С нарастването на обема на BigData и огромен ръст в облачните изчисления, режещият ръб Инструментите за анализ се превърнаха в ключ за постигане на смислен анализ на данните. В тази статия ще обсъдим най-добрите инструменти на BigData Analytics и техните ключови характеристики.
- Apache Storm
- Talend
- CouchDB
- Apache Spark
- Машина за снаждане
- Сюжетно
- Azure HDInsight
- R
- Skytree
- Лумифицирайте
- Apache Hadoop
- Qubole
Инструменти за анализ на големи данни
Apache Storm: Apache Storm е система за изчисляване на големи данни с отворен код и безплатна. Apache Storm също е продукт на Apache с рамка в реално време за обработка на потока от данни за поддържащ всеки език за програмиране. Той предлага разпределена в реално време, устойчива на грешки система за обработка. С изчислителни възможности в реално време. Планировщикът на Storm управлява натоварването с множество възли във връзка с конфигурацията на топологията и работи добре с разпределената файлова система Hadoop (HDFS).
Характеристика:
- Той се сравнява като обработка на един милион 100 байтови съобщения в секунда на възел
- Storm уверението за единица данни ще бъде обработено поне веднъж.
- Голяма хоризонтална мащабируемост
- Вградена толерантност към повреди
- Автоматично рестартиране при сривове
- Написано на Clojure
- Работи с топология на Direct Acyclic Graph (DAG)
- Изходните файлове са във формат JSON
- Той има множество случаи на употреба - анализ в реално време, обработка на журнали, ETL, непрекъснато изчисление, разпределено RPC, машинно обучение.
Talend: Talend е инструмент за големи данни, който опростява и автоматизира интегрирането на големи данни. Неговият графичен съветник генерира собствен код. Той също така позволява интегриране на големи данни, управление на основните данни и проверява качеството на данните.
Характеристика:
- Опростява ETL и ELT за големи данни.
- Постигнете скоростта и мащаба на искрата.
- Ускорява преминаването ви в реално време.
- Обработва множество източници на данни.
- Осигурява множество съединители под един покрив, което от своя страна ще ви позволи да персонализирате решението според вашите нужди.
- Talend Big Data Platform опростява използването на MapReduce и Spark чрез генериране на собствен код
- По-интелигентно качество на данните с машинно обучение и обработка на естествен език
- Agile DevOps за ускоряване на проекти за големи данни
- Рационализирайте всички процеси на DevOps
Apache Couch DB: Това е база данни NoSQL с ориентирана към документи платформа с отворен код, ориентирана към документи, която има за цел лесна употреба и притежава мащабируема архитектура. Написана е на език, ориентиран към съвпадение, Erlang. Couch DB съхранява данни в JSON документи, които могат да бъдат достъпни в мрежата или заявка с помощта на JavaScript. Той предлага разпределено мащабиране с устойчиво на грешки съхранение. Той позволява достъп до данни чрез дефиниране на протокола за репликация на дивана.
Характеристика:
qlikview урок стъпка по стъпка
- CouchDB е база данни с един възел, която работи като всяка друга база данни
- Тя позволява стартиране на един сървър за логическа база данни на произволен брой сървъри
- Той използва повсеместния HTTP протокол и JSON формат за данни
- вмъкването, актуализирането, извличането и изтриването на документи е доста лесно
- Форматът на JavaScript Object Notation (JSON) може да бъде преводим на различни езици
Apache Spark: Spark също е много популярен инструмент за анализ на големи данни с отворен код. Spark има над 80 оператори на високо ниво за улесняване на изграждането на паралелни приложения. Използва се в широк кръг организации за обработка на големи масиви от данни.
Характеристика:
- Помага да стартирате приложение в клъстер Hadoop, до 100 пъти по-бързо в паметта и десет пъти по-бързо на диск
- Предлага осветление Бърза обработка
- Поддръжка за сложен анализ
- Възможност за интегриране с Hadoop и съществуващите Hadoop данни
- Той предоставя вградени API в Java, Scala или Python
- Spark предоставя възможности за обработка на данни в паметта, което е много по-бързо от обработката на диска, използвана от MapReduce.
- В допълнение, Spark работи с HDFS, OpenStack и Apache Cassandra, както в облака, така и предварително, добавяйки още един слой гъвкавост към операциите за големи данниза вашия бизнес.
Машина за снаждане: Това е инструмент за анализ на големи данни. Тяхната архитектура е преносима в публични облаци като AWS, Azure и Google .
Характеристика:
- Той може динамично да се мащабира от няколко до хиляди възли, за да даде възможност на приложения във всеки мащаб
- Оптимизаторът на машина за снаждане автоматично оценява всяка заявка към разпределените HBase региони
- Намалете управлението, внедрете по-бързо и намалете риска
- Консумирайте данни за бързо поточно предаване, разработвайте, тествайте и внедрявайте модели за машинно обучение
Сюжетно: Plotly е инструмент за анализ, който позволява на потребителите да създават диаграми и табла за споделяне онлайн.
Характеристика:
- Лесно превръщайте всички данни в привличащи вниманието и информативни графики
- Той предоставя на одитираните индустрии подробна информация за произхода на данните
- Plotly предлага неограничен хостинг на публични файлове чрез своя безплатен общностен план
Azure HDInsight: Това е услуга Spark и Hadoop в облака. Той предлага облачни предложения за големи данни в две категории, Standard и Premium. Той осигурява клъстер в корпоративен мащаб, за да може организацията да изпълнява своите натоварвания за големи данни.
Характеристика:
- Надежден анализ с водеща в бранша SLA
- Той предлага корпоративна сигурност и мониторинг
- Защитете данните и разширете локалния контрол за сигурност и управление до облака
- Платформа с висока производителност за разработчици и учени
- Интеграция с водещи приложения за производителност
- Внедрете Hadoop в облака, без да купувате нов хардуер или да плащате други предварителни разходи
R: R е език за програмиране и безплатен софтуер и е Compute статистически и графични. Езикът R е популярен сред статистици и майнери на данни за разработване на статистически софтуер и анализ на данни. R Language предоставя голям брой статистически тестове.
Характеристика:
- R се използва най-вече заедно със стека JupyteR (Julia, Python, R), за да позволи широкомащабен статистически анализ и визуализация на данните. Сред 4-те широко използвани инструмента за визуализация на големи данни, JupyteR е един от тях, 9000 плюс CRAN (Comprehensive R Archive Network) алгоритми и модули позволяват съставянето на всеки аналитичен модел, работещ в удобна среда, настройването му в движение и инспектирането на резултатите от анализа веднага. Езикът R има следното:
- R може да работи вътре в SQL сървъра
- R работи както на Windows, така и на Linux сървъри
- R поддържа Apache Hadoop и Spark
- R е много преносим
- R лесно се мащабира от една тестова машина до огромни езера с данни на Hadoop
- Ефективно съоръжение за обработка и съхранение на данни,
- Той осигурява набор от оператори за изчисления на масиви, по-специално матрици,
- Той осигурява последователна, интегрирана колекция от инструменти за големи данни за анализ на данни
- Той предоставя графични средства за анализ на данни, които се показват на екрана или на хартиен носител
Skytree: Skytree е инструмент за анализ на големи данни, който дава възможност на учените по данни да изграждат по-точни модели по-бързо. Той предлага точни модели за предсказуемо машинно обучение, които са лесни за използване.
Характеристика:
- Силно мащабируеми алгоритми
- Изкуствен интелект за изследователите на данни
- Това позволява на изследователите на данни да визуализират и разберат логиката на решенията за ML
- Лесното възприемане на GUI или програмно в Java чрез. Skytree
- Интерпретативност на модела
- Проектиран е за решаване на стабилни предсказуеми проблеми с възможностите за подготовка на данни
- Програмен и GUI достъп
Лумифицирайте: Lumify се счита за платформа за визуализация, синтез на големи данни и инструмент за анализ. Той помага на потребителите да откриват връзки и да изследват връзките в техните данни чрез набор от аналитични опции.
Характеристика:
- Той осигурява визуализации на 2D и 3D графики с разнообразие от автоматични оформления
- Анализ на връзките между графични обекти, интеграция със системи за картографиране, геопространствен анализ, мултимедиен анализ, сътрудничество в реално време чрез набор от проекти или работни пространства.
- Предлага се със специфична обработка на поглъщане и елементи на интерфейса за текстово съдържание, изображения и видеоклипове
- Функцията за пространства ви позволява да организирате работата в набор от проекти или работни пространства
- Той е изграден върху доказани, мащабируеми технологии за големи данни
- Поддържа облачна среда. Работи добре с AWS на Amazon.
Hadoop: Дългогодишният шампион в областта на обработката на големи данни, добре известен със своите възможности за мащабна обработка на данни. Той има ниски хардуерни изисквания поради рамката за големи данни с отворен код, която може да работи предварително или в облака. Основното Hadoop предимствата и характеристиките са както следва:
- Разпределена файлова система Hadoop, ориентирана към работа с широкомащабна честотна лента - (HDFS)
- Силно конфигурируем модел за обработка на големи данни - (MapReduce)
- Планировчик на ресурси за управление на ресурси на Hadoop - (YARN)
- Необходимото лепило за позволяване на модули на трети страни да работят с Hadoop - (Hadoop библиотеки)
Проектиран е за мащабиране от Apache Hadoop е софтуерна рамка, използвана за клъстеризирана файлова система и обработка на големи данни. Той обработва масиви от данни с големи данни, използвайки модела за програмиране MapReduce. Hadoop е рамка с отворен код, написана на Java и осигурява поддръжка на различни платформи. Без съмнение това е най-добрият инструмент за големи данни. Над половината от компаниите от Fortune 50 използват Hadoop. Някои от големите имена включват Amazon Web услуги, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook и др. Единични сървъри за хиляди машини.
Характеристика:
- Подобрения в удостоверяването при използване на HTTP прокси сървър
- Спецификация на усилията за съвместима файлова система Hadoop
- Поддръжка на разширени атрибути на файлова система в стил POSIX
- Той предлага здрава екосистема, която е много подходяща да отговори на аналитичните нужди на разработчика
- Той носи гъвкавост при обработката на данни
- Това позволява по-бърза обработка на данни
Qubole: Услугата за данни Qubole е независима и всеобхватна платформа за големи данни, която управлява, учи и оптимизира самостоятелно от вашето използване. Това позволява на екипа за данни да се концентрира върху бизнес резултатите, вместо да управлява платформата. От многото известни имена, които използват Qubole, включват музикална група Warner, Adobe и Gannett. Най-близкият конкурент на Qubole е Revulytics.
С това стигнахме до края на тази статия . Надявам се да съм хвърлил малко светлина върху вашите знания Инструменти за анализ на големи данни.
как да обърнете номера в java -
След като разбрахте големи данниИнструменти за анализ итехните ключови характеристики, вижте ' от Edureka, доверена компания за онлайн обучение с мрежа от над 250 000 доволни учащи, разпространени по целия свят. Курсът за обучение по сертифициране на големи данни Hadoop на Edureka помага на обучаващите се да станат експерти в HDFS, прежди, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume и Sqoop, като използват случаи в реално време за търговия на дребно, социални медии, авиация, туризъм, финанси.