Lielo datu analīzes rīki un to galvenās iezīmes

Šis raksts informatīvā veidā palīdzēs jums iegūt visaptverošas zināšanas par BigData Analytics rīkiem un to galvenajām funkcijām.

Pieaugot BigData apjomam un milzīgam mākoņdatošanas pieaugumam, tas ir līderis Analytics rīki ir kļuvuši par atslēgu, lai sasniegtu jēgpilnu datu analīzi. Šajā rakstā mēs apspriedīsim populārākos BigData Analytics rīkus un to galvenās funkcijas.

Lielo datu analīzes rīki

Apache Storm: Apache Storm ir atvērtā koda un bezmaksas lielo datu aprēķināšanas sistēma. Apache Storm arī Apache produkts ar reāllaika datu plūsmas apstrādes sistēmu, kas atbalsta jebkuru programmēšanas valodu. Tas piedāvā izplatītu reāllaika, kļūdām izturīgu apstrādes sistēmu. Ar reāllaika skaitļošanas iespējām. Storm plānotājs pārvalda darba slodzi ar vairākiem mezgliem, atsaucoties uz topoloģijas konfigurāciju, un labi darbojas ar Hadoop izplatīto failu sistēmu (HDFS).



BigData-Analytics-tools-Edureka-Apache-StormIespējas:

  • Tas tiek salīdzināts kā viens miljons 100 baitu ziņojumu sekundē vienā mezglā
  • Storm Assure datu vienībai tiks apstrādāta vismaz vienu reizi.
  • Lieliska horizontāla mērogojamība
  • Iebūvēta bojājumu izturība
  • Automātiska restartēšana avāriju gadījumā
  • Clojure rakstīts
  • Darbojas ar Direct Acyclic Graph (DAG) topoloģiju
  • Izejas faili ir JSON formātā
  • Tam ir vairāki izmantošanas gadījumi - reāllaika analīze, žurnālu apstrāde, ETL, nepārtraukta aprēķināšana, izplatīta RPC, mašīnmācīšanās.

Talents: Talend ir liels datu rīks, kas vienkāršo un automatizē lielo datu integrāciju. Tās grafiskais vednis ģenerē vietējo kodu. Tas arī ļauj integrēt lielos datus, kontrolēt pamatdatus un pārbaudīt datu kvalitāti.

Iespējas:

  • Racionalizē ETL un ELT lielajiem datiem.
  • Izpildiet dzirksteles ātrumu un mērogu.
  • Paātrina pāreju uz reāllaiku.
  • Apstrādā vairākus datu avotus.
  • Zem viena jumta nodrošina daudz savienotāju, kas savukārt ļaus pielāgot risinājumu atbilstoši jūsu vajadzībām.
  • Talend Big Data Platform vienkāršo MapReduce un Spark izmantošanu, ģenerējot vietējo kodu
  • Gudrāka datu kvalitāte ar mašīnmācīšanos un dabiskās valodas apstrādi
  • Veikls DevOps, lai paātrinātu lielo datu projektus
  • Racionalizējiet visus DevOps procesus

Apache CouchDB: Tā ir atvērtā koda, starpplatformu, uz dokumentiem orientēta NoSQL datu bāze, kuras mērķis ir ērta lietošana un pielāgojama mērogojama arhitektūra. Tas ir rakstīts uz vienlaicīgumu orientētā valodā Erlang. Couch DB glabā datus JSON dokumentos, kuriem var piekļūt tīmeklī vai vaicājumos, izmantojot JavaScript. Tas piedāvā sadalītu mērogošanu ar traucējumiem izturīgu krātuvi. Tas ļauj piekļūt datiem, definējot Dīvāna replikācijas protokolu.

Iespējas:

  • CouchDB ir viena mezgla datu bāze, kas darbojas tāpat kā jebkura cita datu bāze
  • Tas ļauj palaist vienu loģisku datu bāzes serveri uz jebkura serveru skaita
  • Tas izmanto visuresošo HTTP protokolu un JSON datu formātu
  • dokumentu ievietošana, atjaunināšana, izgūšana un dzēšana ir diezgan vienkārša
  • JavaScript Object Notation (JSON) formātu var tulkot dažādās valodās

Apache Spark: Spark ir arī ļoti populārs un atvērtā koda lielo datu analīzes rīks. Spark ir vairāk nekā 80 augsta līmeņa operatoru, lai ērti izveidotu paralēlas lietotnes. To izmanto plašā organizāciju lokā lielu datu kopu apstrādei.

Iespējas:

  • Tas palīdz palaist lietojumprogrammu Hadoop klasterī, līdz pat 100 reizēm ātrāk atmiņā un desmit reizes ātrāk uz diska
  • Tas piedāvā apgaismojumu Ātra apstrāde
  • Atbalsts sarežģītai analītikai
  • Spēja integrēties ar Hadoop un esošajiem Hadoop datiem
  • Tas nodrošina iebūvētus API Java, Scala vai Python
  • Spark nodrošina atmiņas datu apstrādes iespējas, kas ir daudz ātrāk nekā MapReduce izmantotā diska apstrāde.
  • Turklāt Spark strādā ar HDFS, OpenStack un Apache Cassandra gan mākonī, gan on-prem, lielo datu operācijām pievienojot vēl vienu daudzpusības slānijūsu biznesam.

Savienojumu mašīna: Tas ir liels datu analīzes rīks. Viņu arhitektūra ir pārvietojama pa publiskiem mākoņiem, piemēram, AWS, Azure un Google .

Iespējas:

  • Tas var dinamiski mērogot no dažiem līdz tūkstošiem mezglu, lai iespējotu lietojumprogrammas katrā mērogā
  • Splice Machine optimizētājs automātiski novērtē katru vaicājumu sadalītajiem HBase reģioniem
  • Samaziniet vadību, ātrāk izvietojiet un samaziniet risku
  • Patērējiet ātrās straumēšanas datus, izstrādājiet, pārbaudiet un izvietojiet mašīnmācīšanās modeļus

Plotly: Plotly ir analīzes rīks, kas ļauj lietotājiem izveidot diagrammas un informācijas paneļus, lai tos kopīgotu tiešsaistē.

Iespējas:

  • Jebkurus datus viegli pārvērtiet pievilcīgā un informatīvā grafikā
  • Tas revidētajām nozarēm sniedz precīzu informāciju par datu izcelsmi
  • Plotly piedāvā neierobežotu publisko failu mitināšanu, izmantojot savu bezmaksas kopienas plānu

Azure HDInsight: Tas ir Spark un Hadoop pakalpojums mākonī. Tas nodrošina lielu datu mākoņu piedāvājumus divās kategorijās - Standard un Premium. Tas nodrošina uzņēmuma mēroga kopu, lai organizācija varētu izpildīt lielo datu slodzi.

tikai php drukas masīva vērtības

Iespējas:

  • Uzticama analīze ar nozares vadošo SLA
  • Tas piedāvā uzņēmuma līmeņa drošību un uzraudzību
  • Aizsargājiet datu aktīvus un paplašiniet lokālās drošības un pārvaldības kontroli mākonī
  • Augstas produktivitātes platforma izstrādātājiem un zinātniekiem
  • Integrācija ar vadošajām produktivitātes lietojumprogrammām
  • Izvietojiet Hadoop mākonī, neiegādājoties jaunu aparatūru vai nemaksājot citas avansa izmaksas

R: R ir programmēšanas valoda un bezmaksas programmatūra, un tā ir Compute statistika un grafika. R valoda ir populāra statistiku un datu ieguvēju vidū, lai izstrādātu statistikas programmatūru un datu analīzi. R valoda nodrošina lielu skaitu statistikas testu.

Iespējas:

  • R lielākoties tiek izmantots kopā ar JupyteR steku (Julia, Python, R), lai nodrošinātu plaša mēroga statistisko analīzi un datu vizualizāciju. Starp četriem plaši izmantotajiem lielo datu vizualizācijas rīkiem JupyteR ir viens no tiem, 9000 plus CRAN (Comprehensive R Archive Network) algoritmi un moduļi ļauj sastādīt jebkuru analītisko modeli, darbinot to ērtā vidē, pielāgojot to ceļā un pārbaudot analīzes rezultātus uzreiz. R valodai ir šādi nosacījumi:
    • R var darboties SQL serverī
    • R darbojas gan Windows, gan Linux serveros
    • R atbalsta Apache Hadoop un Spark
    • R ir ļoti pārnēsājams
    • R viegli mērogo no vienas testa iekārtas uz milzīgiem Hadoop datu ezeriem
  • Efektīva datu apstrāde un glabāšana,
  • Tas nodrošina operatoru komplektu, lai aprēķinātu masīvus, jo īpaši matricas,
  • Tas nodrošina saskaņotu, integrētu lielo datu rīku kolekciju datu analīzei
  • Tas nodrošina grafiskas iespējas datu analīzei, kas tiek parādīta ekrānā vai papīra formātā

Skytree: Skytree ir liels datu analīzes rīks, kas dod datu zinātniekiem iespēju ātrāk izveidot precīzākus modeļus. Tas piedāvā precīzus paredzamos mašīnmācīšanās modeļus, kurus ir viegli izmantot.

Iespējas:

  • Ļoti mērogojami algoritmi
  • Mākslīgais intelekts datu zinātniekiem
  • Tas ļauj datu zinātniekiem vizualizēt un izprast ML lēmumu loģiku
  • Viegli pieņemt GUI vai programmatiski Java, izmantojot. Skytree
  • Modeļa interpretējamība
  • Tas ir paredzēts, lai atrisinātu spēcīgas prognozēšanas problēmas ar datu sagatavošanas iespējām
  • Programmatiska un GUI piekļuve

Lumify: Lumify tiek uzskatīta par vizualizācijas platformu, lielo datu apvienošanas un analīzes rīku. Tas palīdz lietotājiem atklāt savienojumus un izpētīt attiecības savos datos, izmantojot analītisko iespēju komplektu.

Iespējas:

  • Tas nodrošina gan 2D, gan 3D diagrammu vizualizācijas ar dažādiem automātiskiem izkārtojumiem
  • Saites analīze starp grafu entītijām, integrācija ar kartēšanas sistēmām, ģeotelpiskā analīze, multivides analīze, reāllaika sadarbība, izmantojot projektu vai darbvietu kopumu.
  • Tas nāk ar īpašiem apstrādes un saskarnes elementiem teksta saturam, attēliem un videoklipiem
  • Funkcija Tā atstarpes ļauj organizēt darbu projektu vai darbvietu kopumā
  • Tas ir veidots uz pārbaudītām, pielāgojamām lielo datu tehnoloģijām
  • Atbalsta mākonī balstītu vidi. Labi darbojas ar Amazon AWS.

Hadoops: Ilggadējais čempions lielo datu apstrādes jomā, kas ir labi pazīstams ar savām iespējām veikt liela mēroga datu apstrādi. Tam ir mazas aparatūras prasības, jo atvērtā pirmkoda Big Data Framework var darboties uz vietas vai mākonī. Galvenais Hadoops priekšrocības un funkcijas ir šādas:

  • Hadoop izplatītā failu sistēma, kas orientēta uz darbu ar liela mēroga joslas platumu - (HDFS)
  • Ļoti konfigurējams lielo datu apstrādes modelis - (MapReduce)
  • Resursu plānotājs Hadoop resursu pārvaldībai - (YARN)
  • Nepieciešamā līme, lai trešo pušu moduļi varētu strādāt ar Hadoop - (Hadoop Libraries)

Tas ir paredzēts, lai palielinātu Apache Hadoop ir programmatūras ietvars, kas tiek izmantots kopu failu sistēmai un lielu datu apstrādei. Tas apstrādā lielo datu kopas, izmantojot MapReduce programmēšanas modeli. Hadoop ir atvērtā koda sistēma, kas ir rakstīta Java valodā, un tā nodrošina starpplatformu atbalstu. Nav šaubu, ka tas ir lielāko lielo datu rīks. Vairāk nekā puse no Fortune 50 uzņēmumiem izmanto Hadoop. Daži no lielajiem nosaukumiem ietver Amazon Web pakalpojumus, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook utt., Vienus serverus tūkstošiem mašīnu.

Iespējas:

  • Autentifikācijas uzlabojumi, izmantojot HTTP starpniekserveri
  • Hadoop saderīgas failu sistēmas darbības specifikācija
  • Atbalsts POSIX stila failu sistēmas paplašinātiem atribūtiem
  • Tā piedāvā stabilu ekosistēmu, kas ir labi piemērota izstrādātāja analītiskajām vajadzībām
  • Tas nodrošina elastību datu apstrādē
  • Tas ļauj ātrāk apstrādāt datus

Qubole: Qubole datu pakalpojums ir neatkarīga un visaptveroša lielo datu platforma, kas pati pārvalda, mācās un optimizē jūsu lietojumu. Tas ļauj datu komandai koncentrēties uz biznesa rezultātiem, nevis pārvaldīt platformu. No daudzajiem slavenajiem nosaukumiem, kas izmanto Qubole, ir Warner mūzikas grupa, Adobe un Gannett. Tuvākais konkurents Qubole ir Revulytics.

Ar to mēs esam nonākuši pie šī raksta beigām . Es ceru, ka esmu nedaudz ieskatījies jūsu zināšanās Lielo datu analīzes rīki.

Tagad, kad esat sapratis lielos datusAnalytics rīki unto galvenās iezīmes, pārbaudiet ' Autors: Edureka, uzticams tiešsaistes mācību uzņēmums ar vairāk nekā 250 000 apmierinātu izglītojamo tīklu visā pasaulē. Edureka Big Data Hadoop sertifikācijas apmācības kurss palīdz izglītojamajiem kļūt par HDFS, dzijas, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume un Sqoop ekspertiem, izmantojot reāllaika lietošanas gadījumus mazumtirdzniecības, sociālo mediju, aviācijas, tūrisma, finanšu jomā.