Nástroje pro analýzu velkých dat s jejich klíčovými funkcemi

S nárůstem objemu BigData a obrovským růstem cloud computingu je to špička Analytické nástroje se staly klíčem k dosažení smysluplné analýzy dat. V tomto článku probereme nejlepší nástroje BigData Analytics a jejich klíčové funkce.

• Apache Storm
• Talend
• CouchDB
• Apache Spark
• Spojovací stroj
• Spiknutí
• Azure HDInsight
• R
• Skytree
• Lumify
• Apache Hadoop
• Qubole

Big Data Analytics Tools

Apache Storm: Apache Storm je open-source a bezplatný výpočetní systém pro velká data. Apache Storm také produkt Apache s rámcem v reálném čase pro zpracování datového proudu pro podporu libovolného programovacího jazyka. Nabízí distribuovaný systém zpracování chyb odolný proti chybám v reálném čase. Díky možnosti výpočtu v reálném čase. Plánovač Storm spravuje pracovní zátěž s více uzly s odkazem na konfiguraci topologie a funguje dobře s Hadoop Distributed File System (HDFS).

Funkce:

• Je srovnáván jako zpracování jednoho milionu 100 bajtových zpráv za sekundu na uzel
• Zajištění bouře pro jednotku dat bude zpracováno minimálně jednou.
• Skvělá horizontální škálovatelnost
• Integrovaná odolnost proti chybám
• Automatický restart při selhání
• Clojure-písemné
• Pracuje s topologií Direct Acyclic Graph (DAG)
• Výstupní soubory jsou ve formátu JSON
• Má několik případů použití - analytika v reálném čase, zpracování protokolů, ETL, průběžné výpočty, distribuované RPC, strojové učení.

Talent: Talend je nástroj pro velká data, který zjednodušuje a automatizuje integraci velkých dat. Jeho grafický průvodce generuje nativní kód. Umožňuje také integraci velkých dat, správu kmenových dat a kontrolu kvality dat.

Funkce:

• Zefektivňuje ETL a ELT pro velká data.
• Dosáhněte rychlosti a rozsahu jiskry.
• Urychluje váš přesun do reálného času.
• Zpracovává více zdrojů dat.
• Poskytuje četné konektory pod jednou střechou, což vám zase umožní přizpůsobit řešení podle vašich potřeb.
• Talend Big Data Platform zjednodušuje používání MapReduce a Spark generováním nativního kódu
• Chytřejší kvalita dat díky strojovému učení a zpracování přirozeného jazyka
• Agilní DevOps k urychlení velkých datových projektů
• Zefektivněte všechny procesy DevOps

Apache CouchDB: Jedná se o open-source, multiplatformní, dokumentově orientovanou databázi NoSQL, jejímž cílem je snadné použití a držení škálovatelné architektury. Je napsán v souběžně orientovaném jazyce Erlang. Couch DB ukládá data do dokumentů JSON, ke kterým lze přistupovat na webu nebo v dotazu pomocí JavaScriptu. Nabízí distribuované škálování s úložištěm odolným proti chybám. Umožňuje přístup k datům definováním protokolu Couch Replication Protocol.

Funkce:

• CouchDB je databáze s jedním uzlem, která funguje jako každá jiná databáze
• Umožňuje provozovat jeden logický databázový server na libovolném počtu serverů
• Využívá všudypřítomný protokol HTTP a datový formát JSON
• vkládání, aktualizace, načítání a mazání dokumentů je poměrně snadné
• Formát JSON (JavaScript Object Notation) lze přeložit do různých jazyků

Apache Spark: Spark je také velmi populární a open-source nástroj pro analýzu velkých dat. Spark má více než 80 operátorů na vysoké úrovni pro snadné vytváření paralelních aplikací. Používá se v široké škále organizací ke zpracování velkých datových sad.

Funkce:

• Pomáhá spustit aplikaci v clusteru Hadoop, až 100krát rychlejší v paměti a desetkrát rychlejší na disku
• Nabízí osvětlení Rychlé zpracování
• Podpora sofistikované analýzy
• Schopnost integrace s Hadoop a stávajícími daty Hadoop
• Poskytuje integrovaná rozhraní API v prostředí Java, Scala nebo Python
• Spark poskytuje možnosti zpracování dat v paměti, což je mnohem rychlejší než zpracování disku využívané MapReduce.
• Kromě toho Spark pracuje s HDFS, OpenStack a Apache Cassandra, a to jak v cloudu, tak i na místě, a přidává další vrstvu všestrannosti do velkých datových operacípro vaše podnikání.

Spojovací stroj: Je to velký nástroj pro analýzu dat. Jejich architektura je přenosná přes veřejné cloudy, jako jsou AWS, Azure a Google .

přenést soubory do instance systému ec2 windows

Funkce:

• Může dynamicky škálovat od několika do tisíců uzlů a povolit aplikace v každém měřítku
• Optimalizátor Splice Machine automaticky vyhodnotí každý dotaz do distribuovaných oblastí HBase
• Snižte správu, nasaďte rychleji a snižte riziko
• Využívejte rychle streamovaná data, vyvíjejte, testujte a nasazujte modely strojového učení

Spiknutí: Plotly je analytický nástroj, který umožňuje uživatelům vytvářet grafy a řídicí panely pro online sdílení.

Funkce:

• Snadno proměňte všechna data v poutavou a poučnou grafiku
• Poskytuje auditovaným průmyslovým odvětvím podrobné informace o původu dat
• Plotly nabízí neomezený veřejný hosting souborů prostřednictvím bezplatného komunitního plánu

Azure HDInsight: Jedná se o službu Spark a Hadoop v cloudu. Poskytuje velké cloudové datové nabídky ve dvou kategoriích, Standard a Premium. Poskytuje organizační klastr pro organizaci, aby mohla spouštět své velké datové úlohy.

Funkce:

• Spolehlivá analýza se špičkovou SLA
• Nabízí zabezpečení a monitorování na podnikové úrovni
• Chraňte datová aktiva a rozšiřte místní zabezpečení a řízení do cloudu
• Vysoce produktivní platforma pro vývojáře a vědce
• Integrace s předními aplikacemi produktivity
• Nasazujte Hadoop v cloudu, aniž byste kupovali nový hardware nebo platili další počáteční náklady

R: R je programovací jazyk a svobodný software a statistická a grafická aplikace It’s Compute. Jazyk R je populární mezi statistiky a těžebními pracovníky pro vývoj statistického softwaru a analýzy dat. Jazyk R poskytuje velké množství statistických testů.

Funkce:

nainstalovat php na Windows 8

• R se většinou používá společně se zásobníkem JupyteR (Julia, Python, R) pro umožnění rozsáhlé statistické analýzy a vizualizace dat. Mezi 4 široce používanými nástroji pro vizualizaci velkých dat je JupyteR jedním z nich, algoritmy a moduly 9 000 plus CRAN (Comprehensive R Archive Network) umožňují sestavení libovolného analytického modelu, který jej běží ve vhodném prostředí, jeho přizpůsobení na cestách a kontrolu výsledků analýzy najednou. Jazyk R má následující:
  • R může běžet uvnitř serveru SQL
  • R běží na serverech Windows i Linux
  • R podporuje Apache Hadoop a Spark
  • R je vysoce přenosný
  • R lze snadno škálovat z jednoho testovacího stroje do obrovských datových jezer Hadoop
• Efektivní zařízení pro zpracování a skladování dat,
• Poskytuje sadu operátorů pro výpočty na polích, zejména maticích,
• Poskytuje ucelenou a integrovanou kolekci nástrojů velkých dat pro analýzu dat
• Poskytuje grafické vybavení pro analýzu dat, která se zobrazují na obrazovce nebo v tištěné podobě

Skytree: Skytree je nástroj pro velkou analýzu dat, který umožňuje vědcům v oblasti dat rychleji vytvářet přesnější modely. Nabízí přesné prediktivní modely strojového učení, které se snadno používají.

Funkce:

• Vysoce škálovatelné algoritmy
• Umělá inteligence pro datové vědce
• Umožňuje vědcům v oblasti dat vizualizovat a porozumět logice za rozhodnutími ML
• Snadné přijetí grafického uživatelského rozhraní nebo programově v Javě prostřednictvím. Skytree
• Interpretovatelnost modelu
• Je navržen k řešení robustních prediktivních problémů s možnostmi přípravy dat
• Programový a GUI přístup

Lumify: Lumify je považován za vizualizační platformu, fúzi velkých dat a analytický nástroj. Pomáhá uživatelům objevit spojení a prozkoumat vztahy v jejich datech prostřednictvím sady analytických možností.

Funkce:

• Poskytuje 2D i 3D vizualizace grafů s řadou automatických rozvržení
• Analýza propojení mezi entitami grafu, integrace s mapovacími systémy, geoprostorová analýza, multimediální analýza, spolupráce v reálném čase prostřednictvím sady projektů nebo pracovních prostorů.
• Dodává se se specifickým zpracováním zpracování a prvky rozhraní pro textový obsah, obrázky a videa
• Funkce mezer vám umožňuje organizovat práci do sady projektů nebo pracovních prostorů
• Je postaven na osvědčených, škálovatelných technologiích pro velká data
• Podporuje cloudové prostředí. Funguje dobře s AWS od Amazonu.

Hadoop: Dlouholetý šampión v oblasti zpracování velkých dat, známý svými schopnostmi pro zpracování dat ve velkém měřítku. Má nízké hardwarové požadavky kvůli open-source Big Data framework může běžet on-prem nebo v cloudu. Hlavní Hadoop výhody a funkce jsou následující:

• Distribuovaný systém souborů Hadoop zaměřený na práci s velkou šířkou pásma - (HDFS)
• Vysoce konfigurovatelný model pro zpracování velkých dat - (MapReduce)
• Plánovač zdrojů pro správu prostředků Hadoop - (YARN)
• Potřebné lepidlo umožňující práci modulů třetích stran s Hadoop - (Hadoop Libraries)

Je navržen tak, aby se zvýšil z Apache Hadoop je softwarový rámec používaný pro klastrovaný souborový systém a zpracování velkých dat. Zpracovává datové sady velkých dat s využitím programovacího modelu MapReduce. Hadoop je open-source framework, který je napsán v Javě a poskytuje podporu napříč platformami. Není pochyb o tom, že se jedná o nejvyšší nástroj pro velká data. Více než polovina společností z žebříčku Fortune 50 používá Hadoop. Mezi velká jména patří Amazon Web Services, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook atd. Jednotlivé servery pro tisíce strojů.

Funkce:

• Vylepšení ověřování při použití serveru proxy HTTP
• Specifikace pro úsilí systému kompatibilní s Hadoop
• Podpora rozšířených atributů systému souborů ve stylu POSIX
• Nabízí robustní ekosystém, který je vhodný pro analytické potřeby vývojáře
• Přináší flexibilitu při zpracování dat
• Umožňuje rychlejší zpracování dat

Qubole: Datová služba Qubole je nezávislá a all-inclusive platforma pro velká data, která sama spravuje, učí se a optimalizuje z vašeho používání. To umožňuje datovému týmu soustředit se na obchodní výsledky namísto správy platformy. Z mnoha slavných jmen, která používají Qubole, patří hudební skupina Warner, Adobe a Gannett. Nejbližším konkurentem Qubole je Revulytics.

Tím se dostáváme na konec tohoto článku . Doufám, že jsem na vaše znalosti vrhl trochu světla Big Data Analytics nástroje.

Nyní, když jste pochopili velká dataAnalytické nástroje ajejich klíčové vlastnosti, podívejte se na ' Edureka, důvěryhodná online vzdělávací společnost se sítí více než 250 000 spokojených studentů po celém světě. Kurz certifikace Edureka Big Data Hadoop Certification Training pomáhá studentům stát se odborníky na HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume a Sqoop pomocí případů použití v reálném čase v oblasti maloobchodu, sociálních médií, letectví, cestovního ruchu, financí.