Với sự gia tăng về khối lượng BigData và sự phát triển vượt bậc trong điện toán đám mây, Công cụ Analytics đã trở thành chìa khóa để đạt được phân tích dữ liệu có ý nghĩa. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về các công cụ BigData Analytics hàng đầu và các tính năng chính của chúng.
- Bão Apache
- Talend
- CouchDB
- Apache Spark
- Máy nối
- Âm mưu
- Azure HDInsight
- R
- Skytree
- Lumify
- Apache Hadoop
- Qubole
Công cụ phân tích dữ liệu lớn
Bão Apache: Apache Storm là một hệ thống tính toán dữ liệu lớn miễn phí và mã nguồn mở. Apache Storm cũng là một sản phẩm của Apache với khung thời gian thực để xử lý luồng dữ liệu hỗ trợ bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào. Nó cung cấp hệ thống xử lý thời gian thực phân tán, chịu được lỗi. Với khả năng tính toán thời gian thực. Trình lập lịch Storm quản lý khối lượng công việc với nhiều nút có tham chiếu đến cấu hình cấu trúc liên kết và hoạt động tốt với Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS).
Đặc trưng:
cách sử dụng lớp máy quét
- Nó được đánh giá là xử lý một triệu tin nhắn 100 byte mỗi giây trên mỗi nút
- Đảm bảo bão cho đơn vị dữ liệu sẽ được xử lý ít nhất một lần.
- Khả năng mở rộng theo chiều ngang tuyệt vời
- Khả năng chịu lỗi tích hợp
- Tự động khởi động lại khi gặp sự cố
- Viết bằng vải
- Hoạt động với cấu trúc liên kết Đồ thị Acyclic Trực tiếp (DAG)
- Tệp đầu ra có định dạng JSON
- Nó có nhiều trường hợp sử dụng - phân tích thời gian thực, xử lý nhật ký, ETL, tính toán liên tục, RPC phân tán, học máy.
Lịch: Talend là một công cụ dữ liệu lớn giúp đơn giản hóa và tự động hóa việc tích hợp dữ liệu lớn. Trình hướng dẫn đồ họa của nó tạo ra mã gốc. Nó cũng cho phép tích hợp dữ liệu lớn, quản lý dữ liệu tổng thể và kiểm tra chất lượng dữ liệu.
Đặc trưng:
- Hợp lý hóa ETL và ELT cho Dữ liệu lớn.
- Hoàn thành tốc độ và quy mô của tia lửa.
- Đẩy nhanh quá trình chuyển sang thời gian thực.
- Xử lý nhiều nguồn dữ liệu.
- Cung cấp nhiều đầu nối dưới một mái nhà, do đó sẽ cho phép bạn tùy chỉnh giải pháp theo nhu cầu của bạn.
- Nền tảng dữ liệu lớn Talend đơn giản hóa việc sử dụng MapReduce và Spark bằng cách tạo mã gốc
- Chất lượng dữ liệu thông minh hơn với máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Agile DevOps để tăng tốc các dự án dữ liệu lớn
- Hợp lý hóa tất cả các quy trình DevOps
Apache CouchDB: Nó là một cơ sở dữ liệu NoSQL mã nguồn mở, đa nền tảng, định hướng tài liệu nhằm mục đích dễ sử dụng và giữ một kiến trúc có thể mở rộng. Nó được viết bằng ngôn ngữ hướng đồng thời Erlang. Couch DB lưu trữ dữ liệu trong các tài liệu JSON có thể được truy cập web hoặc truy vấn bằng JavaScript. Nó cung cấp khả năng mở rộng phân tán với khả năng lưu trữ chịu được lỗi. Nó cho phép truy cập dữ liệu bằng cách xác định Giao thức nhân bản Couch.
Đặc trưng:
- CouchDB là cơ sở dữ liệu một nút hoạt động giống như bất kỳ cơ sở dữ liệu nào khác
- Nó cho phép chạy một máy chủ cơ sở dữ liệu logic duy nhất trên bất kỳ số lượng máy chủ nào
- Nó sử dụng giao thức HTTP phổ biến và định dạng dữ liệu JSON
- việc chèn, cập nhật, truy xuất và xóa tài liệu khá dễ dàng
- Định dạng JavaScript Object Notation (JSON) có thể được dịch qua các ngôn ngữ khác nhau
Apache Spark: Spark cũng là một công cụ phân tích dữ liệu lớn mã nguồn mở và rất phổ biến. Spark có hơn 80 nhà khai thác cấp cao để dễ dàng xây dựng các ứng dụng song song. Nó được sử dụng ở nhiều tổ chức để xử lý các tập dữ liệu lớn.
Đặc trưng:
- Nó giúp chạy một ứng dụng trong cụm Hadoop, nhanh hơn tới 100 lần trong bộ nhớ và nhanh hơn mười lần trên đĩa
- Nó cung cấp ánh sáng Xử lý nhanh
- Hỗ trợ cho phân tích phức tạp
- Khả năng tích hợp với Hadoop và dữ liệu Hadoop hiện có
- Nó cung cấp các API tích hợp trong Java, Scala hoặc Python
- Spark cung cấp khả năng xử lý dữ liệu trong bộ nhớ, nhanh hơn so với xử lý ổ đĩa được MapReduce tận dụng.
- Ngoài ra, Spark hoạt động với HDFS, OpenStack và Apache Cassandra, cả trong đám mây và tại chỗ, bổ sung thêm một lớp linh hoạt khác cho các hoạt động dữ liệu lớncho doanh nghiệp của bạn.
Máy ghép: Nó là một công cụ phân tích dữ liệu lớn. Kiến trúc của chúng có thể di động qua các đám mây công cộng như AWS, Azure và Google .
Đặc trưng:
- Nó có thể mở rộng quy mô động từ một vài đến hàng nghìn nút để cho phép các ứng dụng ở mọi quy mô
- Trình tối ưu hóa Splice Machine tự động đánh giá mọi truy vấn đối với các vùng HBase được phân phối
- Giảm quản lý, triển khai nhanh hơn và giảm rủi ro
- Sử dụng dữ liệu truyền trực tuyến nhanh chóng, phát triển, thử nghiệm và triển khai các mô hình học máy
Âm mưu: Plotly là một công cụ phân tích cho phép người dùng tạo biểu đồ và trang tổng quan để chia sẻ trực tuyến.
Đặc trưng:
- Dễ dàng biến mọi dữ liệu thành đồ họa bắt mắt và nhiều thông tin
- Nó cung cấp cho các ngành được kiểm toán thông tin chi tiết về nguồn gốc dữ liệu
- Plotly cung cấp dịch vụ lưu trữ tệp công khai không giới hạn thông qua gói cộng đồng miễn phí
Azure HDInsight: Nó là một dịch vụ Spark và Hadoop trên đám mây. Nó cung cấp các dịch vụ đám mây dữ liệu lớn trong hai danh mục, Tiêu chuẩn và Cao cấp. Nó cung cấp một cụm quy mô doanh nghiệp để tổ chức điều hành khối lượng công việc dữ liệu lớn của họ.
Đặc trưng:
- Phân tích đáng tin cậy với SLA hàng đầu trong ngành
- Nó cung cấp bảo mật và giám sát cấp doanh nghiệp
- Bảo vệ tài sản dữ liệu và mở rộng các kiểm soát quản trị và bảo mật tại chỗ cho đám mây
- Một nền tảng năng suất cao cho các nhà phát triển và nhà khoa học
- Tích hợp với các ứng dụng năng suất hàng đầu
- Triển khai Hadoop trên đám mây mà không cần mua phần cứng mới hoặc trả các chi phí trả trước khác
R: R là một ngôn ngữ lập trình và phần mềm miễn phí và It’s Compute thống kê và đồ họa. Ngôn ngữ R phổ biến giữa các nhà thống kê và người khai thác dữ liệu để phát triển phần mềm thống kê và phân tích dữ liệu. R Language cung cấp Số lượng lớn các bài kiểm tra thống kê.
lớp python __init__
Đặc trưng:
- R chủ yếu được sử dụng cùng với ngăn xếp JupyteR (Julia, Python, R) để cho phép phân tích thống kê quy mô rộng và trực quan hóa dữ liệu. Trong số 4 công cụ trực quan hóa Dữ liệu lớn được sử dụng rộng rãi, JupyteR là một trong số đó, 9.000 thuật toán và mô-đun CRAN (Mạng lưu trữ toàn diện R) cho phép soạn bất kỳ mô hình phân tích nào chạy nó trong một môi trường thuận tiện, điều chỉnh nó khi đang di chuyển và kiểm tra kết quả phân tích một lần. Ngôn ngữ R có như sau:
- R có thể chạy bên trong máy chủ SQL
- R chạy trên cả máy chủ Windows và Linux
- R hỗ trợ Apache Hadoop và Spark
- R có tính di động cao
- R dễ dàng mở rộng quy mô từ một máy kiểm tra đơn lẻ đến các hồ dữ liệu Hadoop rộng lớn
- Cơ sở lưu trữ và xử lý dữ liệu hiệu quả,
- Nó cung cấp một bộ các toán tử để tính toán trên mảng, đặc biệt là ma trận,
- Nó cung cấp một bộ sưu tập tích hợp, chặt chẽ các công cụ dữ liệu lớn để phân tích dữ liệu
- Nó cung cấp các phương tiện đồ họa để phân tích dữ liệu hiển thị trên màn hình hoặc trên bản cứng
Skytree: Skytree là một công cụ phân tích dữ liệu lớn cho phép các nhà khoa học dữ liệu xây dựng các mô hình chính xác hơn nhanh hơn. Nó cung cấp các mô hình học máy dự đoán chính xác và dễ sử dụng.
Đặc trưng:
- Các thuật toán có khả năng mở rộng cao
- Trí tuệ nhân tạo cho các nhà khoa học dữ liệu
- Nó cho phép các nhà khoa học dữ liệu hình dung và hiểu logic đằng sau các quyết định ML
- Dễ dàng sử dụng GUI hoặc lập trình trong Java thông qua. Cây bầu trời
- Khả năng diễn giải mô hình
- Nó được thiết kế để giải quyết các vấn đề dự đoán mạnh mẽ với khả năng chuẩn bị dữ liệu
- Quyền truy cập có lập trình và GUI
Làm rõ: Lumify được coi là nền tảng Trực quan hóa, công cụ phân tích và tổng hợp dữ liệu lớn. Nó giúp người dùng khám phá các kết nối và khám phá các mối quan hệ trong dữ liệu của họ thông qua một bộ các tùy chọn phân tích.
Đặc trưng:
- Nó cung cấp cả hình ảnh hóa đồ thị 2D và 3D với nhiều bố cục tự động
- Phân tích liên kết giữa các thực thể đồ thị, tích hợp với hệ thống bản đồ, phân tích không gian địa lý, phân tích đa phương tiện, cộng tác trong thời gian thực thông qua một tập hợp các dự án hoặc không gian làm việc.
- Nó đi kèm với các yếu tố giao diện và xử lý nhập cụ thể cho nội dung văn bản, hình ảnh và video
- Tính năng không gian cho phép bạn tổ chức công việc thành một tập hợp các dự án hoặc không gian làm việc
- Nó được xây dựng trên công nghệ dữ liệu lớn có thể mở rộng, đã được chứng minh
- Hỗ trợ môi trường dựa trên đám mây. Hoạt động tốt với AWS của Amazon.
Hadoop: Nhà vô địch lâu đời trong lĩnh vực xử lý Dữ liệu lớn, nổi tiếng với khả năng xử lý dữ liệu quy mô lớn. Nó có yêu cầu phần cứng thấp do khung Dữ liệu lớn nguồn mở có thể chạy tại chỗ hoặc trên đám mây. Chính Hadoop lợi ích và các tính năng như sau:
- Hệ thống tệp phân tán Hadoop, được định hướng làm việc với băng thông quy mô lớn - (HDFS)
- Một mô hình có thể cấu hình cao để xử lý Dữ liệu lớn - (MapReduce)
- Công cụ lập lịch tài nguyên để quản lý tài nguyên Hadoop - (YARN)
- Keo cần thiết để cho phép các mô-đun của bên thứ ba hoạt động với Hadoop - (Thư viện Hadoop)
Nó được thiết kế để mở rộng quy mô từ Apache Hadoop là một khung phần mềm được sử dụng cho hệ thống tệp được phân cụm và xử lý dữ liệu lớn. Nó xử lý tập dữ liệu dữ liệu lớn bằng cách sử dụng mô hình lập trình MapReduce. Hadoop là một khung công tác mã nguồn mở được viết bằng Java và nó cung cấp hỗ trợ đa nền tảng. Không nghi ngờ gì nữa, đây là công cụ dữ liệu lớn hàng đầu. Hơn một nửa trong số 50 công ty trong danh sách Fortune sử dụng Hadoop. Một số tên tuổi lớn có thể kể đến như Amazon Web services, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook,… máy chủ đơn lẻ cho đến hàng nghìn máy.
đống và ngăn xếp bộ nhớ trong java
Đặc trưng:
- Cải tiến xác thực khi sử dụng máy chủ proxy HTTP
- Đặc điểm kỹ thuật cho nỗ lực hệ thống tệp tương thích Hadoop
- Hỗ trợ các thuộc tính mở rộng hệ thống tệp kiểu POSIX
- Nó cung cấp một hệ sinh thái mạnh mẽ, rất phù hợp để đáp ứng nhu cầu phân tích của một nhà phát triển
- Nó mang lại sự linh hoạt trong xử lý dữ liệu
- Nó cho phép xử lý dữ liệu nhanh hơn
Qubole: Dịch vụ dữ liệu Qubole là một nền tảng dữ liệu lớn độc lập và bao gồm tất cả, tự quản lý, học hỏi và tối ưu hóa từ việc sử dụng của bạn. Điều này cho phép nhóm dữ liệu tập trung vào kết quả kinh doanh thay vì quản lý nền tảng. Trong số rất nhiều tên tuổi nổi tiếng sử dụng Qubole bao gồm nhóm nhạc Warner, Adobe và Gannett. Đối thủ cạnh tranh gần nhất với Qubole là Revulytics.
Với điều này, chúng ta kết thúc bài viết này . Tôi hy vọng tôi đã làm sáng tỏ kiến thức của bạn về Công cụ phân tích dữ liệu lớn.
Bây giờ bạn đã hiểu Dữ liệu lớnCác công cụ phân tích vàCác tính năng chính của họ, hãy xem ' của Edureka, một công ty học trực tuyến đáng tin cậy với mạng lưới hơn 250.000 người học hài lòng trải dài trên toàn cầu. Khóa đào tạo Chứng chỉ Edureka Big Data Hadoop giúp người học trở thành chuyên gia trong lĩnh vực HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume và Sqoop bằng các trường hợp sử dụng thời gian thực trên miền Bán lẻ, Truyền thông xã hội, Hàng không, Du lịch, Tài chính.