Orodja za analitiko velikih podatkov s svojimi ključnimi lastnostmi

Ta članek vam bo na informativen način pomagal pri celovitem poznavanju orodij BigData Analytics in njihovih ključnih lastnosti.

Z naraščanjem obsega BigData in izjemno rastjo računalništva v oblaku je vrhunec Orodja Analytics so postala ključ za smiselno analizo podatkov. V tem članku bomo obravnavali najboljša orodja BigData Analytics in njihove ključne značilnosti.

Orodja za analizo velikih podatkov

Apache Storm: Apache Storm je odprtokodni in brezplačen sistem za računanje velikih podatkov. Apache Storm je tudi izdelek Apache s sprotnim okvirom za obdelavo podatkovnega toka za podporo kateremu koli programskemu jeziku. Ponuja distribuiran sistem obdelave v realnem času, odporen na napake. Z računskimi zmožnostmi v realnem času. Načrtovalnik Storm upravlja delovno obremenitev z več vozlišči glede na konfiguracijo topologije in dobro deluje s sistemom porazdeljenega datotečnega sistema Hadoop (HDFS).





BigData-Analytics-tools-Edureka-Apache-StormLastnosti:

  • Primerljivo je, da obdeluje milijon 100 bajtov sporočil na sekundo na vozlišče
  • Storm jamstvo za enoto podatkov bo obdelano vsaj enkrat.
  • Velika vodoravna razširljivost
  • Vgrajena odpornost na napake
  • Samodejni ponovni zagon ob zrušitvah
  • Clojure-napisano
  • Deluje s topologijo neposrednega acikličnega grafa (DAG)
  • Izhodne datoteke so v obliki JSON
  • Ima več primerov uporabe - analitika v realnem času, obdelava dnevnikov, ETL, neprekinjeno računanje, porazdeljeni RPC, strojno učenje.

Talend: Talend je orodje za velike podatke, ki poenostavlja in avtomatizira integracijo velikih podatkov. Njegov grafični čarovnik generira izvorno kodo. Omogoča tudi integracijo velikih podatkov, upravljanje glavnih podatkov in preverja kakovost podatkov.



Lastnosti:

  • Poenostavlja ETL in ELT za velike podatke.
  • Doseči hitrost in obseg iskre.
  • Pospeši vaš premik v realnem času.
  • Obdeluje več virov podatkov.
  • Ponuja številne priključke pod eno streho, kar vam bo omogočilo, da prilagodite rešitev glede na vaše potrebe.
  • Talend Big Data Platform poenostavlja uporabo MapReduce in Spark z ustvarjanjem izvorne kode
  • Pametnejša kakovost podatkov s strojnim učenjem in obdelavo naravnega jezika
  • Agile DevOps za pospešitev velikih podatkovnih projektov
  • Poenostavite vse procese DevOps

Apache CouchDB: To je odprtokodna baza podatkov NoSQL, usmerjena v različne platforme, usmerjena v dokumente, katere cilj je enostavnost uporabe in prilagodljiva arhitektura. Napisan je v sočasnem jeziku Erlang. Couch DB shranjuje podatke v dokumente JSON, do katerih lahko dostopate po spletu ali poizvedbah z uporabo JavaScript. Ponuja porazdeljeno skaliranje z odpornim pomnilnikom. Omogoča dostop do podatkov z definiranjem protokola za razmnoževanje kavča.

Lastnosti:



  • CouchDB je baza podatkov z enim vozliščem, ki deluje kot katera koli druga baza podatkov
  • Omogoča zagon enega strežnika logične baze podatkov na poljubnem številu strežnikov
  • Uporablja vseprisotni protokol HTTP in format podatkov JSON
  • vstavljanje, posodabljanje, iskanje in brisanje dokumentov je zelo enostavno
  • Oblika zapisa zapisa JavaScript (JSON) je lahko prevedljiva v različne jezike

Apache Spark: Spark je tudi zelo priljubljeno in odprtokodno orodje za analizo velikih podatkov. Spark ima več kot 80 visokokakovostnih operaterjev, ki omogočajo enostavno vzporedne vzporedne aplikacije. Uporablja se v številnih organizacijah za obdelavo velikih naborov podatkov.

Lastnosti:

  • Pomaga zagnati aplikacijo v gruči Hadoop, do 100-krat hitreje v pomnilniku in desetkrat hitreje na disku
  • Ponuja svetlobno hitro obdelavo
  • Podpora za sofisticirano analitiko
  • Sposobnost integracije s Hadoop in obstoječimi Hadoop podatki
  • Ponuja vgrajene API-je v Javi, Scali ali Pythonu
  • Spark zagotavlja zmožnosti obdelave podatkov v pomnilniku, kar je precej hitreje kot obdelava diska, ki jo izkorišča MapReduce.
  • Poleg tega Spark deluje v HDFS, OpenStack in Apache Cassandra, tako v oblaku kot v vnaprejšnji različici, dodaja še en sloj vsestranskosti operacijam velikih podatkovza vaše podjetje.

Spojni stroj: Je orodje za analizo velikih podatkov. Njihova arhitektura je prenosljiva v javnih oblakih, kot so AWS, Azure in Google .

Lastnosti:

pretvori datum niza v datum v
  • Dinamično lahko meri od nekaj do tisoč vozlišč, da omogoči aplikacije na vsakem merilu
  • Optimizator naprave za spajanje samodejno oceni vsako poizvedbo v porazdeljenih regijah HBase
  • Zmanjšajte upravljanje, hitreje uporabite in zmanjšajte tveganje
  • Porabite podatke za hitro pretakanje, razvijajte, preizkušajte in uvajajte modele strojnega učenja

Sklenjeno: Plotly je analitično orodje, ki uporabnikom omogoča ustvarjanje grafikonov in nadzornih plošč za skupno rabo v spletu.

Lastnosti:

  • Vse podatke enostavno spremenite v privlačno in informativno grafiko
  • Revidiranim panogam zagotavlja natančne informacije o izvoru podatkov
  • Plotly ponuja neomejeno gostovanje javnih datotek prek svojega brezplačnega načrta skupnosti

Azure HDInsight: To je storitev Spark in Hadoop v oblaku. Ponuja ponudbe oblakov za velike podatke v dveh kategorijah, Standard in Premium. Omogoča grozd podjetja, da organizacija lahko izvaja svoje obremenitve velikih podatkov.

Lastnosti:

  • Zanesljiva analitika z vodilno SLA v panogi
  • Ponuja varnost in nadzor na ravni podjetja
  • Zaščitite podatkovna sredstva in razširite nadzor na področju varnosti in upravljanja na oblak
  • Visoko produktivna platforma za razvijalce in znanstvenike
  • Integracija z vodilnimi aplikacijami za produktivnost
  • Uvedite Hadoop v oblaku brez nakupa nove strojne opreme ali plačevanja drugih vnaprejšnjih stroškov

R: R je programski jezik in brezplačna programska oprema, statistika in grafika je Compute. Jezik R je priljubljen med statistiki in rudarji podatkov za razvoj statistične programske opreme in analize podatkov. R Language ponuja veliko število statističnih testov.

Lastnosti:

  • R se večinoma uporablja skupaj s skladom JupyteR (Julia, Python, R) za omogočanje obsežne statistične analize in vizualizacije podatkov. Med štirimi pogosto uporabljenimi orodji za vizualizacijo velikih podatkov je JupyteR eno izmed njih, 9.000 plus CRAN (Celovito arhivsko omrežje R) algoritmi in moduli, ki omogočajo sestavljanje katerega koli analitičnega modela, ki ga izvaja v priročnem okolju, prilagajanje na poti in pregled rezultatov analize naenkrat. Jezik R ima naslednje:
    • R se lahko izvaja znotraj strežnika SQL
    • R deluje na strežnikih Windows in Linux
    • R podpira Apache Hadoop in Spark
    • R je zelo prenosljiv
    • R se enostavno prilagodi od enega preskusnega stroja do obsežnih podatkovnih jezer Hadoop
  • Učinkovita naprava za obdelavo in shranjevanje podatkov,
  • Zagotavlja niz operaterjev za izračune na nizih, zlasti matrike,
  • Zagotavlja skladno, integrirano zbirko orodij za velike podatke za analizo podatkov
  • Ponuja grafične pripomočke za analizo podatkov, ki se prikažejo na zaslonu ali na papirju

Skytree: Skytree je orodje za analizo velikih podatkov, ki znanstvenikom podatkov omogoča hitrejšo izdelavo natančnejših modelov. Ponuja natančne napovedne modele strojnega učenja, ki so enostavni za uporabo.

Lastnosti:

  • Zelo razširljivi algoritmi
  • Umetna inteligenca za podatkovne znanstvenike
  • Znanstvenikom podatkov omogoča vizualizacijo in razumevanje logike odločitev ML
  • Enostaven za uporabo GUI ali programsko v Javi prek. Skytree
  • Razlaga modela
  • Zasnovan je za reševanje močnih napovednih težav s sposobnostmi priprave podatkov
  • Programski in GUI dostop

Lumify: Lumify velja za platformo za vizualizacijo, fuzijo velikih podatkov in orodje za analizo. Uporabnikom pomaga s pomočjo nabora analitičnih možnosti odkriti povezave in raziskati odnose v svojih podatkih.

Lastnosti:

  • Ponuja tako 2D kot 3D grafiko z različnimi samodejnimi postavitvami
  • Analiza povezav med grafičnimi entitetami, integracija s sistemi za preslikavo, geoprostorska analiza, multimedijska analiza, sodelovanje v realnem času prek nabora projektov ali delovnih prostorov.
  • Na voljo je s posebnimi elementi za obdelavo in vmesniki za besedilno vsebino, slike in videoposnetke
  • Funkcija presledkov vam omogoča, da delo organizirate v sklop projektov ali delovnih prostorov
  • Zasnovan je na preizkušenih, razširljivih tehnologijah velikih podatkov
  • Podpira okolje v oblaku. Dobro deluje z Amazonovim AWS.

Hadoop: Dolgoletni prvak na področju obdelave velikih podatkov, znan po svojih zmogljivostih za obsežno obdelavo podatkov. Zahteva po strojni opremi je nizka zaradi odprtokodnega ogrodja za velike podatke, ki ga lahko izvajate v prednastavitvi ali v oblaku. Glavni Hadoop prednosti in lastnosti so naslednje:

  • Distribuirani datotečni sistem Hadoop, usmerjen v delo z obsežno pasovno širino - (HDFS)
  • Zelo nastavljiv model za obdelavo velikih podatkov - (MapReduce)
  • Načrtovalnik virov za upravljanje virov Hadoop - (YARN)
  • Potrebno lepilo za omogočanje neodvisnih modulov za delo s Hadoop - (Hadoop knjižnice)

Zasnovan je za razširitev iz Apache Hadoop je programski okvir, ki se uporablja za gručasti datotečni sistem in obdelavo velikih podatkov. Podatkovne nize velikih podatkov obdeluje z uporabo programskega modela MapReduce. Hadoop je odprtokodni okvir, ki je napisan v Javi in ​​zagotavlja podporo med različnimi platformami. Brez dvoma je to vrhunsko orodje za velike podatke. Več kot polovica podjetij Fortune 50 uporablja Hadoop. Nekatera velika imena vključujejo spletne storitve Amazon, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook itd. Posamezne strežnike na tisoče računalnikov.

Lastnosti:

  • Izboljšave overjanja pri uporabi strežnika proxy HTTP
  • Specifikacija prizadevanj združljivega datotečnega sistema Hadoop
  • Podpora za razširjene atribute datotečnega sistema v slogu POSIX
  • Ponuja močan ekosistem, ki je zelo primeren za analitične potrebe razvijalca
  • Prinaša prilagodljivost pri obdelavi podatkov
  • Omogoča hitrejšo obdelavo podatkov

Qubole: Podatkovna storitev Qubole je neodvisna in vseobsegajoča platforma za velike podatke, ki sama upravlja, se uči in optimizira od vaše uporabe. To omogoča podatkovni skupini, da se namesto na upravljanje platforme osredotoči na poslovne rezultate. Med številnimi znanimi imeni, ki uporabljajo Qubole, so glasbena skupina Warner, Adobe in Gannett. Najbližji konkurent Qubole je Revulytics.

S tem smo prišli do konca tega članka . Upam, da sem malo osvetlil vaše znanje Orodja za analitiko velikih podatkov.

Zdaj, ko ste razumeli velike podatkeOrodja za analitiko innjihove ključne lastnosti, si oglejte ' Edureka, zaupanja vredno podjetje za spletno učenje z mrežo več kot 250.000 zadovoljnih učencev, razširjenih po vsem svetu. Tečaj Edureka Big Data Hadoop Certification Training pomaga učencem, da postanejo strokovnjaki za HDFS, prejo, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume in Sqoop z uporabo primerov uporabe v realnem času na področju maloprodaje, družbenih medijev, letalstva, turizma, financ