Инструменты аналитики больших данных с их основными функциями

С ростом объема BigData и стремительным ростом облачных вычислений передовые Инструменты аналитики стали ключом к полноценному анализу данных. В этой статье мы обсудим основные инструменты BigData Analytics и их ключевые особенности.

• Apache Storm
• Таленд
• CouchDB
• Apache Spark
• Машина для сращивания
• Сюжетно
• Azure HDInsight
• р
• Skytree
• Lumify
• Apache Hadoop
• Куболе

Инструменты аналитики больших данных

Apache Storm: Apache Storm - это бесплатная система вычисления больших данных с открытым исходным кодом. Apache Storm также является продуктом Apache с фреймворком для обработки потоков данных в реальном времени и поддерживает любой язык программирования. Он предлагает распределенную отказоустойчивую систему обработки в реальном времени. С возможностями вычислений в реальном времени. Планировщик Storm управляет рабочей нагрузкой с несколькими узлами с учетом конфигурации топологии и хорошо работает с распределенной файловой системой Hadoop (HDFS).

Функции:

• По тестам он обрабатывает один миллион 100-байтовых сообщений в секунду на узел.
• Гарантия шторма для единицы данных будет обработана минимум один раз.
• Отличная горизонтальная масштабируемость
• Встроенная отказоустойчивость
• Автоматический перезапуск при сбоях
• Написано на Clojure
• Работает с топологией Direct Acyclic Graph (DAG).
• Выходные файлы в формате JSON
• Он имеет несколько вариантов использования - аналитика в реальном времени, обработка журналов, ETL, непрерывные вычисления, распределенный RPC, машинное обучение.

Таленд: Talend - это инструмент для работы с большими данными, который упрощает и автоматизирует интеграцию больших данных. Его графический мастер генерирует собственный код. Он также позволяет интегрировать большие данные, управлять основными данными и проверять качество данных.

Функции:

• Оптимизирует ETL и ELT для больших данных.
• Добейтесь скорости и масштаба искры.
• Ускоряет ваш переход в режим реального времени.
• Обрабатывает несколько источников данных.
• Предоставляет множество разъемов под одной крышей, что, в свою очередь, позволит вам настроить решение в соответствии с вашими потребностями.
• Платформа больших данных Talend упрощает использование MapReduce и Spark за счет создания собственного кода
• Повышение качества данных с помощью машинного обучения и обработки естественного языка
• Agile DevOps для ускорения проектов с большими данными
• Оптимизируйте все процессы DevOps

Apache CouchDB: Это кроссплатформенная база данных NoSQL с открытым исходным кодом, ориентированная на документы, которая нацелена на простоту использования и поддерживает масштабируемую архитектуру. Он написан на языке Erlang, ориентированном на параллелизм. Couch DB хранит данные в документах JSON, к которым можно получить доступ в Интернете или запросить с помощью JavaScript. Он предлагает распределенное масштабирование с отказоустойчивым хранилищем. Он позволяет получать доступ к данным, определяя протокол репликации Couch.

Функции:

• CouchDB - это одноузловая база данных, которая работает как любая другая база данных.
• Это позволяет запускать один логический сервер базы данных на любом количестве серверов.
• Он использует повсеместный протокол HTTP и формат данных JSON.
• вставка, обновление, поиск и удаление документов довольно просты
• Формат JavaScript Object Notation (JSON) можно переводить на разные языки.

Apache Spark: Spark также является очень популярным инструментом анализа больших данных с открытым исходным кодом. В Spark есть более 80 операторов высокого уровня, которые упрощают создание параллельных приложений. Он используется в большом количестве организаций для обработки больших наборов данных.

Функции:

• Он помогает запускать приложение в кластере Hadoop до 100 раз быстрее в памяти и в десять раз быстрее на диске.
• Он предлагает освещение Быстрая обработка
• Поддержка сложной аналитики
• Возможность интеграции с Hadoop и существующими данными Hadoop
• Он предоставляет встроенные API на Java, Scala или Python.
• Spark предоставляет возможности обработки данных в памяти, что намного быстрее, чем обработка диска, используемая MapReduce.
• Кроме того, Spark работает с HDFS, OpenStack и Apache Cassandra как в облаке, так и локально, добавляя еще один уровень универсальности операциям с большими данными.для вашего бизнеса.

Машина для сращивания: Это инструмент для анализа больших данных. Их архитектура переносима в общедоступные облака, такие как AWS, Azure и Google. .

Функции:

• Он может динамически масштабироваться от нескольких до тысяч узлов для поддержки приложений любого масштаба.
• Оптимизатор сварочной машины автоматически оценивает каждый запрос к распределенным регионам HBase.
• Уменьшите объем управления, разверните быстрее и снизьте риски
• Потребляйте быстрые потоковые данные, разрабатывайте, тестируйте и развертывайте модели машинного обучения

Сюжет: Plotly - это инструмент аналитики, который позволяет пользователям создавать диаграммы и информационные панели для публикации в Интернете.

Функции:

• Легко превращайте любые данные в привлекательную и информативную графику
• Он предоставляет проверяемым отраслям детализированную информацию о происхождении данных.
• Plotly предлагает неограниченный публичный файловый хостинг через бесплатный план сообщества

Azure HDInsight: Это облачный сервис Spark и Hadoop. Он предлагает облачные решения для больших данных в двух категориях: Standard и Premium. Он предоставляет организации кластер корпоративного уровня для выполнения рабочих нагрузок с большими данными.

Функции:

• Надежная аналитика с лучшим в отрасли SLA
• Он предлагает безопасность и мониторинг корпоративного уровня.
• Защита активов данных и распространение локальных средств управления безопасностью и управлением на облако
• Высокопроизводительная платформа для разработчиков и ученых
• Интеграция с ведущими приложениями для повышения производительности
• Разверните Hadoop в облаке без покупки нового оборудования и других предварительных затрат.

Р: R - это язык программирования и бесплатное программное обеспечение, а также статистические и графические вычисления. Язык R популярен среди статистиков и разработчиков данных для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. R Language предоставляет большое количество статистических тестов.

Функции:

• R в основном используется вместе со стеком JupyteR (Julia, Python, R) для обеспечения широкомасштабного статистического анализа и визуализации данных. Среди 4 широко используемых инструментов визуализации больших данных, JupyteR является одним из них, более 9000 алгоритмов и модулей CRAN (Comprehensive R Archive Network) позволяют составлять любую аналитическую модель, запускать ее в удобной среде, настраивать ее на ходу и проверять результаты анализа. однажды. Язык R имеет следующее:
  • R может работать внутри SQL-сервера
  • R работает как на серверах Windows, так и на Linux.
  • R поддерживает Apache Hadoop и Spark
  • R очень портативен
  • R легко масштабируется от одной тестовой машины до огромных озер данных Hadoop
• Эффективное средство обработки и хранения данных,
• Он предоставляет набор операторов для вычислений на массивах, в частности, на матрицах,
• Он обеспечивает согласованный, интегрированный набор инструментов больших данных для анализа данных.
• Он предоставляет графические средства для анализа данных, которые отображаются либо на экране, либо на бумажном носителе.

Скайтри: Skytree - это инструмент анализа больших данных, который позволяет специалистам по обработке данных быстрее создавать более точные модели. Он предлагает точные прогностические модели машинного обучения, которые просты в использовании.

Функции:

• Масштабируемые алгоритмы
• Искусственный интеллект для специалистов по данным
• Это позволяет специалистам по обработке данных визуализировать и понимать логику решений машинного обучения.
• Легко адаптировать графический интерфейс или программно на Java через. Skytree
• Интерпретируемость модели
• Он предназначен для решения надежных задач прогнозирования с помощью возможностей подготовки данных.
• Программный и графический доступ

Lumify: Lumify считается платформой визуализации, слиянием больших данных и инструментом анализа. Он помогает пользователям обнаруживать связи и изучать взаимосвязи в своих данных с помощью набора аналитических опций.

использовать Python в Visual Studio

Функции:

• Он обеспечивает визуализацию как 2D, так и 3D графиков с множеством автоматических макетов.
• Анализ связей между объектами графа, интеграция с картографическими системами, геопространственный анализ, мультимедийный анализ, совместная работа в реальном времени через набор проектов или рабочих пространств.
• Он поставляется со специальной обработкой захвата и элементами интерфейса для текстового контента, изображений и видео.
• Функция его пространств позволяет вам организовать работу в виде набора проектов или рабочих пространств.
• Он основан на проверенных масштабируемых технологиях больших данных.
• Поддерживает облачную среду. Хорошо работает с Amazon AWS.

Hadoop: Многолетний чемпион в области обработки больших данных, известный своими возможностями обработки больших объемов данных. Он имеет низкие требования к оборудованию, поскольку платформа больших данных с открытым исходным кодом может работать как локально, так и в облаке. Главный Hadoop Преимущества и особенности следующие:

• Распределенная файловая система Hadoop, ориентированная на работу с огромной пропускной способностью - (HDFS)
• Модель с широкими возможностями настройки для обработки больших данных - (MapReduce)
• Планировщик ресурсов для управления ресурсами Hadoop - (YARN)
• Необходимый клей для обеспечения работы сторонних модулей с Hadoop - (библиотеки Hadoop)

Он предназначен для масштабирования с Apache Hadoop - программная среда, используемая для кластеризованной файловой системы и обработки больших данных. Он обрабатывает наборы больших данных с помощью модели программирования MapReduce. Hadoop - это среда с открытым исходным кодом, написанная на Java и обеспечивающая кроссплатформенную поддержку. Без сомнения, это лучший инструмент для работы с большими данными. Более половины компаний из списка Fortune 50 используют Hadoop. Некоторые из крупных имен включают в себя веб-службы Amazon, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook и т. Д. От отдельных серверов до тысяч машин.

Функции:

• Улучшения аутентификации при использовании прокси-сервера HTTP
• Спецификация для Hadoop-совместимой файловой системы
• Поддержка расширенных атрибутов файловой системы в стиле POSIX
• Он предлагает надежную экосистему, которая хорошо подходит для удовлетворения аналитических потребностей разработчика.
• Это обеспечивает гибкость в обработке данных
• Это позволяет ускорить обработку данных

Куболе: Служба данных Qubole - это независимая и всеобъемлющая платформа для работы с большими данными, которая самостоятельно управляет, обучается и оптимизируется на основе вашего использования. Это позволяет группе данных сосредоточиться на результатах бизнеса, а не на управлении платформой. Из многих известных имен, которые используют Qubole, входят музыкальная группа Warner, Adobe и Gannett. Ближайший конкурент Qubole - Revulytics.

На этом мы подошли к концу статьи. . Надеюсь, я пролил свет на ваши знания о Инструменты аналитики больших данных.

Теперь, когда вы разобрались с большими даннымиИнструменты аналитики иих ключевые особенности, ознакомьтесь с ' от Edureka, надежной компании по онлайн-обучению с сетью из более чем 250 000 довольных учащихся по всему миру. Учебный курс Edureka Big Data по сертификации Hadoop помогает учащимся стать экспертами в области HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume и Sqoop, используя примеры использования в реальном времени в области розничной торговли, социальных сетей, авиации, туризма, финансов.