Introducere în software-ul Big Data Analytics
Datele mari sunt cuvintele cheie. Este cel mai preferat și cel mai solicitat job. Astăzi, în acest articol despre software-ul de analiză Big Data, vom vorbi despre ce este datele mari, de ce este important, cum se realizează și, cel mai important, ne vom concentra pe ce instrumente și software sunt disponibile pe piață pentru a face analiză de date mari.
Date mari este numele dat datelor cu dimensiuni foarte mari. De obicei, datele cu dimensiunea mai multor câțiva terabyte se numesc date mari. Puteți înțelege datele mari ca date generate de mașina POS de către diferitele magazine ale Walmart în toată lumea într-o zi sau peste o săptămână. Există patru caracteristici caracteristice ale datelor mari: - volum mare, viteză ridicată, varietate mare și veridicitate ridicată. Ce înseamnă că acele date care au dimensiuni uriașe, sunt generate cu viteză mare și conțin o mulțime de variații interne în ceea ce privește tipul de date, formatul de date etc. pot fi clasificate ca date mari.
Datele mari se mai numesc calcul distribuit.
Deoarece datele uriașe sunt generate în fiecare zi și există un potențial uriaș de perspective care pot fi extrase din astfel de date pentru a obține valoare de afaceri, domeniul de date mari este în creștere și, prin urmare, este atât de solicitat.
Conceptele importante ale software-ului Big Data Analytics
Cum se gestionează și prelucrează datele mari este o întrebare comună. Acest lucru se întâmplă în mintea tinerilor profesioniști care doresc să înceapă să învețe tehnologii de date mari, precum și VP-uri senior și director de inginerie a marilor corporații care doresc să analizeze potențialul de date mari și să le implementeze în organizație.
Injecția de date, stocarea datelor, procesarea și generarea informațiilor sunt fluxul de lucru obișnuit în spațiul mare de date. Primele date sunt injectate din sistemul sursă către ecosistemul de date mari (Hadoop, de exemplu) și același lucru se poate face printr-un sistem de injecție de date, cum ar fi AVRO sau Scoop. După aceea, datele injectate trebuie să fie stocate undeva, HDFS este ceea ce se folosește cel mai des pentru asta. Procesarea se poate face prin Pig sau Hive, iar analiza poate fi realizată de către Spark. Dar, în afară de asta, există câteva alte componente ale ecosistemului Hadoop care oferă una sau alta funcționalitate importantă.
Un întreg cadru Hadoop este furnizat de mulți distribuitori precum Cloudera, Horton, IBM, Amazon etc.
Apache Hadoop este cea mai comună platformă pentru Hadoop. Hadoop este colecția de utilități software open source. Rezolvă problemele care implică manipularea și procesarea unei cantități masive de date printr-o rețea de computere numită clustere.
Aplicațiile Hadoop sunt rulate folosind paradigma MapReduce. În MapReduce, datele sunt procesate în diferite noduri CPU în paralel. Cadrul Hadoop poate dezvolta aplicații care rulează pe clustere de calculatoare și sunt foarte tolerante la erori.
Arhitectura Hadoop are patru module: -
1. Hadoop comun: -
- Biblioteci și utilități Java solicitate de alte module Hadoop
- furnizează abstractizări ale sistemului de fișiere și ale sistemului de operare
- conține fișierele și scripturile Java esențiale care sunt necesare pentru a porni și a rula Hadoop.
2. HADOOP HARN:
- cadru pentru planificarea locurilor de muncă
- gestionarea resurselor cluster.
3. Sistemul de fișiere distribuit Hadoop (HDFS):
- oferă acces de mare viteză la datele aplicației.
4. Hadoop MapReduce:
- Sistem bazat pe YARN pentru procesarea paralelă a seturilor de date mari.
Următoarele sunt câteva softuri de analiză a datelor mari: -
- Amazon Web Services: - Probabil cea mai populară platformă Big Data, AWS este super cool. Este bazat pe cloud și oferă stocare de date, putere de calcul, baze de date, analitice, rețele etc. Aceste servicii reduc costurile operaționale, execuție mai rapidă și scalabilitate mai mare.
- Microsoft Azure: - Azure este excelent pentru îmbunătățirea productivității. Instrumentele integrate și șabloanele pre-construite fac totul simplu și rapid. Suporta un spectru de sisteme de operare, limbaj de programare, cadre și instrumente.
- Horton funcționează platforma de date: - Bazat pe sursa deschisă Apache Hadoop, este de încredere de toți și oferă un YARN centralizat. Este un sistem de ultimă generație care oferă o gamă versatilă de software.
- Cloudera Enterprise: - Este alimentat de Apache Hadoop. De la analiză la știința datelor, poate face totul într-un mediu sigur și scalabil și oferă posibilități nelimitate.
- MongoDB: - Este următoarea bază de date de generație bazată pe formatul NoSQL. Utilizează un model de date de document care este similar cu JSON.
Exemple de software de analiză de date mari
În această secțiune, oferim o gamă largă de software Big Data Analytics.
|
Lista software-ului Big Data Analytics |
|||
| Date Arcadia | Platforma Actian Analytics | Analizator de date mari FICO | Syncsort |
| Servicii web Amazon | Google Bigdata | Palantir BigData | Analiza datelor Splunk Big |
| Interogare Google mare | Datameer | Oracle Bigdata Analytics | VMWare |
| Microsoft Azure | IBM Big Data | DataTorrent | Analiza Pentaho Bigdata |
| Talon albastru | Wavefront | Qubole | MongoDB |
| Ediția de bigdata a Centrului de Informatică | Cloudera Enterprise Date mari | Platforma de date convergentă MapR | BigObject |
| GoodData | Hub de semnal pentru soluții Opera | Platforma de date HortonWork | SAP Big Data Analytics |
| Urmatoarea cale | Platforma de date mari CSC | Kognito Platformă analitică | 1010data |
| GE Industrial internet | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Analiza Teradata Bigdata |
| Intel Bigdata | guave | HP Big Data | Dell Big Data Analytics |
| Bigdata pivotală | Mu Sigma Big Data | Cisco Bigdata | Bigdata MicroStrategy |
Concluzie - Soft Data Analytics
Din cele de mai sus, putem înțelege că există o gamă largă de instrumente și tehnologie disponibile în domeniul analizei de date mari. Un punct care trebuie avut în vedere faptul că unele dintre tehnologiile menționate mai sus sunt corect și, prin urmare, disponibile numai după abonament, în timp ce altele sunt open source și, prin urmare, complet gratuite. Pentru AWS, de exemplu, trebuie să se efectueze un abonament în cazul în care plata este percepută la un tarif orar. Pe de altă parte, munca Cloudera și Horton sunt gratuite. Prin urmare, trebuie să alegeți înțelept ce instrumente sau tehnologie să opteze. De obicei, un software cu licență plătit este bun pentru dezvoltarea de software la nivel de întreprindere, deoarece vine cu o garanție de asistență și întreținere, prin urmare, nu există surprize pentru ultima dată, în timp ce open source este bun pentru învățare și dezvoltare inițială. Cu toate acestea, aceasta nu înseamnă că tehnologiile open source nu sunt destinate dezvoltării de software la nivel de producție, în zilele noastre o mulțime de programe software sunt construite folosind tehnologii open source.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru Conceptele software-ului Big Data Analytics. Aici am discutat despre diferitele programe de analiză de date mari, cum ar fi serviciile Web Amazon, Microsoft Azure, Cloudera Enterprise, etc. De asemenea, puteți consulta articolul următor pentru a afla mai multe -
- Instrumente pentru analiza datelor mari
- 5 provocări și soluții ale analizelor de date mari
- Tehnici de date mari
- Big Data este o bază de date?