Alati za analitiku velikih podataka sa svojim ključnim značajkama

S porastom volumena BigData i strašnim rastom u računalstvu u oblaku, vrhunski Alati za analitiku postali su ključ za postizanje smislene analize podataka. U ovom ćemo članku razmotriti najvažnije alate BigData Analytics i njihove ključne značajke.

• Apache Oluja
• Talend
• CouchDB
• Apache iskra
• Stroj za spajanje
• Kompletno
• Azure HDInsight
• R
• Skytree
• Lumificirati
• Apache Hadoop
• Qubole

Alati za analitiku velikih podataka

Apache oluja: Apache Storm je sustav za računanje velikih podataka otvorenog koda i besplatan. Apache Storm također je Apacheov proizvod s okvirom u stvarnom vremenu za obradu toka podataka za podršku bilo kojem programskom jeziku. Nudi distribuirani sustav obrade u stvarnom vremenu, otporan na kvarove. S mogućnostima računanja u stvarnom vremenu. Planer oluja upravlja radnim opterećenjem s više čvorova u odnosu na konfiguraciju topologije i dobro funkcionira sa sustavom distribuiranih datoteka Hadoop (HDFS).

Značajke:

• Referentno je da obrađuje milijun 100 bajtnih poruka u sekundi po čvoru
• Olujno osiguranje za jedinicu podataka obrađivat će se najmanje jednom.
• Velika vodoravna skalabilnost
• Ugrađena tolerancija kvarova
• Automatsko ponovno pokretanje u slučaju padova
• Napisan na Clojureu
• Radi s topologijom Direct Acyclic Graph (DAG)
• Izlazne datoteke su u JSON formatu
• Ima više slučajeva upotrebe - analitika u stvarnom vremenu, obrada dnevnika, ETL, kontinuirano računanje, distribuirani RPC, strojno učenje.

Talend: Talend je alat za velike podatke koji pojednostavljuje i automatizira integraciju velikih podataka. Njegov grafički čarobnjak generira izvorni kôd. Također omogućuje integraciju velikih podataka, upravljanje matičnim podacima i provjeru kvalitete podataka.

Značajke:

• Pojednostavljuje ETL i ELT za velike podatke.
• Ostvarivanje brzine i razmjera iskre.
• Ubrzava vaš prelazak u realno vrijeme.
• Obrađuje više izvora podataka.
• Sadrži brojne konektore pod jednim krovom, što će vam omogućiti da prilagodite rješenje prema svojoj potrebi.
• Talend Big Data Platform pojednostavljuje upotrebu MapReduce i Spark generiranjem izvornog koda
• Pametnija kvaliteta podataka uz strojno učenje i obradu prirodnog jezika
• Agile DevOps za ubrzavanje projekata velikih podataka
• Pojednostavite sve DevOps procese

Apache CouchDB: To je baza podataka NoSQL orijentirana na više platformi, s više platformi, usmjerena na dokumente koja ima za cilj jednostavnost upotrebe i prilagodljivu arhitekturu. Napisan je jezikom orijentiranim na istodobnost, Erlang. Couch DB pohranjuje podatke u JSON dokumente kojima se može pristupiti webu ili upitu pomoću JavaScript-a. Nudi distribuirano skaliranje s pohranom otpornom na kvarove. Omogućuje pristup podacima definiranjem protokola repliciranja kauča.

Značajke:

• CouchDB je baza podataka s jednim čvorom koja radi kao i svaka druga baza podataka
• Omogućuje pokretanje jednog logičkog poslužitelja baze podataka na bilo kojem broju poslužitelja
• Koristi sveprisutni HTTP protokol i JSON format podataka
• umetanje, ažuriranje, pronalaženje i brisanje dokumenata prilično je jednostavno
• JavaScript Object Notation (JSON) format može se prevesti na različite jezike

Apache Spark: Spark je također vrlo popularan i otvoren alat za analitiku velikih podataka. Spark ima preko 80 visokih operatera za olakšavanje izrade paralelnih aplikacija. Koristi se u širokom spektru organizacija za obradu velikih skupova podataka.

Značajke:

možete li napraviti niz objekata u javi

• Pomaže u pokretanju aplikacije u klasteru Hadoop, do 100 puta brže u memoriji i deset puta brže na disku
• Nudi osvjetljenje brze obrade
• Podrška za sofisticiranu analitiku
• Sposobnost integracije s Hadoop-om i postojećim Hadoop podacima
• Pruža ugrađene API-je u Javi, Scali ili Pythonu
• Spark pruža mogućnosti obrade podataka u memoriji, što je puno brže od obrade diska koje koristi MapReduce.
• Osim toga, Spark radi s HDFS-om, OpenStackom i Apache Cassandrom, kako u oblaku tako i unaprijed, dodajući još jedan sloj svestranosti operacijama velikih podatakaza vaše poslovanje.

Stroj za spajanje: To je alat za analitiku velikih podataka. Njihova je arhitektura prenosiva na javnim oblacima kao što su AWS, Azure i Google .

Značajke:

• Može se dinamički skalirati s nekoliko na tisuće čvorova kako bi omogućio aplikacije na svakom mjerilu
• Optimizator uređaja za spajanje automatski procjenjuje svaki upit prema distribuiranim HBase regijama
• Smanjite upravljanje, brže implementirajte i smanjite rizik
• Konzumirajte brze podatke, razvijajte, testirajte i implementirajte modele strojnog učenja

Spletka: Plotly je analitički alat koji korisnicima omogućuje stvaranje grafikona i nadzornih ploča za internetsko dijeljenje.

Značajke:

• Sve podatke lako pretvorite u privlačnu i informativnu grafiku
• Pruža revidiranim industrijama precizne informacije o porijeklu podataka
• Plotly nudi neograničen hosting javnih datoteka putem svog besplatnog plana zajednice

Azure HDInsight: To je Spark i Hadoop usluga u oblaku. Pruža velike podatke u oblaku u dvije kategorije, Standard i Premium. Pruža klaster na razini poduzeća da bi organizacija mogla pokretati svoja velika opterećenja podataka.

Značajke:

• Pouzdana analitika s vodećim SLA-om u industriji
• Nudi sigurnost i nadzor na razini poduzeća
• Zaštitite podatkovnu imovinu i proširite lokalnu kontrolu sigurnosti i upravljanja na oblak
• Platforma visoke produktivnosti za programere i znanstvenike
• Integracija s vodećim aplikacijama za produktivnost
• Postavite Hadoop u oblak bez kupnje novog hardvera ili plaćanja drugih unaprijed troškova

R: R je programski jezik i besplatni softver i to je Compute statistika i grafika. Jezik R popularan je među statističarima i rudarima podataka za razvoj statističkog softvera i analize podataka. R Language pruža velik broj statističkih testova.

Značajke:

postavljanje hadoopa na ubuntu

• R se uglavnom koristi zajedno s JupyteR stogom (Julia, Python, R) za omogućavanje široke statističke analize i vizualizacije podataka. Među 4 široko korištena alata za vizualizaciju velikih podataka, JupyteR je jedan od njih, 9000 plus CRAN (Comprehensive R Archive Network) algoritmi i moduli omogućuju sastavljanje bilo kojeg analitičkog modela koji ga pokreće u prikladnom okruženju, prilagođavanje u pokretu i pregled rezultata analize odjednom. R jezik ima sljedeće:
  • R se može izvoditi unutar SQL poslužitelja
  • R radi na Windows i Linux poslužiteljima
  • R podržava Apache Hadoop i Spark
  • R je vrlo prenosiv
  • R se lako skalira s jednog ispitnog stroja na ogromna Hadoop podatkovna jezera
• Učinkovito skladište podataka,
• Pruža skup operatora za izračune na nizovima, posebno matrice,
• Pruža koherentnu, integriranu zbirku alata za velike podatke za analizu podataka
• Pruža grafičke uređaje za analizu podataka koji se prikazuju na ekranu ili na papirnatom primjerku

Skytree: Skytree je alat za analitiku velikih podataka koji omogućuje znanstvenicima podataka bržu izgradnju preciznijih modela. Nudi točne prediktivne modele strojnog učenja koji su jednostavni za upotrebu.

Značajke:

• Vrlo skalabilni algoritmi
• Umjetna inteligencija za znanstvenike podataka
• Omogućuje znanstvenicima podataka vizualizaciju i razumijevanje logike koja stoji iza odluka ML
• Jednostavan za usvajanje GUI-a ili programski u Javi putem. Skytree
• Interpretabilnost modela
• Dizajniran je za rješavanje robusnih prediktivnih problema s mogućnostima pripreme podataka
• Programski i GUI pristup

Lumificirati: Lumify se smatra platformom za vizualizaciju, fuzijom velikih podataka i alatom za analizu. Korisnicima pomaže u otkrivanju veza i istraživanju odnosa u njihovim podacima pomoću skupa analitičkih opcija.

Značajke:

• Pruža i 2D i 3D vizualizaciju grafova s ​​raznim automatskim rasporedima
• Analiza veze između entiteta grafa, integracija sa sustavima mapiranja, geoprostorna analiza, multimedijska analiza, suradnja u stvarnom vremenu kroz niz projekata ili radnih prostora.
• Dolazi sa specifičnom obradom i elementima sučelja za tekstualni sadržaj, slike i videozapise
• Značajka razmaka omogućuje vam organiziranje posla u skup projekata ili radnih prostora
• Izgrađena je na provjerenim, skalabilnim tehnologijama velikih podataka
• Podržava okruženje temeljeno na oblaku. Dobro funkcionira s Amazonovim AWS-om.

Hadoop: Dugogodišnji prvak u području obrade velikih podataka, poznat po svojim mogućnostima obrade podataka velikih razmjera. Ima mali hardverski zahtjev zbog otvorenog koda Big Data Framework koji se može pokretati u pretprodaji ili u oblaku. Glavni Hadoop prednosti i značajke su sljedeće:

• Distribuirani sustav datoteka Hadoop, orijentiran na rad s širokopojasnom širinom pojasa - (HDFS)
• Vrlo konfigurabilan model za obradu velikih podataka - (MapReduce)
• Planer resursa za upravljanje resursima Hadoop - (YARN)
• Potrebno ljepilo za omogućavanje modula trećih strana za rad s Hadoopom - (Hadoop knjižnice)

Dizajniran je za skaliranje s Apachea Hadoop je softverski okvir koji se koristi za klasterirani datotečni sustav i rukovanje velikim podacima. Obrađuje skupove podataka velikih podataka pomoću programskog modela MapReduce. Hadoop je okvir otvorenog koda koji je napisan na Javi i pruža podršku na više platformi. Nema sumnje, ovo je najveći alat za velike podatke. Više od polovice tvrtki iz Fortune 50 koristi Hadoop. Neka od velikih imena uključuju Amazon Web usluge, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook, itd. Pojedinačne poslužitelje na tisuće računala.

java system.exit (0)

Značajke:

• Poboljšanja autentifikacije prilikom upotrebe HTTP proxy poslužitelja
• Specifikacija napora kompatibilnog datotečnog sustava Hadoop
• Podrška za proširene atribute datotečnog sustava u stilu POSIX
• Nudi robusni ekosustav koji je vrlo pogodan da udovolji analitičkim potrebama programera
• Donosi fleksibilnost u obradi podataka
• Omogućuje bržu obradu podataka

Qubole: Qubole podatkovna usluga neovisna je i sveobuhvatna platforma za velike podatke koja samostalno upravlja, uči i optimizira iz vaše upotrebe. To omogućuje podatkovnom timu da se koncentrira na poslovne ishode, umjesto na upravljanje platformom. Od mnogih, nekoliko poznatih imena koja koriste Qubole uključuju glazbenu grupu Warner, Adobe i Gannett. Najbliži konkurent Quboleu je Revulytics.

Ovime smo došli do kraja ovog članka . Nadam se da sam bacio malo svjetla na vaše znanje Alati za analitiku velikih podataka.

Sad kad ste shvatili velike podatkeAlati za analitiku injihove ključne značajke, pogledajte ' Edureka, pouzdane tvrtke za internetsko učenje s mrežom od više od 250 000 zadovoljnih učenika raširenih širom svijeta. Edureka tečaj obuke za certificiranje velikih podataka Hadoop pomaže učenicima da postanu stručnjaci za HDFS, pređu, MapReduce, svinju, košnicu, HBase, Oozie, Flume i Sqoop koristeći slučajeve upotrebe u stvarnom vremenu na maloprodaji, društvenim mrežama, zrakoplovstvu, turizmu i financijama.