Вступ до програмного забезпечення для великих даних Analytics
Великі дані - це казкове слово. Це найбільш бажана і дуже затребувана робота. Сьогодні у цій статті програмного забезпечення для великих даних для аналізу даних ми будемо говорити про те, що таке великі дані, чому це важливо, як це робиться, і що найголовніше, ми зосередимось на тому, які інструменти та програмне забезпечення доступні на ринку для аналізу великих даних.
Великі дані - це ім'я, яке надається даним, які насправді мають величезні розміри. Зазвичай дані розміром більше кількох терабайт називаються великими даними. Ви можете зрозуміти великі дані як дані, створені на POS-основі, різними магазинами Walmart в усьому світі за день або більше тижня. Існує чотири характеристики характеристик великих даних: - Високий об'єм, висока швидкість, велика різноманітність і висока вірогідність. Це означає, що ті дані, які мають величезний розмір, генеруються з високою швидкістю і містять багато внутрішніх варіацій щодо типу даних, формату даних тощо, можна класифікувати як великі дані.
Великі дані також називають розподіленими обчисленнями.
Оскільки щодня генерується величезна кількість даних і існує величезний потенціал розуміння, яке можна отримати з таких даних, щоб отримати ділову цінність, обсяг великих даних зростає, а отже, він і так затребуваний.
Важливі поняття програмного забезпечення для великих даних Analytics
Як обробляти та обробляти великі дані - поширене питання. Це відбувається в свідомості молодих фахівців, які хочуть почати вивчати технології великих даних, а також старшого віце-президента та директора з інженерії великих корпорацій, які хочуть проаналізувати потенціал великих даних та впровадити те саме в свою організацію.
Введення даних, зберігання даних, обробка та генерування даних - це звичайний робочий процес у великому просторі даних. Спочатку дані вводяться з вихідної системи в екосистему великих даних (наприклад, Hadoop), і те ж саме можна зробити через систему введення даних, таку як AVRO або Scoop. Після цього введені дані потрібно десь зберігати, HDFS - це те, що використовується для цього найчастіше. Обробку можна здійснити за допомогою Свині чи Вулля, а аналіз та генерування розумінь може здійснювати компанія Spark. Але крім цього, є кілька інших компонентів екосистеми Hadoop, які забезпечують ту чи іншу важливу функціональність.
Цілі рамки Hadoop забезпечуються багатьма дистриб'юторами, такими як Cloudera, Horton work, IBM, Amazon тощо.
Apache Hadoop - найпоширеніша платформа для Hadoop. Hadoop - це колекція утиліт з відкритим кодом. Він вирішує проблеми, які пов'язані з обробкою та обробкою величезної кількості даних через мережу комп'ютерів під назвою кластери.
Програми Hadoop запускаються за допомогою парадигми MapReduce. У MapReduce дані обробляються паралельно на різних вузлах процесора. Hadoop Framework може розробляти додатки, які працюють на кластерах комп’ютерів і відрізняються високою стійкістю до помилок.
Hadoop архітектура має чотири модулі: -
1. Хадоп звичайний: -
- Бібліотеки та утиліти Java, необхідні для інших модулів Hadoop
- забезпечити абстракції файлової системи та ОС
- містить основні файли та сценарії Java, необхідні для запуску та запуску Hadoop.
2. Hadoop Пряжа:
- основи для планування робочих місць
- управління ресурсами кластерів.
3. Розподілена файлова система Hadoop (HDFS):
- забезпечує високопропускний доступ до даних програми.
4. Hadoop MapReduce:
- Система, заснована на YARN, для паралельної обробки великих наборів даних.
Нижче наведено кілька програм для великих даних Analytics: -
- Веб-сервіси Amazon: - Мабуть, найпопулярніша платформа великих даних, AWS - це супер круто. Він заснований на хмарі і забезпечує зберігання даних, обчислювальну потужність, бази даних, аналітику, мережу тощо. Ці сервіси знижують експлуатаційні витрати, швидше виконання та велику масштабованість.
- Microsoft Azure: - Azure чудово підходить для підвищення продуктивності. Вбудовані інструменти та заздалегідь вбудовані шаблони роблять все просто та швидко. Він підтримує спектр операційних систем, мову програмування, рамки та інструменти.
- Horton працює на платформі даних: - На основі відкритого коду Apache Hadoop, їй довіряють усі і забезпечує централізовану ПРАКУ. Це сучасна система, яка забезпечує універсальний спектр програмного забезпечення.
- Cloudera Enterprise: - Він працює від Apache Hadoop. Від аналітики до наукових даних, вона може робити все в безпечному та масштабованому середовищі та надає необмежені можливості.
- MongoDB: - Це база даних нового покоління, заснована на форматі NoSQL. Він використовує модель даних документа, яка схожа на JSON.
Приклади програмного забезпечення для великих даних Analytics
У цьому розділі ми пропонуємо широкий спектр програмного забезпечення Big Data Analytics.
|
Список програмного забезпечення для великих даних Analytics |
|||
| Дані Аркадії | Платформа Actian Analytics | Аналізатор великих даних FICO | Syncsort |
| Веб-сервіси Amazon | Google Bigdata | Palantir BigData | Splunk Аналіз великих даних |
| Великий запит Google | Datameer | Oracle Bigdata Analytics | VMWare |
| Microsoft Azure | IBM Big Data | DataTorrent | Pentaho Bigdata Analytics |
| Блакитний талон | Wavefront | Qubole | MongoDB |
| Видання інформаційного центру bigdata | Cloudera Enterprise Великі дані | Збірна платформа даних MapR | BigObject |
| GoodData | Центр сигналів для оперних рішень | Платформа даних HortonWork | SAP Big Data Analytics |
| Наступний шлях | Платформа великих даних CSC | Когніто Аналітична платформа | 1010даних |
| GE Індустріальний Інтернет | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Аналітика Teradata Bigdata |
| Intel Bigdata | Гуавас | HP Big Data | Dell Big Data Analytics |
| Основні Bigdata | Mu Sigma Big Data | Cisco Bigdata | MicroStrategy Bigdata |
Висновок - програмне забезпечення Big Data Analytics
Зверху ми можемо зрозуміти, що існує широкий спектр доступних інструментів та технологій у галузі аналітики великих даних. Один момент, який потрібно пам’ятати, що деякі згадані вище технології є власністю і тому доступні лише після передплати, а інші є відкритим кодом і, отже, повністю безкоштовними. Наприклад, для AWS потрібно взяти передплату, коли оплата нараховується за погодинною ставкою. Робота Cloudera та Horton, з іншого боку, безкоштовна. Отже, потрібно розумно вибрати, які інструменти чи технології вибрати. Зазвичай платне ліцензоване програмне забезпечення добре підходить для розробки програмного забезпечення для корпоративного рівня, оскільки воно постачається з гарантією підтримки та обслуговування, тому сюрпризів в останній раз немає, тоді як відкритий код корисний для цілей навчання та початкової розробки. Однак це не означає, що технології з відкритим кодом не призначені для розробки програмного забезпечення на виробничому рівні, в наші дні багато програмного забезпечення створено за допомогою технологій з відкритим кодом.
Рекомендовані статті
Це керівництво для концепцій програмного забезпечення для великих даних Analytics. Тут ми обговорили різні програмні засоби для великих даних Analytics, такі як веб-сервіси Amazon, Microsoft Azure, Cloudera Enterprise тощо. Ви також можете переглянути цю статтю, щоб дізнатися більше -
- Інструменти аналізу великих даних
- 5 Виклики та рішення аналітики великих даних
- Великі методи даних
- Є великі дані - це база даних?