Didėjant „BigData“ apimčiai ir milžiniškam debesų kompiuterijos augimui, svarbiausia „Analytics“ įrankiai tapo raktu prasmingai analizuoti duomenis. Šiame straipsnyje aptarsime geriausius „BigData Analytics“ įrankius ir pagrindines jų savybes.
- Apache audra
- Talentas
- „CouchDB“
- „Apache Spark“
- Sujungimo mašina
- Plotingai
- „Azure HDInsight“
- R
- Skytree
- Lumify
- Apache Hadoopas
- Qubole
Didžiųjų duomenų analizės įrankiai
Apache audra: „Apache Storm“ yra atviro kodo nemokama didelių duomenų skaičiavimo sistema. „Apache Storm“ taip pat yra „Apache“ produktas su realaus laiko duomenų srautų apdorojimo sistema, palaikančia bet kurią programavimo kalbą. Jis siūlo paskirstytą realiu laiku veikiančią, gedimams atsparią apdorojimo sistemą. Su realaus laiko skaičiavimo galimybėmis. „Storm“ tvarkaraštis valdo darbo krūvį su keliais mazgais, atsižvelgdamas į topologijos konfigūraciją, ir gerai veikia su „Hadoop“ paskirstytųjų failų sistema (HDFS).
Funkcijos:
pivot ir unpivot SQL serveryje
- Jis lyginamas kaip apdorojantis milijoną 100 baitų pranešimų per sekundę per mazgą
- „Storm Assure“ duomenų vienetui bus apdorotas bent kartą.
- Puikus horizontalus mastelis
- Integruotas atsparumas gedimams
- Automatiškai paleisti iš naujo užstrigus
- Rašoma klojure
- Veikia su Direct Acyclic Graph (DAG) topologija
- Išvesties failai yra JSON formato
- Turi kelis naudojimo atvejus - realaus laiko analizę, žurnalo apdorojimą, ETL, nuolatinį skaičiavimą, paskirstytą RPC, mašininį mokymąsi.
Talentas: „Talend“ yra didelių duomenų įrankis, kuris supaprastina ir automatizuoja didžiųjų duomenų integraciją. Jos grafinis vedlys sukuria gimtąjį kodą. Tai taip pat leidžia integruoti didelius duomenis, valdyti pagrindinius duomenis ir tikrinti duomenų kokybę.
Funkcijos:
- Supaprastina didelių duomenų ETL ir ELT.
- Pasiekite kibirkšties greitį ir mastą.
- Pagreitina jūsų perėjimą prie realaus laiko.
- Tvarko kelis duomenų šaltinius.
- Pateikia daugybę jungčių po vienu stogu, o tai savo ruožtu leis pritaikyti sprendimą pagal savo poreikius.
- „Talend Big Data Platform“ supaprastina „MapReduce“ ir „Spark“ naudojimą generuodama gimtąjį kodą
- Pažangesnė duomenų kokybė mokantis mašinų ir apdorojant natūralias kalbas
- „Agile DevOps“, kad paspartintų didelių duomenų projektus
- Supaprastinkite visus „DevOps“ procesus
Apache CouchDB: Tai yra atviro kodo, daugiaplatformė, į dokumentus orientuota „NoSQL“ duomenų bazė, kuria siekiama palengvinti naudojimąsi ir turėti keičiamo dydžio architektūrą. Tai parašyta į sutapimą orientuota kalba „Erlang“. „Couch DB“ saugo duomenis JSON dokumentuose, kuriuos galima pasiekti žiniatinklyje arba atlikti užklausą naudojant „JavaScript“. Jis siūlo paskirstytą mastelį su gedimams atsparia saugykla. Tai leidžia pasiekti duomenis apibrėžiant „Sofa“ replikacijos protokolą.
Funkcijos:
- „CouchDB“ yra vieno mazgo duomenų bazė, veikianti kaip ir bet kuri kita duomenų bazė
- Tai leidžia paleisti vieną loginį duomenų bazės serverį bet kokiu serverių skaičiumi
- Jis naudoja visur esantį HTTP protokolą ir JSON duomenų formatą
- dokumentą įterpti, atnaujinti, atkurti ir ištrinti yra gana paprasta
- „JavaScript Object Notation“ (JSON) formatą galima išversti į įvairias kalbas
„Apache Spark“: „Spark“ taip pat yra labai populiarus ir atviro kodo didžiųjų duomenų analizės įrankis. „Spark“ turi daugiau nei 80 aukšto lygio operatorių, leidžiančių lengvai kurti lygiagrečias programas. Jis naudojamas įvairiose organizacijose, norint apdoroti didelius duomenų rinkinius.
Funkcijos:
- Tai padeda paleisti programą „Hadoop“ grupėje, iki 100 kartų greičiau atmintyje ir dešimt kartų greičiau diske
- Jis siūlo greitą apšvietimą
- Sudėtingos „Analytics“ palaikymas
- Galimybė integruotis su „Hadoop“ ir esamais „Hadoop“ duomenimis
- Jis teikia integruotas API „Java“, „Scala“ arba „Python“
- „Spark“ suteikia atmintyje esančių duomenų apdorojimo galimybes, kurios yra žymiai greitesnės už disko apdorojimą, naudojant „MapReduce“.
- Be to, „Spark“ veikia su „HDFS“, „OpenStack“ ir „Apache Cassandra“ tiek debesyje, tiek „on-prem“, didelių duomenų operacijoms pridedant dar vieną universalumo sluoksnį.jūsų verslui.
Sujungimo mašina: Tai yra didelių duomenų analizės įrankis. Jų architektūra yra nešiojama viešuose debesyse, tokiuose kaip AWS, „Azure“ ir „Google“ .
Funkcijos:
- Jis gali dinamiškai išplėsti nuo kelių iki tūkstančių mazgų, kad įgalintų programas kiekviename mastelyje
- „Splice Machine“ optimizavimo priemonė automatiškai įvertina kiekvieną užklausą paskirstytuose HBase regionuose
- Sumažinkite valdymą, diegkite greičiau ir sumažinkite riziką
- Naudokite greito srauto duomenis, kurkite, išbandykite ir įdiekite mašininio mokymosi modelius
Sklypai: „Plotly“ yra analizės įrankis, leidžiantis vartotojams kurti diagramas ir informacijos suvestines, kad būtų galima dalytis internete.
Funkcijos:
- Bet kokius duomenis lengvai paverskite patrauklia ir informatyvia grafika
- Tai teikia patikrintoms pramonės šakoms išsamią informaciją apie duomenų kilmę
- „Plotly“ siūlo neribotą viešųjų failų talpinimą per nemokamą bendruomenės planą
„Azure HDInsight“: Tai „Spark“ ir „Hadoop“ paslauga debesyje. Jis teikia didelių duomenų debesies pasiūlymus dviem kategorijoms: „Standard“ ir „Premium“. Tai teikia įmonės mastu grupę organizacijai, kad ji galėtų vykdyti didelių duomenų darbo krūvius.
Funkcijos:
- Patikima analizė su pirmaujančia pramonės SLA
- Jis siūlo įmonės lygio saugumą ir stebėjimą
- Apsaugokite duomenų išteklius ir išplėskite vietinio saugumo bei valdymo kontrolę debesyje
- Didelio našumo platforma kūrėjams ir mokslininkams
- Integracija su pagrindinėmis produktyvumo programomis
- Įdiekite „Hadoop“ debesyje nepirkdami naujos aparatūros ir nemokėdami kitų išankstinių išlaidų
R: R yra programavimo kalba ir nemokama programinė įranga, o statistiniai duomenys ir grafika yra „Compute“. R kalba yra populiari tarp statistikų ir duomenų gavėjų kuriant statistinę programinę įrangą ir duomenų analizę. R kalba teikia daugybę statistinių testų.
Funkcijos:
- R dažniausiai naudojamas kartu su JupyteR kaminu (Julia, Python, R), kad būtų galima atlikti plataus masto statistinę analizę ir duomenų vizualizaciją. Tarp 4 plačiai naudojamų „Big Data“ vizualizavimo įrankių „JupyteR“ yra vienas iš jų, 9000 plius CRAN (visapusiško R archyvų tinklo) algoritmai ir moduliai leidžia sudaryti bet kokį analitinį modelį, paleidžiantį jį patogioje aplinkoje, pritaikant jį kelyje ir tikrinant analizės rezultatus iškart. R kalba yra tokia:
- R gali veikti SQL serverio viduje
- R veikia tiek „Windows“, tiek „Linux“ serveriuose
- R palaiko „Apache Hadoop“ ir „Spark“
- R yra labai nešiojamas
- R lengvai skalauja nuo vienos bandymo mašinos iki didžiulių „Hadoop“ duomenų ežerų
- Efektyvus duomenų tvarkymo ir saugojimo įrenginys,
- Tai suteikia operatorių rinkinį matricų, ypač matricų,
- Tai suteikia nuoseklų, integruotą didžiųjų duomenų įrankių rinkinį duomenų analizei
- Jame pateikiamos grafinės duomenų analizės priemonės, rodomos ekrane arba spausdintine kopija
„Skytree“: „Skytree“ yra didelis duomenų analizės įrankis, leidžiantis duomenų mokslininkams greičiau kurti tikslesnius modelius. Jis siūlo tikslius nuspėjamuosius mašininio mokymosi modelius, kuriuos lengva naudoti.
Funkcijos:
- Labai keičiamo dydžio algoritmai
- Dirbtinis intelektas duomenų mokslininkams
- Tai leidžia duomenų mokslininkams vizualizuoti ir suprasti ML sprendimų logiką
- Lengva pritaikyti GUI arba programiškai „Java“ per. Skytree
- Modelio aiškinamumas
- Jis skirtas išspręsti numatomas problemas, susijusias su duomenų paruošimo galimybėmis
- Programinė ir GUI prieiga
Lumify: „Lumify“ laikoma vizualizacijos platforma, didžiųjų duomenų sintezės ir analizės įrankiu. Tai padeda vartotojams atrasti ryšius ir ištirti ryšius savo duomenyse, naudojant analizės parinkčių rinkinį.
Funkcijos:
- Tai suteikia tiek 2D, tiek 3D grafikų vizualizacijas su įvairiais automatiniais išdėstymais
- Sąsajų analizė tarp grafiko objektų, integravimas su žemėlapių sistemomis, geoerdvinė analizė, daugialypės terpės analizė, bendradarbiavimas realiuoju laiku per projektų ar darbo sričių rinkinį.
- Jame pateikiami konkretūs tekstinio turinio, vaizdų ir vaizdo įrašų apdorojimo ir sąsajos elementai
- Funkcija „Erdvės erdvė“ leidžia organizuoti darbą į projektų rinkinį arba darbo sritis
- Jis pagrįstas patikrintomis, keičiamomis didžiųjų duomenų technologijomis
- Palaiko debesų pagrindu veikiančią aplinką. Puikiai veikia su „Amazon“ AWS.
Hadoopas: Ilgametis didžiųjų duomenų apdorojimo čempionas, gerai žinomas dėl savo galimybių atlikti didžiulį duomenų apdorojimą. Jis turi mažai aparatinės įrangos reikalavimų, nes atvirojo kodo „Big Data“ sistema gali veikti vietoje arba debesyje. Pagrindinis Hadoopas nauda ir savybės yra šios:
- „Hadoop“ paskirstyta failų sistema, skirta dirbti su didžiuliu pralaidumu - (HDFS)
- Labai konfigūruojamas didelių duomenų apdorojimo modelis - (MapReduce)
- „Hadoop“ išteklių valdymo išteklių planavimo priemonė - (YARN)
- Reikalingi klijai, leidžiantys trečiųjų šalių moduliams dirbti su „Hadoop“ - („Hadoop Libraries“)
Jis sukurtas išplėsti iš „Apache Hadoop“ yra programinės įrangos pagrindų, naudojamų grupuotai failų sistemai ir didelių duomenų tvarkymui. Jis apdoroja didelių duomenų rinkinius naudodamas „MapReduce“ programavimo modelį. „Hadoop“ yra atvirojo kodo sistema, parašyta „Java“ ir teikia palaikymą tarp platformų. Be abejo, tai yra aukščiausias didžiųjų duomenų įrankis. Daugiau nei pusė „Fortune 50“ kompanijų naudoja „Hadoop“. Kai kurie didieji vardai apima „Amazon Web“ paslaugas, „Hortonworks“, „IBM“, „Intel“, „Microsoft“, „Facebook“ ir kt. Pavienius serverius tūkstančiams mašinų.
kas yra span žymė HTML
Funkcijos:
- Autentifikavimo patobulinimai naudojant HTTP tarpinį serverį
- „Hadoop“ suderinamos failų sistemos pastangų specifikacija
- Palaikoma POSIX stiliaus failų sistemos išplėstiniais atributais
- Tai siūlo tvirtą ekosistemą, kuri puikiai tinka analitiniams kūrėjo poreikiams tenkinti
- Tai suteikia lankstumo duomenų apdorojimui
- Tai leidžia greičiau apdoroti duomenis
Qubole: „Qubole“ duomenų paslauga yra nepriklausoma ir viską apimanti didelių duomenų platforma, kuri pati tvarko, mokosi ir optimizuoja naudodamasi jūsų paslaugomis. Tai leidžia duomenų komandai sutelkti dėmesį į verslo rezultatus, o ne valdyti platformą. Iš daugelio garsių vardų, naudojančių „Qubole“, yra „Warner“ muzikos grupė, „Adobe“ ir „Gannett“. Artimiausias „Qubole“ konkurentas yra „Revulytics“.
Tuo mes baigėme šį straipsnį . Tikiuosi, kad šiek tiek apšvietiau jūsų žinias „Big Data Analytics“ įrankiai.
Dabar, kai supratote didelius duomenis„Analytics“ įrankiai irjų pagrindines savybes, patikrinkite ' sukūrė patikima internetinė mokymosi įmonė „Edureka“, turinti daugiau nei 250 000 patenkintų besimokančiųjų tinklą visame pasaulyje. „Edureka Big Data Hadoop“ sertifikavimo mokymo kursas padeda besimokantiesiems tapti HDFS, verpalų, „MapReduce“, „Pig“, „Hive“, „HBase“, „Oozie“, „Flume“ ir „Sqoop“ ekspertais, naudojant realaus laiko naudojimo atvejus mažmeninės prekybos, socialinės žiniasklaidos, aviacijos, turizmo, finansų srityse.