiákra épül
  • Támogatja a felhőalapú környezetet. Jól működik az Amazon AWS-jével.

Hadoop: A Big Data feldolgozásának régóta bajnoka, aki hatalmas adatfeldolgozás képességeiről ismert. Alacsony hardverigénye van, mivel a nyílt forráskódú Big Data keretrendszer képes on-prem vagy a felhőben futtatni. A fő Hadoop előnyei és jellemzői a következők:

  • Hadoop elosztott fájlrendszer, amely hatalmas méretű sávszélességgel dolgozik - (HDFS)
  • Nagyon konfigurálható modell a nagy adatfeldolgozáshoz - (MapReduce)
  • Erőforrás-ütemező a Hadoop erőforrás-kezeléshez - (FONAL)
  • A szükséges ragasztó ahhoz, hogy harmadik fél moduljai működhessenek a Hadoop-tal - (Hadoop Libraries)

Úgy tervezték, hogy az Apache Hadoop egy olyan szoftveres keretrendszer, amelyet fürtözött fájlrendszerhez és nagy adatok kezeléséhez használnak. A nagy adatok adatkészleteit a MapReduce programozási modell felhasználásával dolgozza fel. A Hadoop egy nyílt forráskódú keretrendszer, amelyet Java-ban írtak, és platformokon átívelő támogatást nyújt. Kétségtelen, hogy ez a legfelső big data eszköz. A Fortune 50 cégek több mint fele Hadoop-ot használ. A nagy nevek közé tartoznak az Amazon webszolgáltatások, a Hortonworks, az IBM, az Intel, a Microsoft, a Facebook stb. Egyetlen kiszolgáló több ezer gépre.

Jellemzők:

  • A hitelesítés fejlesztései HTTP proxy szerver használatakor
  • A Hadoop kompatibilis fájlrendszer erőfeszítéseinek specifikációja
  • Támogatja a POSIX stílusú fájlrendszer kiterjesztett attribútumait
  • Robusztus ökoszisztémát kínál, amely jól megfelel a fejlesztő elemzési igényeinek kielégítésére
  • Rugalmasságot hoz az adatfeldolgozásban
  • Gyorsabb adatfeldolgozást tesz lehetővé

Qubole: A Qubole adatszolgáltatás egy független és mindent magába foglaló big data platform, amely önállóan kezeli, tanulja és optimalizálja az Ön felhasználása alapján. Ez lehetővé teszi az adatcsapat számára, hogy a platform kezelése helyett az üzleti eredményekre koncentráljon. A sok, a Qubole-t használó híres név közül a Warner zenei csoport, az Adobe és a Gannett. A Qubole legközelebbi versenytársa a Revulytics.

Ezzel a cikk végére értünk . Remélem, rávilágítottam némi ismeretére Big Data Analytics eszközök.

módok szingleton osztály létrehozására Java-ban

Most, hogy megértette a nagy adatokatAnalytics eszközök ésfőbb jellemzőiket, nézze meg a ' az Edureka, egy megbízható online tanulási vállalat, amelynek több mint 250 000 elégedett tanulóval rendelkező hálózata elterjedt az egész világon. Az Edureka Big Data Hadoop tanúsító tanfolyam segít a tanulóknak a HDFS, a fonal, a MapReduce, a Pig, a Hive, a HBase, az Oozie, a Flume és a Sqoop szakértőivé válni, valós idejű felhasználási esetek felhasználásával a kiskereskedelem, a szociális média, a repülés, az idegenforgalom és a pénzügy területén.