Введение в программное обеспечение для анализа больших данных
Большие данные - модное слово. Это наиболее предпочтительная и востребованная работа. Сегодня в этой статье, посвященной программному обеспечению для анализа больших данных, мы поговорим о том, что такое большие данные, почему они важны, как это делается, и, самое главное, мы сосредоточимся на том, какие инструменты и программное обеспечение доступны на рынке для анализа больших данных.
Большие данные - это имя, которое дается огромным по размеру данным. Как правило, данные размером более нескольких терабайт называются большими данными. Вы можете понимать большие данные как данные POS, сгенерированные машиной, различными магазинами Walmart по всему миру за день или неделю. Существует четыре характерных особенности больших данных: - Большой объем, Высокая скорость, Высокая вариация и Высокая скорость. Это означает, что те данные, которые имеют огромный размер, генерируются с высокой скоростью и содержат множество внутренних изменений с точки зрения типа данных, формата данных и т. Д., Могут быть классифицированы как большие данные.
Большие данные также называют распределенными вычислениями.
Поскольку огромные данные генерируются каждый день, и существует огромный потенциал для извлечения таких данных для извлечения выгоды из бизнеса, объем больших данных растет, и, следовательно, он так востребован.
Важные концепции программного обеспечения для анализа больших данных
Как обрабатывать и обрабатывать большие данные - распространенный вопрос. Это происходит в голове у молодых специалистов, которые хотят начать изучать технологии больших данных, а также у старшего вице-президента и директора по инжинирингу крупных корпораций, которые хотят анализировать потенциал больших данных и внедрять их в своей организации.
Внедрение данных, хранение, обработка и генерация информации - это обычный рабочий процесс в пространстве больших данных. Сначала данные вводятся из исходной системы в экосистему больших данных (например, Hadoop), и то же самое можно сделать с помощью системы ввода данных, такой как AVRO или Scoop. После этого внедренные данные нужно где-то хранить, для этого чаще всего используется HDFS. Обработка может быть выполнена с помощью Pig или Hive, а анализ и генерация идей могут быть выполнены Spark. Но помимо этого, есть несколько других компонентов экосистемы Hadoop, которые предоставляют те или иные важные функции.
Вся инфраструктура Hadoop предоставляется многими дистрибьюторами, такими как Cloudera, Horton Work, IBM, Amazon и т. Д.
Apache Hadoop является наиболее распространенной платформой для Hadoop. Hadoop представляет собой набор программных утилит с открытым исходным кодом. Он решает проблемы, связанные с обработкой и обработкой огромного количества данных через сеть компьютеров, называемых кластерами.
Приложения Hadoop запускаются с использованием парадигмы MapReduce. В MapReduce данные обрабатываются на разных узлах ЦП параллельно. Платформа Hadoop может разрабатывать приложения, которые работают на кластерах компьютеров и отличаются высокой отказоустойчивостью.
Архитектура Hadoop состоит из четырех модулей:
1. Hadoop общий: -
- Библиотеки и утилиты Java, необходимые для других модулей Hadoop
- обеспечить абстракции файловой системы и уровня ОС
- содержит основные файлы и скрипты Java, необходимые для запуска и запуска Hadoop.
2. Hadoop YARN:
- рамки для планирования работы
- управление ресурсами кластера.
3. Распределенная файловая система Hadoop (HDFS):
- обеспечивает высокопроизводительный доступ к данным приложения.
4. Hadoop MapReduce:
- Система YARN для параллельной обработки больших массивов данных.
Ниже приведены несколько программ для анализа больших данных:
- Amazon Web Services: - Пожалуй, самая популярная платформа для больших данных, AWS - это круто. Он основан на облаке и обеспечивает хранение данных, вычислительную мощность, базы данных, аналитику, сетевое взаимодействие и т. Д. Эти услуги снижают эксплуатационные расходы, ускоряют выполнение и повышают масштабируемость.
- Microsoft Azure: - Azure отлично подходит для повышения производительности. Интегрированные инструменты и готовые шаблоны делают все просто и быстро. Он поддерживает целый ряд операционных систем, язык программирования, фреймворки и инструменты.
- Horton работает с платформой данных: - Основанная на открытом исходном коде Apache Hadoop, она всем доверяет и обеспечивает централизованную YARN. Это современная система, которая предоставляет широкий спектр программного обеспечения.
- Cloudera Enterprise: - Работает на Apache Hadoop. От аналитики до науки о данных, она может делать все в безопасной и масштабируемой среде и предоставляет безграничные возможности.
- MongoDB: - Это база данных следующего поколения, основанная на формате NoSQL. Он использует модель данных документа, которая похожа на JSON.
Примеры программного обеспечения для анализа больших данных
В этом разделе мы предлагаем широкий спектр программного обеспечения для анализа больших данных.
|
Список программного обеспечения для анализа больших данных |
|||
| Arcadia Data | Платформа Actian Analytics | FICO анализатор больших данных | Syncsort |
| Веб-сервисы Amazon | Google Bigdata | Палантир BigData | Splunk Big data analytics |
| Google Big Query | Datameer | Oracle Bigdata Analytics | VMWare |
| Microsoft Azure | IBM Big Data | DataTorrent | Pentaho Bigdata Analytics |
| Голубой Коготь | Wavefront | Qubole | MongoDB |
| Informatica power center издание Bigdata | Cloudera Enterprise Большие данные | MapR конвергентная платформа данных | BigObject |
| GoodData | Оперный центр Opera Solutions | Платформа данных HortonWork | SAP Big Data Analytics |
| Следующий путь | Платформа больших данных CSC | Аналитическая платформа Kognito | 1010data |
| GE Industrial Internet | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Teradata Bigdata аналитика |
| Intel Bigdata | гуавы | HP Big Data | Аналитика больших данных Dell |
| Основные Bigdata | Mu Sigma Big Data | Cisco Bigdata | MicroStrategy Bigdata |
Вывод - Big Data Analytics Software
Исходя из вышесказанного, мы можем понять, что существует широкий спектр доступных инструментов и технологий в области анализа больших данных. Следует помнить, что некоторые из технологий, упомянутых выше, являются собственностью и, следовательно, доступны только после подписки, в то время как некоторые другие имеют открытый исходный код и, следовательно, полностью бесплатны. Например, для AWS необходимо оформить подписку, если оплата производится по почасовой ставке. Работа Cloudera и Horton, с другой стороны, бесплатна. Следовательно, нужно мудро выбирать, какие инструменты или технологии выбрать. Обычно платное, лицензированное программное обеспечение хорошо подходит для разработки программного обеспечения уровня предприятия, поскольку оно поставляется с гарантией поддержки и обслуживания, поэтому сюрпризов в последний раз нет, а открытый исходный код хорош для обучения и первоначальной разработки. Однако это не означает, что технологии с открытым исходным кодом не предназначены для разработки программного обеспечения промышленного уровня, в наши дни много программного обеспечения создается с использованием технологий с открытым исходным кодом.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по концепции программного обеспечения для анализа больших данных. Здесь мы обсудили различное программное обеспечение для анализа больших данных, такое как веб-службы Amazon, Microsoft Azure, Cloudera Enterprise и т. Д. Чтобы узнать больше, вы также можете посмотреть следующую статью:
- Инструменты аналитики больших данных
- 5 проблем и решений аналитики больших данных
- Методы больших данных
- Большие данные - это база данных?