Úvod do softwaru Big Data Analytics
Velká data jsou bzučivým slovem. Je to nejvíce preferovaná a vysoce poptávaná práce. Dnes v tomto článku o nástroji pro analýzu velkých dat budeme hovořit o tom, jaká velká data jsou, proč je důležité, jak se to dělá, a co je nejdůležitější, zaměříme se na to, jaké nástroje a software jsou na trhu k dispozici pro analýzu velkých dat.
Big data je název přidělený datům, která mají opravdu obrovskou velikost. Data ve velikosti více než několika terabajtů se obvykle nazývají velká data. Velká data můžete chápat jako data generovaná POS strojem v různých obchodech společnosti Walmart po celém světě za den nebo za týden. Velké údaje mají čtyři charakteristické rysy: - vysoká hlasitost, vysoká rychlost, vysoká rozmanitost a vysoká věrnost. To znamená, že ta data, která mají obrovskou velikost, jsou generována vysokou rychlostí a obsahují mnoho vnitřních variací, pokud jde o typ dat, formát dat atd., Lze klasifikovat jako velká data.
Velká data se také nazývají distribuované výpočty.
Protože se obrovská data generují každý den a existuje obrovský potenciál poznatků, které lze z těchto dat získat, aby se získala obchodní hodnota, rozsah velkých dat roste, a proto je tolik žádaný.
Důležité koncepty softwaru Big Data Analytics
Jak nakládat a zpracovávat velká data, je běžná otázka. To se děje v mysli mladých odborníků, kteří se chtějí začít učit technologie velkých dat, jakož i senior viceprezident a ředitel techniky velkých společností, kteří chtějí analyzovat potenciál velkých dat a implementovat to stejné ve své organizaci.
Vkládání dat, ukládání, zpracování a generování statistik jsou obvyklým pracovním postupem ve velkém datovém prostoru. První data jsou vstřikována ze zdrojového systému do velkého datového ekosystému (například Hadoop) a totéž lze provést pomocí systému pro vstřikování dat, jako je AVRO nebo Scoop. Poté je třeba někde uložená data uložit, HDFS se k tomu používá nejčastěji. Zpracování lze provést pomocí prasete nebo úlu a analýzu a generování poznatků může provést Spark. Ale kromě toho existuje několik dalších složek ekosystému Hadoop, které poskytují jednu nebo jinou důležitou funkci.
Celý rámec Hadoop poskytuje mnoho distributorů, jako jsou Cloudera, Horton work, IBM, Amazon atd.
Apache Hadoop je nejběžnější platformou pro Hadoop. Hadoop je kolekce softwarových nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem. Řeší problémy, které zahrnují manipulaci a zpracování velkého množství dat prostřednictvím sítě počítačů zvaných klastry.
Aplikace Hadoop jsou spouštěny pomocí paradigmatu MapReduce. V MapReduce jsou data zpracovávána na různých CPU uzlech paralelně. Hadoop framework může vyvíjet aplikace, které běží na klastrech počítačů a jsou vysoce odolné vůči chybám.
Architektura Hadoop má čtyři moduly: -
1. Hadoop společné: -
- Knihovny a obslužné programy Java vyžadované jinými moduly Hadoop
- poskytnout abstrakce na úrovni systému souborů a OS
- obsahuje základní soubory Java a skripty, které jsou nutné ke spuštění a spuštění Hadoop.
2. Hadoop YARN:
- rámec pro plánování úloh
- správa klastrových prostředků.
3. Distribuovaný systém souborů Hadoop (HDFS):
- poskytuje vysoce výkonný přístup k aplikačním datům.
4. Hadoop MapReduce:
- Systém založený na YARN pro paralelní zpracování velkých datových souborů.
Zde je několik Big Data Analytics Software: -
- Amazon Web Services: - Pravděpodobně nejpopulárnější velká datová platforma, AWS je super cool. Je založen na cloudu a poskytuje ukládání dat, výpočetní výkon, databáze, analytiku, vytváření sítí atd. Tyto služby snižují provozní náklady, rychlejší provádění a větší škálovatelnost.
- Microsoft Azure: - Azure je skvělý nástroj pro zvýšení produktivity. Díky integrovaným nástrojům a předdefinovaným šablonám je vše jednoduché a rychlé. Podporuje spektrum operačních systémů, programovací jazyk, rámce a nástroje.
- Horton funguje datová platforma: - Na základě open source Apache Hadoop je důvěryhodný pro všechny a poskytuje centralizovanou YARN. Jedná se o nejmodernější systém, který poskytuje všestrannou škálu softwaru.
- Cloudera Enterprise: - Využívá jej Apache Hadoop. Od analytiky po vědu o údajích, může dělat vše v bezpečném a škálovatelném prostředí a poskytuje neomezené možnosti.
- MongoDB: - Jedná se o databázi nové generace založené na formátu NoSQL. Používá datový model dokumentu, který je podobný JSON.
Příklady softwaru Big Data Analytics
V této části poskytujeme širokou škálu softwaru Big Data Analytics.
|
Seznam softwaru Big Data Analytics |
|||
| Arcadia Data | Actian Analytics platforma | FICO velký analyzátor dat | Syncsort |
| Amazonské webové služby | Google Bigdata | Palantir BigData | Splunk Big Data Analytics |
| Google Big Query | Datameer | Oracle Bigdata Analytics | VMWare |
| Microsoft Azure | IBM Big Data | DataTorrent | Pentaho Bigdata Analytics |
| Blue Talon | Wavefront | Qubole | MongoDB |
| Bigdata edice Informatica power center | Cloudera Enterprise Big data | Konvergovaná datová platforma MapR | BigObject |
| GoodData | Signální rozbočovač Opera Solutions | Datová platforma HortonWork | SAP Big Data Analytics |
| Další cesta | Velká datová platforma CSC | Analytická platforma Kognito | 1010data |
| GE Průmyslový internet | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Teradata Bigdata analytics |
| Intel Bigdata | Guavas | HP Big Data | Dell Big Data Analytics |
| Pivotal Bigdata | Mu Sigma Big Data | Cisco Bigdata | MicroStrategy Bigdata |
Závěr - Big Data Analytics Software
Z výše uvedeného vyplývá, že v oblasti analýzy velkých dat existuje široká škála dostupných nástrojů a technologií. Jeden bod, který je třeba mít na paměti, že některé z výše zmíněných technologií je slušnost, a proto je k dispozici až po předplatném, zatímco některé jiné jsou open source, a tedy zcela zdarma. Například u AWS je třeba provést předplatné, pokud je platba účtována za hodinovou sazbu. Práce Cloudera a Horton jsou naopak zdarma. Proto je třeba si moudře vybrat, které nástroje nebo technologie se rozhodnout. Placený licencovaný software je obvykle vhodný pro vývoj softwaru na podnikové úrovni, protože přichází s podporou podpory a údržby, takže neexistují žádná poslední překvapení, zatímco open source je vhodný pro účely učení a prvotního vývoje. Neznamená to však, že technologie s otevřeným zdrojovým kódem nejsou určeny pro vývoj softwaru na úrovni výroby, v dnešní době je mnoho softwaru postaveno pomocí technologií s otevřeným zdrojovým kódem.
Doporučené články
Toto byl průvodce koncepcemi softwaru Big Data Analytics. Zde jsme diskutovali o jiném softwaru Big Data Analytics, jako jsou webové služby Amazon, Microsoft Azure, Cloudera Enterprise atd. Další informace naleznete také v následujícím článku -
- Nástroje pro analýzu velkých dat
- 5 Výzvy a řešení analýzy velkých dat
- Techniky velkých dat
- Je velká data databáze?