Med økningen i volumet av BigData og den enorme veksten i cloud computing, er det banebrytende Analytics-verktøy har blitt nøkkelen til å oppnå en meningsfull analyse av data. I denne artikkelen skal vi diskutere de viktigste BigData Analytics-verktøyene og deres viktigste funksjoner.
- Apache Storm
- Talend
- CouchDB
- Apache Spark
- Skjøtemaskin
- Plottly
- Azure HDInsight
- R
- Skytree
- Lumify
- Apache Hadoop
- Qubole
Big Data Analytics-verktøy
Apache Storm: Apache Storm er et åpen kildekodesystem og gratis Big Data-beregningssystem. Apache Storm er også et Apache-produkt med sanntids rammeverk for datastrømbehandling for støtter ethvert programmeringsspråk. Det tilbyr distribuert sanntids, feiltolerant behandlingssystem. Med sanntids beregningsfunksjoner. Storm scheduler administrerer arbeidsbelastning med flere noder med referanse til topologikonfigurasjon og fungerer bra med The Hadoop Distribuerte File System (HDFS).
Egenskaper:
- Det er benchmarked som å behandle en million 100 byte-meldinger per sekund per node
- Storm forsikrer at dataenhet vil bli behandlet minst en gang.
- Stor horisontal skalerbarhet
- Innebygd feiltoleranse
- Start automatisk på nytt ved krasj
- Clojure-skrevet
- Fungerer med Direct Acyclic Graph (DAG) topologi
- Utdatafiler er i JSON-format
- Den har flere brukssaker - sanntidsanalyse, loggbehandling, ETL, kontinuerlig beregning, distribuert RPC, maskinlæring.
Talent: Talend er et big data-verktøy som forenkler og automatiserer big data-integrering. Den grafiske veiviseren genererer innfødt kode. Det tillater også integrering av store data, masterdatabehandling og sjekker datakvaliteten.
Egenskaper:
- Effektiviserer ETL og ELT for Big data.
- Oppnå gnistens hastighet og skala.
- Fremskynder overgangen din til sanntid.
- Håndterer flere datakilder.
- Har mange kontakter under ett tak, som igjen lar deg tilpasse løsningen etter behov.
- Talend Big Data Platform forenkler bruk av MapReduce og Spark ved å generere innfødt kode
- Smartere datakvalitet med maskinlæring og naturlig språkbehandling
- Agile DevOps for å øke hastigheten på store dataprosjekter
- Effektiviser alle DevOps-prosessene
Apache CouchDB: Det er en åpen kildekode, tverrplattform, dokumentorientert NoSQL-database som tar sikte på brukervennlighet og har en skalerbar arkitektur. Det er skrevet på samtidig orientert språk Erlang. Couch DB lagrer data i JSON-dokumenter som er tilgjengelige på nettet eller spørring ved hjelp av JavaScript. Den tilbyr distribuert skalering med feiltolerant lagring. Det gir tilgang til data ved å definere Couch Replication Protocol.
Egenskaper:
- CouchDB er en enkeltnode-database som fungerer som enhver annen database
- Det tillater å kjøre en enkelt logisk databaseserver på et hvilket som helst antall servere
- Den bruker den allestedsnærværende HTTP-protokollen og JSON-dataformatet
- dokumentinnsetting, oppdateringer, henting og sletting er ganske enkelt
- JavaScript Object Notation (JSON) -format kan oversettes på forskjellige språk
Apache Spark: Spark er også et veldig populært og åpen kildekode-verktøy for stor dataanalyse. Spark har over 80 operatører på høyt nivå for å lage enkle å bygge parallelle apper. Den brukes i et bredt spekter av organisasjoner for å behandle store datasett.
Egenskaper:
- Det hjelper å kjøre et program i Hadoop-klyngen, opptil 100 ganger raskere i minnet og ti ganger raskere på disken
- Det tilbyr belysning Rask prosessering
- Støtte for sofistikert analyse
- Evne til å integrere med Hadoop og eksisterende Hadoop-data
- Det gir innebygde APIer i Java, Scala eller Python
- Spark tilbyr databehandlingsfunksjonene i minnet, noe som er mye raskere enn diskbehandling som er utnyttet av MapReduce.
- I tillegg jobber Spark med HDFS, OpenStack og Apache Cassandra, både i skyen og på stedet, og legger til et nytt allsidighetslag til big data-operasjonerfor din virksomhet.
Skjøtemaskin: Det er et stort dataanalyseverktøy. Arkitekturen deres er bærbar på tvers av offentlige skyer som AWS, Azure og Google .
Egenskaper:
- Det kan dynamisk skaleres fra noen få til tusenvis av noder for å aktivere applikasjoner på alle skalaer
- Splice Machine optimizer evaluerer automatisk alle spørsmål til de distribuerte HBase-regionene
- Reduser ledelsen, distribuer raskere og reduser risikoen
- Bruk raskt datastreaming, utvikle, teste og distribuere maskinlæringsmodeller
Plottly: Plotly er et analyseverktøy som lar brukerne lage diagrammer og dashbord for å dele online.
rekursjonsfibra c ++
Egenskaper:
- Gjør enkelt data om til iøynefallende og informativ grafikk
- Det gir reviderte næringer med detaljert informasjon om dataherkomst
- Plotly tilbyr ubegrenset offentlig filhosting gjennom sin gratis samfunnsplan
Azure HDInsight: Det er en Spark og Hadoop-tjeneste i skyen. Det gir store dataskytilbud i to kategorier, Standard og Premium. Det gir en klynger på bedriftsskala for organisasjonen å kjøre store datamengder.
Egenskaper:
- Pålitelig analyse med en bransjeledende SLA
- Det tilbyr sikkerhet og overvåking av bedriftsklasse
- Beskytt dataressurser og utvid lokale sikkerhets- og styringskontroller til skyen
- En høy produktivitetsplattform for utviklere og forskere
- Integrasjon med ledende produktivitetsapplikasjoner
- Distribuere Hadoop i skyen uten å kjøpe ny maskinvare eller betale andre forhåndskostnader
R: R er et programmeringsspråk og gratis programvare og It's Compute statistikk og grafikk. R-språket er populært blant statistikere og databearbeidere for å utvikle statistisk programvare og dataanalyse. R Language gir et stort antall statistiske tester.
Egenskaper:
- R brukes mest sammen med JupyteR-stakken (Julia, Python, R) for å muliggjøre statistisk analyse i stor skala og datavisualisering. Blant de 4 mye brukte Big Data-visualiseringsverktøyene, er JupyteR en av dem, 9000 pluss CRAN (Comprehensive R Archive Network) -algoritmer og -moduler gjør det mulig å komponere en hvilken som helst analysemodell som kjører den i et praktisk miljø, justere den på farten og inspisere analyseresultatene samtidig. R-språk har følgende:
- R kan kjøre inne i SQL-serveren
- R kjører på både Windows- og Linux-servere
- R støtter Apache Hadoop og Spark
- R er svært bærbar
- R skalerer lett fra en enkelt testmaskin til store Hadoop-innsjøer
- Effektiv datahåndterings- og lagringsanlegg,
- Det gir en rekke operatører for beregninger på matriser, spesielt matriser,
- Det gir en sammenhengende, integrert samling av store dataverktøy for dataanalyse
- Det gir grafiske fasiliteter for dataanalyse som vises enten på skjermen eller på papir
Skytree: Skytree er et stort dataanalyseverktøy som gir dataforskere mulighet til å bygge mer nøyaktige modeller raskere. Det tilbyr nøyaktige prediktive maskinlæringsmodeller som er enkle å bruke.
Egenskaper:
funksjon overbelastning i c ++ eksempel
- Svært skalerbare algoritmer
- Kunstig intelligens for dataforskere
- Det tillater dataforskere å visualisere og forstå logikken bak ML-avgjørelser
- Det er enkelt å ta i bruk GUI eller programmatisk i Java via. Skytree
- Modelltolkbarhet
- Den er designet for å løse robuste prediktive problemer med dataforberedelsesfunksjoner
- Programmatisk tilgang og GUI
Lumify: Lumify regnes som en visualiseringsplattform, big data fusion og analyseverktøy. Det hjelper brukere å oppdage forbindelser og utforske forhold i dataene sine via en rekke analytiske alternativer.
Egenskaper:
- Det gir både 2D- og 3D-grafvisualiseringer med en rekke automatiske oppsett
- Koblingsanalyse mellom grafenheter, integrering med kartleggingssystemer, geospatial analyse, multimedianalyse, sanntidssamarbeid gjennom et sett med prosjekter eller arbeidsområder.
- Den kommer med spesifikk inntaksbehandling og grensesnittelementer for tekstlig innhold, bilder og videoer
- Funksjonen mellomrom gir deg muligheten til å organisere arbeidet i et sett med prosjekter eller arbeidsområder
- Den er bygget på velprøvde, skalerbare big data-teknologier
- Støtter det skybaserte miljøet. Fungerer bra med Amazons AWS.
Hadoop: Den mangeårige mesteren innen Big Data-behandling, kjent for sine evner for enorm databehandling. Det har lavt maskinvarekrav på grunn av åpen kildekode Big Data-rammeverk kan kjøres på stedet eller i skyen. Hoved Hadoop fordeler og funksjoner er som følger:
- Hadoop Distribuert filsystem, orientert om å jobbe med stor båndbredde - (HDFS)
- En svært konfigurerbar modell for Big Data-behandling - (MapReduce)
- En ressursplanlegger for Hadoop ressursadministrasjon - (YARN)
- Limet som trengs for å gjøre det mulig for tredjepartsmoduler å jobbe med Hadoop - (Hadoop Libraries)
Den er designet for å skalere seg fra Apache Hadoop er et programvarerammeverk som brukes for klynget filsystem og håndtering av store data. Den behandler datasett med stordata ved hjelp av MapReduce-programmeringsmodellen. Hadoop er et open source-rammeverk som er skrevet på Java, og det gir støtte på tvers av plattformer. Ingen tvil om at dette er det øverste verktøyet for store data. Over halvparten av Fortune 50-selskapene bruker Hadoop. Noen av de store navnene inkluderer Amazon-webtjenester, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook, etc. enkle servere til tusenvis av maskiner.
Egenskaper:
- Autentiseringsforbedringer når du bruker HTTP-proxy-server
- Spesifikasjon for Hadoop-kompatibel filsysteminnsats
- Støtte for utvidede attributter i filsystemet POSIX-stil
- Det tilbyr et robust økosystem som er godt egnet til å møte de analytiske behovene til en utvikler
- Det gir fleksibilitet i databehandling
- Det gir raskere databehandling
Qubole: Qubole datatjeneste er en uavhengig og altomfattende big data-plattform som administrerer, lærer og optimaliserer på egenhånd fra din bruk. Dette lar datateamet konsentrere seg om forretningsresultater i stedet for å administrere plattformen. Av de mange, få kjente navnene som bruker Qubole inkluderer Warner musikkgruppe, Adobe og Gannett. Den nærmeste konkurrenten til Qubole er Revulytics.
Med dette kommer vi til en slutt på denne artikkelen . Jeg håper jeg har kastet litt lys på din kunnskap Big Data Analytics-verktøy.
Nå som du har forstått Big dataAnalytics-verktøy ogderes viktigste funksjoner, sjekk ut ' av Edureka, et pålitelig online læringsfirma med et nettverk av mer enn 250 000 fornøyde elever spredt over hele verden. Edureka Big Data Hadoop-sertifiseringstreningskurs hjelper elever å bli eksperter på HDFS, Garn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume og Sqoop ved å bruke sanntidsbruk på Retail, Social Media, Aviation, Tourism, Finance.