Wprowadzenie do oprogramowania Big Data Analytics
Big data to modne hasło. Jest to najbardziej preferowana i bardzo poszukiwana praca. Dzisiaj w tym artykule na temat oprogramowania do analizy dużych zbiorów danych porozmawiamy o tym, czym jest duże zbiory danych, dlaczego jest to ważne, jak to się robi i, co najważniejsze, skupimy się na narzędziach i oprogramowaniu dostępnym na rynku do przeprowadzania analiz dużych zbiorów danych.
Big data to nazwa nadana bardzo dużym rozmiarom danych. Zazwyczaj dane o wielkości większej niż kilka terabajtów nazywane są dużymi danymi. Możesz zrozumieć duże zbiory danych jako dane generowane maszynowo przez różne sklepy Walmart na całym świecie w ciągu jednego dnia lub tygodnia. Istnieją cztery cechy charakterystyczne dużych zbiorów danych: - Duża objętość, duża prędkość, duża różnorodność i wysoka wiarygodność. Oznacza to, że te dane, które mają ogromne rozmiary, są generowane z dużą prędkością i zawierają wiele wewnętrznych różnic pod względem typu danych, formatu danych itp., Można je zaklasyfikować jako duże zbiory danych.
Duże zbiory danych nazywane są również przetwarzaniem rozproszonym.
Ponieważ ogromne dane są generowane każdego dnia i istnieje ogromny potencjał wglądu, który można uzyskać z takich danych w celu uzyskania wartości biznesowej, zasięg dużych zbiorów danych rośnie, a zatem jest tak bardzo poszukiwany.
Ważne koncepcje oprogramowania do analizy Big Data
Jak obsługiwać i przetwarzać duże zbiory danych jest częstym pytaniem. Ma to miejsce w umyśle młodych profesjonalistów, którzy chcą rozpocząć naukę technologii dużych zbiorów danych, a także starszego wiceprezesa i dyrektora ds. Inżynierii dużych korporacji, którzy chcą przeanalizować potencjał dużych zbiorów danych i wdrożyć to samo w swojej organizacji.
Wstrzykiwanie danych, przechowywanie danych, przetwarzanie i generowanie wglądu to zwykły przepływ pracy w przestrzeni dużych danych. Pierwsze dane są wstrzykiwane z systemu źródłowego do ekosystemu dużych zbiorów danych (na przykład Hadoop) i to samo można zrobić za pośrednictwem systemu wstrzykiwania danych, takiego jak AVRO lub Scoop. Następnie wstrzyknięte dane muszą być gdzieś przechowywane, HDFS jest najczęściej używany do tego. Przetwarzanie może odbywać się za pośrednictwem Pig lub Hive, a Spark i generowanie analiz i analiz mogą być przeprowadzane. Ale poza tym istnieje kilka innych elementów ekosystemu Hadoop, które zapewniają jedną lub inną ważną funkcję.
Cała platforma Hadoop jest dostarczana przez wielu dystrybutorów, takich jak Cloudera, Horton work, IBM, Amazon itp.
Apache Hadoop jest najczęstszą platformą dla Hadoop. Hadoop to zbiór narzędzi oprogramowania typu open source. Rozwiązuje problemy związane z obsługą i przetwarzaniem ogromnej ilości danych przez sieć komputerów zwanych klastrami.
Aplikacje Hadoop są uruchamiane przy użyciu paradygmatu MapReduce. W MapReduce dane są przetwarzane równolegle na różnych węzłach CPU. Platforma Hadoop może tworzyć aplikacje działające na klastrach komputerów i charakteryzujące się wysoką odpornością na uszkodzenia.
Architektura Hadoop ma cztery moduły:
1. Hadoop często:
- Biblioteki Java i narzędzia wymagane przez inne moduły Hadoop
- zapewnia abstrakcje na poziomie systemu plików i systemu operacyjnego
- zawiera niezbędne pliki Java i skrypty wymagane do uruchomienia i uruchomienia Hadoop.
2. PRZĘDZA Hadoop:
- ramy planowania zadań
- zarządzanie zasobami klastra.
3. Hadoop Rozproszony system plików (HDFS):
- zapewnia wysokoprzepustowy dostęp do danych aplikacji.
4. Hadoop MapReduce:
- System oparty na YARN do równoległego przetwarzania dużych zbiorów danych.
Oto kilka programów do analizy Big Data: -
- Amazon Web Services: - Prawdopodobnie najpopularniejsza platforma Big Data, AWS jest super fajna. Jest oparty na chmurze i zapewnia przechowywanie danych, moc obliczeniową, bazy danych, analizy, sieci itp. Usługi te obniżają koszty operacyjne, szybsze wykonanie i większą skalowalność.
- Microsoft Azure: - Azure doskonale nadaje się do poprawy wydajności. Zintegrowane narzędzia i gotowe szablony sprawiają, że wszystko jest proste i szybkie. Obsługuje spektrum systemów operacyjnych, języka programowania, ram i narzędzi.
- Horton działa platforma danych: - W oparciu o open source Apache Hadoop, jest zaufany przez wszystkich i zapewnia scentralizowaną YARN. Jest to najnowocześniejszy system, który zapewnia wszechstronny zakres oprogramowania.
- Cloudera Enterprise: - Jest obsługiwany przez Apache Hadoop. Od analityki po naukę danych - może robić wszystko w bezpiecznym i skalowalnym środowisku i zapewnia nieograniczone możliwości.
- MongoDB: - Jest to baza danych nowej generacji oparta na formacie NoSQL. Wykorzystuje model danych dokumentu podobny do JSON.
Przykłady oprogramowania do analizy Big Data
W tej sekcji zapewniamy szeroki zakres oprogramowania do analizy dużych zbiorów danych.
|
Lista oprogramowania do analizy Big Data |
|||
| Arcadia Data | Platforma Actian Analytics | Analizator dużych danych FICO | Syncsort |
| Usługi internetowe Amazon | Google Bigdata | Palantir BigData | Splunk Big data analytics |
| Google Big Query | Nazwa pliku | Oracle Bigdata Analytics | VMWare |
| Microsoft Azure | IBM Big Data | DataTorrent | Pentaho Bigdata Analytics |
| Niebieski szpon | Wavefront | Qubole | MongoDB |
| Informatica power center edycja bigdata | Cloudera Enterprise Big data | MapR zbieżna platforma danych | BigObject |
| GoodData | Hub sygnałowy rozwiązań Opera | Platforma danych HortonWork | SAP Big Data Analytics |
| Następna ścieżka | Platforma Big Data CSC | Platforma analityczna Kognito | 1010 danych |
| GE Przemysłowy internet | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Analityka Teradata Bigdata |
| Intel Bigdata | Guawy | HP Big Data | Dell Big Data Analytics |
| Kluczowe Bigdata | Mu Sigma Big Data | Cisco Bigdata | MicroStrategy Bigdata |
Wniosek - oprogramowanie do analizy Big Data
Z góry możemy zrozumieć, że istnieje szeroka gama dostępnych narzędzi i technologii w dziedzinie analizy dużych zbiorów danych. Należy pamiętać, że niektóre z wyżej wymienionych technologii są odpowiednie i dlatego są dostępne dopiero po subskrypcji, podczas gdy inne są otwarte i dlatego są całkowicie bezpłatne. Na przykład w przypadku AWS należy wykupić abonament, w którym opłata jest naliczana według stawki godzinowej. Z drugiej strony praca Cloudera i Horton jest bezpłatna. Dlatego trzeba mądrze wybrać, które narzędzia lub technologię wybrać. Zazwyczaj płatne, licencjonowane oprogramowanie jest dobre do opracowywania oprogramowania na poziomie przedsiębiorstwa, ponieważ ma gwarancję wsparcia i konserwacji, dlatego nie ma niespodzianek po raz ostatni, a otwarte oprogramowanie jest dobre do nauki i początkowego programowania. Jednak nie oznacza to, że technologie open source nie są przeznaczone do opracowywania oprogramowania na poziomie produkcyjnym, obecnie wiele partii oprogramowania jest budowanych przy użyciu technologii open source.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po Koncepcjach oprogramowania do analizy Big Data. W tym miejscu omówiliśmy różne oprogramowanie do analizy dużych zbiorów danych, takie jak usługi Amazon Web, Microsoft Azure, Cloudera Enterprise itp. Możesz także przeczytać następujący artykuł, aby dowiedzieć się więcej -
- Narzędzia do analizy Big Data
- 5 wyzwań i rozwiązań z zakresu analizy dużych zbiorów danych
- Techniki Big Data
- Czy Big Data to baza danych?