Са порастом обима БигДата и огромним растом рачунарства у облаку, врхунска оштрица Алати за аналитику постали су кључ за постизање смислене анализе података. У овом чланку ћемо размотрити најбоље алате БигДата Аналитицс и њихове кључне карактеристике.
- Апацхе Сторм
- Таленд
- ЦоуцхДБ
- Апацхе Спарк
- Спојна машина
- Плотли
- Азуре ХДИнсигхт
- Р.
- Скитрее
- Лумифи
- Апацхе Хадооп
- Куболе
Алати за аналитику великих података
Апацхе Сторм: Апацхе Сторм је систем за рачунање великих података отвореног кода и бесплатан. Апацхе Сторм такође је Апацхеов производ са оквиром у реалном времену за обраду токова података за било који програмски језик. Нуди дистрибуирани систем обраде у стварном времену, отпоран на грешке. Са могућностима рачунања у реалном времену. Планер олуја управља радним оптерећењем са више чворова у односу на конфигурацију топологије и добро функционише са системом дистрибуираних датотека Хадооп (ХДФС).
Карактеристике:
- Референтно је да обрађује милион порука од 100 бајтова у секунди по чвору
- Сигурност олује за јединицу података обрађиваће се најмање једном.
- Велика хоризонтална скалабилност
- Уграђена толеранција на кварове
- Аутоматско поновно покретање у случају падова
- Цлојуре-написано
- Ради са топологијом Дирецт Ацицлиц Грапх (ДАГ)
- Излазне датотеке су у ЈСОН формату
- Има вишеструке случајеве употребе - аналитика у реалном времену, обрада дневника, ЕТЛ, континуирано рачунање, дистрибуирани РПЦ, машинско учење.
Таленд: Таленд је алатка за велике податке која поједностављује и аутоматизује интеграцију великих података. Његов графички чаробњак генерише изворни код. Такође омогућава интеграцију великих података, управљање матичним подацима и проверу квалитета података.
Карактеристике:
- Поједностављује ЕТЛ и ЕЛТ за велике податке.
- Остваривање брзине и обима варнице.
- Убрзава ваш прелазак у реално време.
- Обрађује више извора података.
- Пружа бројне конекторе под једним кровом, што ће вам заузврат омогућити да прилагодите решење према својој потреби.
- Таленд Биг Дата Платформ поједностављује употребу МапРедуце и Спарк генеришући изворни код
- Паметнији квалитет података уз машинско учење и обраду природног језика
- Агиле ДевОпс за убрзавање пројеката великих података
- Поједноставите све ДевОпс процесе
Апацхе ЦоуцхДБ: То је база података НоСКЛ оријентисана на више платформи, оријентисана ка документима, чији је циљ једноставност употребе и држање скалабилне архитектуре. Написан је језиком оријентисаним на истовремени рад Ерланг. Цоуцх ДБ чува податке у ЈСОН документима којима се може приступити на мрежи или упити помоћу ЈаваСцрипт-а. Нуди дистрибуирано скалирање са складиштем отпорним на кварове. Омогућава приступ подацима дефинисањем протокола репликације кауча.
јава двоструко у инт конверзију
Карактеристике:
- ЦоуцхДБ је база података са једним чвором која ради као и свака друга база података
- Омогућава покретање једног логичког сервера базе података на било којем броју сервера
- Користи свеприсутни ХТТП протокол и формат података ЈСОН
- уметање, ажурирање, преузимање и брисање докумената је прилично једноставно
- ЈаваСцрипт Објецт Нотатион (ЈСОН) формат може се превести на различите језике
Апацхе Спарк: Спарк је такође веома популаран и отворен алат за аналитику великих података. Спарк има преко 80 оператора високог нивоа за олакшавање израде паралелних апликација. Користи се у широком спектру организација за обраду великих скупова података.
Карактеристике:
- Помаже у покретању апликације у кластеру Хадооп, до 100 пута брже у меморији и десет пута брже на диску
- Нуди брзу обраду осветљења
- Подршка за софистицирану аналитику
- Способност интеграције са Хадооп-ом и постојећим Хадооп подацима
- Пружа уграђене АПИ-је у Јави, Сцали или Питхону
- Спарк пружа могућности обраде података у меморији, што је много брже од обраде диска које користи МапРедуце.
- Поред тога, Спарк ради са ХДФС-ом, ОпенСтацк-ом и Апацхе Цассандром, како у облаку тако и унапред, додајући још један слој свестраности операцијама великих податаказа ваше пословање.
Машина за спајање: То је алат за аналитику великих података. Њихова архитектура је преносива на јавним облацима као што су АВС, Азуре и Гоогле .
Карактеристике:
- Може се динамички скалирати са неколико на хиљаде чворова како би омогућио апликације на свакој скали
- Оптимизатор уређаја за спајање аутоматски процењује сваки упит у дистрибуираним ХБасе регионима
- Смањите управљање, брже примените и смањите ризик
- Конзумирајте брзи пренос података, развијајте, тестирајте и примените моделе машинског учења
Сплетка: Плотли је аналитички алат који омогућава корисницима да креирају графиконе и контролне табле за дељење на мрежи.
Карактеристике:
- Све податке лако претворите у привлачну и информативну графику
- Пружа ревидираним индустријама прецизне информације о пореклу података
- Плотли нуди неограничен хостинг јавних датотека путем свог бесплатног плана заједнице
Азуре ХДИнсигхт: То је Спарк и Хадооп услуга у облаку. Пружа велике могућности облака података у две категорије, Стандардној и Премиум. Пружа кластер на нивоу предузећа да би организација могла да покреће своја велика оптерећења података.
Карактеристике:
- Поуздана аналитика са СЛА водећим у индустрији
- Нуди сигурност и надзор на нивоу предузећа
- Заштитите имовину података и проширите локалну контролу безбедности и управљања на облак
- Платформа високе продуктивности за програмере и научнике
- Интеграција са водећим апликацијама за продуктивност
- Поставите Хадооп у облак без куповине новог хардвера или плаћања других трошкова
Р: Р је програмски језик и бесплатни софтвер и то је Цомпуте статистика и графика. Језик Р је популаран међу статистичарима и рударима података за развој статистичког софтвера и анализе података. Р језик пружа велики број статистичких тестова.
Карактеристике:
- Р се углавном користи заједно са ЈупитеР стогом (Јулиа, Питхон, Р) за омогућавање широке статистичке анализе и визуализације података. Међу 4 широко коришћена алата за визуелизацију великих података, ЈупитеР је један од њих, 9.000 плус ЦРАН (Цомпрехенсиве Р Арцхиве Нетворк) алгоритми и модули омогућавају састављање било ког аналитичког модела који га покреће у прикладном окружењу, прилагођавање у покрету и преглед резултата анализе одмах. Р језик има следеће:
- Р може да ради унутар СКЛ сервера
- Р ради на Виндовс и Линук серверима
- Р подржава Апацхе Хадооп и Спарк
- Р је изузетно преносив
- Р се лако скалира од једне испитне машине до огромних Хадооп језера података
- Ефикасно складиште података,
- Пружа низ оператора за прорачуне на низовима, посебно матрице,
- Пружа кохерентну, интегрисану колекцију алата за велике податке за анализу података
- Пружа графичке уређаје за анализу података који се приказују на екрану или на штампаној копији
Скитрее: Скитрее је алат за аналитику великих података који омогућава научницима података да брже граде тачније моделе. Нуди тачне предиктивне моделе машинског учења који су једноставни за употребу.
Карактеристике:
- Веома скалабилни алгоритми
- Вештачка интелигенција за научнике података
- Омогућава научницима података да визуализују и разумеју логику која стоји иза одлука МЛ
- Једноставно усвајање ГУИ-а или програмски на Јави путем. Скитрее
- Интерпретабилност модела
- Дизајниран је за решавање робусних предиктивних проблема са могућностима припреме података
- Програмски и ГУИ приступ
Лумифи: Лумифи се сматра платформом за визуелизацију, фузијом великих података и алатом за анализу. Корисницима помаже да открију везе и истражују везе у својим подацима помоћу скупа аналитичких опција.
Карактеристике:
- Пружа и 2Д и 3Д визуализацију графова са разним аутоматским распоредима
- Анализа везе између графичких целина, интеграција са системима за мапирање, геопросторна анализа, мултимедијална анализа, сарадња у реалном времену кроз низ пројеката или радних простора.
- Долази са специфичном обрадом за унос и елементима интерфејса за текстуални садржај, слике и видео записе
- Карактеристика размака вам омогућава да рад организујете у скуп пројеката или радних простора
- Заснован је на доказаним, скалабилним технологијама великих података
- Подржава окружење засновано на облаку. Добро функционише са Амазоновим АВС-ом.
Хадооп: Дугогодишњи шампион у области обраде великих података, познат по својим могућностима за обраду података великих размера. Има мали хардверски захтев због отвореног кода Биг Дата фрамеворк-а који може да се покреће унапред или у облаку. Главни Хадооп предности и карактеристике су следеће:
- Дистрибуирани систем датотека Хадооп, оријентисан на рад са широким пропусним опсегом - (ХДФС)
- Веома конфигурабилан модел за обраду великих података - (МапРедуце)
- Планер ресурса за управљање ресурсима Хадооп - (ИАРН)
- Потребан лепак за омогућавање независним модулима да раде са Хадооп-ом - (Хадооп библиотеке)
Дизајниран је за скалирање од Апацхе Хадооп је софтверски оквир који се користи за груписани систем датотека и руковање великим подацима. Обрађује скупове података великих података користећи програмски модел МапРедуце. Хадооп је оквир отвореног кода који је написан на Јави и пружа подршку на више платформи. Нема сумње, ово је врхунски алат за велике податке. Преко половине компанија из Фортуне 50 користи Хадооп. Нека од великих имена укључују Амазон Веб услуге, Хортонворкс, ИБМ, Интел, Мицрософт, Фацебоок, итд. Појединачне сервере на хиљаде машина.
Карактеристике:
- Побољшања аутентификације приликом коришћења ХТТП проки сервера
- Спецификација за напор компатибилног система датотека Хадооп
- Подршка за проширене атрибуте система датотека у стилу ПОСИКС
- Нуди робусни екосистем који је добро прилагођен аналитичким потребама програмера
- Доноси флексибилност у обради података
- Омогућава бржу обраду података
Куболе: Услуга података Куболе је независна и свеобухватна платформа за велике податке која самостално управља, учи и оптимизује из ваше употребе. То омогућава тиму за податке да се концентрише на пословне резултате уместо на управљање платформом. Од многих, неколико познатих имена која користе Куболе укључују музичку групу Варнер, Адобе и Ганнетт. Најближи конкурент Куболе-у је Ревулитицс.
алгоритми за сортирање ц ++
Овим смо дошли до краја овог чланка . Надам се да сам бацио светло на ваше знање Алати за аналитику великих података.
Сад кад сте разумели велике податкеАлати за аналитику ињихове кључне карактеристике, погледајте ' Едурека, поуздана компанија за учење на мрежи са мрежом од више од 250 000 задовољних ученика раширених широм света. Едурека курс обуке за сертификацију великих података помаже ученицима да постану стручњаци за ХДФС, предиво, МапРедуце, свињу, кошницу, ХБасе, Оозие, Флуме и Скооп користећи случајеве коришћења у реалном времену на малопродаји, друштвеним медијима, ваздухопловству, туризму, финансијском домену.