Com o aumento do volume de BigData e o tremendo crescimento da computação em nuvem, a tecnologia de ponta Ferramentas de análise tornaram-se a chave para obter uma análise significativa dos dados. Neste artigo, discutiremos as principais ferramentas do BigData Analytics e seus principais recursos.
fantoche vs chef vs jenkins
- Tempestade Apache
- Talend
- CouchDB
- Apache Spark
- Máquina de emenda
- Completamente
- Azure HDInsight
- R
- Skytree
- Lumify
- Apache Hadoop
- Qubole
Ferramentas de análise de big data
Tempestade Apache: Apache Storm é um sistema de computação de big data gratuito e de código aberto. Apache Storm também é um produto Apache com uma estrutura em tempo real para processamento de fluxo de dados para suporte a qualquer linguagem de programação. Oferece um sistema de processamento distribuído em tempo real e tolerante a falhas. Com recursos de computação em tempo real. O planejador Storm gerencia a carga de trabalho com vários nós com referência à configuração da topologia e funciona bem com o Hadoop Distributed File System (HDFS).
Recursos:
- É avaliado como o processamento de um milhão de mensagens de 100 bytes por segundo por nó
- A garantia do Storm para a unidade de dados será processada pelo menos uma vez.
- Grande escalabilidade horizontal
- Tolerância a falhas embutida
- Reinicialização automática em caso de falhas
- Escrita por Clojure
- Funciona com topologia Direct Acyclic Graph (DAG)
- Os arquivos de saída estão no formato JSON
- Ele tem vários casos de uso - análise em tempo real, processamento de log, ETL, computação contínua, RPC distribuído, aprendizado de máquina.
Talend: Talend é uma ferramenta de big data que simplifica e automatiza a integração de big data. Seu assistente gráfico gera código nativo. Ele também permite integração de big data, gerenciamento de dados mestre e verifica a qualidade dos dados.
Recursos:
- Otimiza ETL e ELT para Big Data.
- Alcance a velocidade e escala de faísca.
- Acelera sua mudança para o tempo real.
- Lida com várias fontes de dados.
- Fornece vários conectores sob o mesmo teto, o que permitirá que você personalize a solução de acordo com sua necessidade.
- Talend Big Data Platform simplifica o uso de MapReduce e Spark, gerando código nativo
- Qualidade de dados mais inteligente com aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural
- Agile DevOps para acelerar projetos de big data
- Simplifique todos os processos DevOps
Apache CouchDB: É um banco de dados NoSQL de código aberto, plataforma cruzada e orientado a documentos que visa facilidade de uso e manter uma arquitetura escalável. Está escrito na linguagem Erlang orientada para a concorrência. O Couch DB armazena dados em documentos JSON que podem ser acessados na web ou consulta usando JavaScript. Ele oferece escalonamento distribuído com armazenamento tolerante a falhas. Ele permite acessar dados definindo o protocolo de replicação do sofá.
Recursos:
- CouchDB é um banco de dados de nó único que funciona como qualquer outro banco de dados
- Ele permite a execução de um único servidor de banco de dados lógico em qualquer número de servidores
- Ele usa o protocolo HTTP onipresente e o formato de dados JSON
- inserção, atualização, recuperação e exclusão de documentos são muito fáceis
- O formato JavaScript Object Notation (JSON) pode ser traduzido em diferentes idiomas
Apache Spark: Spark também é uma ferramenta analítica de big data muito popular e de código aberto. O Spark tem mais de 80 operadores de alto nível para facilitar a criação de aplicativos paralelos. É usado em uma ampla variedade de organizações para processar grandes conjuntos de dados.
Recursos:
- Ajuda a executar um aplicativo no cluster Hadoop, até 100 vezes mais rápido na memória e dez vezes mais rápido no disco
- Oferece processamento rápido de iluminação
- Suporte para análises sofisticadas
- Capacidade de integração com Hadoop e dados existentes do Hadoop
- Ele fornece APIs integradas em Java, Scala ou Python
- O Spark fornece recursos de processamento de dados na memória, que são muito mais rápidos do que o processamento de disco alavancado pelo MapReduce.
- Além disso, o Spark funciona com HDFS, OpenStack e Apache Cassandra, tanto na nuvem quanto no local, adicionando outra camada de versatilidade às operações de big datapara seu negócio.
Máquina de emenda: É uma ferramenta de análise de big data. Sua arquitetura é portátil em nuvens públicas, como AWS, Azure e Google .
Recursos:
- Ele pode escalar dinamicamente de alguns a milhares de nós para habilitar aplicativos em todas as escalas
- O otimizador Splice Machine avalia automaticamente todas as consultas para as regiões HBase distribuídas
- Reduza o gerenciamento, implante mais rápido e reduza os riscos
- Consumir dados de streaming rápido, desenvolver, testar e implantar modelos de aprendizado de máquina
Plotamente: Plotly é uma ferramenta analítica que permite aos usuários criar gráficos e painéis para compartilhar online.
Recursos:
- Transforme facilmente quaisquer dados em gráficos atraentes e informativos
- Ele fornece às indústrias auditadas informações refinadas sobre a proveniência dos dados
- Plotly oferece hospedagem ilimitada de arquivos públicos por meio de seu plano de comunidade gratuito
Azure HDInsight: É um serviço Spark e Hadoop na nuvem. Ele fornece ofertas de nuvem de big data em duas categorias, Standard e Premium. Ele fornece um cluster em escala corporativa para a organização executar suas cargas de trabalho de big data.
Recursos:
- Análise confiável com um SLA líder do setor
- Ele oferece segurança e monitoramento de nível empresarial
- Proteja os ativos de dados e estenda a segurança local e os controles de governança para a nuvem
- Uma plataforma de alta produtividade para desenvolvedores e cientistas
- Integração com os principais aplicativos de produtividade
- Implante o Hadoop na nuvem sem comprar novo hardware ou pagar outros custos iniciais
R: R é uma linguagem de programação e software livre e estatísticas e gráficos It’s Compute. A linguagem R é popular entre estatísticos e mineradores de dados para o desenvolvimento de software estatístico e análise de dados. A linguagem R fornece um grande número de testes estatísticos.
Recursos:
- R é usado principalmente junto com a pilha JupyteR (Julia, Python, R) para permitir análise estatística em larga escala e visualização de dados. Entre as 4 ferramentas de visualização de Big Data amplamente utilizadas, JupyteR é uma delas, mais 9.000 algoritmos e módulos CRAN (Comprehensive R Archive Network) permitem compor qualquer modelo analítico rodando-o em um ambiente conveniente, ajustando-o em movimento e inspecionando os resultados da análise de uma vez só. A linguagem R é a seguinte:
- R pode ser executado dentro do servidor SQL
- R é executado em servidores Windows e Linux
- R suporta Apache Hadoop e Spark
- R é altamente portátil
- R escala facilmente de uma única máquina de teste para vastos lagos de dados Hadoop
- Manuseio eficaz de dados e instalação de armazenamento,
- Ele fornece um conjunto de operadores para cálculos em matrizes, em particular, matrizes,
- Ele fornece uma coleção coerente e integrada de ferramentas de big data para análise de dados
- Ele fornece recursos gráficos para análise de dados que são exibidos na tela ou em papel
Skytree: Skytree é uma ferramenta de análise de big data que capacita os cientistas de dados a construir modelos mais precisos com mais rapidez. Ele oferece modelos de aprendizado de máquina preditivos precisos e fáceis de usar.
Recursos:
- Algoritmos altamente escaláveis
- Inteligência artificial para cientistas de dados
- Ele permite que os cientistas de dados visualizem e entendam a lógica por trás das decisões de ML
- O fácil de adotar GUI ou programaticamente em Java via. Skytree
- Interpretabilidade do modelo
- Ele é projetado para resolver problemas preditivos robustos com recursos de preparação de dados
- Acesso programático e GUI
Lumify: Lumify é considerada uma plataforma de visualização, fusão de big data e ferramenta de análise. Ajuda os usuários a descobrir conexões e explorar relacionamentos em seus dados por meio de um conjunto de opções analíticas.
Recursos:
- Ele fornece visualizações de gráficos 2D e 3D com uma variedade de layouts automáticos
- Análise de links entre entidades gráficas, integração com sistemas de mapeamento, análise geoespacial, análise multimídia, colaboração em tempo real por meio de um conjunto de projetos ou espaços de trabalho.
- Ele vem com processamento de ingestão específico e elementos de interface para conteúdo textual, imagens e vídeos
- O recurso de espaços permite que você organize o trabalho em um conjunto de projetos ou áreas de trabalho
- É baseado em tecnologias comprovadas e escalonáveis de Big Data
- Suporta o ambiente baseado em nuvem. Funciona bem com AWS da Amazon.
Hadoop: O campeão de longa data no campo de processamento de Big Data, conhecido por seus recursos para processamento de dados em grande escala. Ele tem baixo requisito de hardware devido à estrutura de Big Data de código aberto que pode ser executado no local ou na nuvem. O principal Hadoop benefícios e recursos são os seguintes:
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- Hadoop Distributed File System, orientado a trabalhar com largura de banda de grande escala - (HDFS)
- Um modelo altamente configurável para processamento de Big Data - (MapReduce)
- Um programador de recursos para gerenciamento de recursos do Hadoop - (YARN)
- A cola necessária para permitir que módulos de terceiros funcionem com Hadoop - (Bibliotecas Hadoop)
Ele é projetado para escalar verticalmente a partir do Apache Hadoop é uma estrutura de software empregada para sistema de arquivos em cluster e manipulação de big data. Ele processa conjuntos de dados de big data utilizando o modelo de programação MapReduce. Hadoop é uma estrutura de código aberto escrita em Java e oferece suporte para várias plataformas. Sem dúvida, esta é a melhor ferramenta de big data. Mais da metade das empresas da Fortune 50 usam Hadoop. Alguns dos grandes nomes incluem Amazon Web services, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook, etc., servidores únicos para milhares de máquinas.
Recursos:
- Melhorias de autenticação ao usar servidor proxy HTTP
- Especificação para esforço de sistema de arquivos compatível com Hadoop
- Suporte para atributos estendidos do sistema de arquivos estilo POSIX
- Ele oferece um ecossistema robusto que é adequado para atender às necessidades analíticas de um desenvolvedor
- Traz flexibilidade no processamento de dados
- Permite um processamento de dados mais rápido
Qubole: O serviço de dados Qubole é uma plataforma de big data independente e abrangente que gerencia, aprende e otimiza por conta própria a partir do seu uso. Isso permite que a equipe de dados se concentre nos resultados de negócios em vez de gerenciar a plataforma. Entre os muitos, poucos nomes famosos que usam Qubole incluem o grupo musical Warner, Adobe e Gannett. O competidor mais próximo de Qubole é Revulytics.
Com isso, chegamos ao final deste artigo . Espero ter lançado alguma luz sobre o seu conhecimento sobre Ferramentas de Big Data Analytics.
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