Bevezetés a Big Data Analytics szoftverbe
A nagy adat a szószó. Ez a legelőnyösebb és leginkább igényelt munka. Ma ebben a Big Data elemző szoftver cikkben arról fogunk beszélni, hogy mi a nagy adat, miért fontos, hogyan történik, és ami a legfontosabb, arra összpontosítunk, hogy milyen eszközök és szoftverek érhetők el a piacon a nagy adatok elemzéséhez.
A nagy adat az a név, amelyet az adatoknak nagyon nagy méretűnek adnak. Általában néhány terabyte-nál nagyobb adatot nagy adatnak neveznek. A nagy adatok megérthetők, mint a Walmart különféle üzleteinek POS gép által generált adatai világszerte egy vagy több hét alatt. A nagy adatoknak négy jellemző tulajdonsága van: - Nagy hangerő, Nagy sebesség, Nagy változatosság és Nagy pontosság. Ez azt jelenti, hogy az óriási méretű, nagy sebességgel előállított adatok, amelyek sok belső variációt tartalmaznak az adattípus, az adatformátum stb. Szempontjából, nagy adatnak tekinthetők.
A nagy adatokat elosztott számítástechnikának is nevezik.
Mivel minden nap hatalmas adatok állnak elő, és óriási lehetőségek rejtenek olyan betekintést, amelyet ki lehet vonni az ilyen adatokból üzleti érték megszerzése érdekében, a nagy adatok köre növekszik, és ennélfogva nagyon nagy a kereslet.
A Big Data Analytics szoftver fontos fogalmai
Általános kérdés, hogyan kell kezelni és feldolgozni a nagy adatokat. Ez a fiatal szakemberek, akik meg akarják kezdeni a nagy adattechnológiák elsajátítását, valamint a nagyvállalatok magas rangú alelnöke és mérnöki igazgatója, akik elemezni akarják a nagy adatok potenciálját, és bevezetik ezeket a szervezeteikbe.
Az adatbevitel, az adattárolás, -feldolgozás és a betekintés generálása a szokásos munkafolyamat a nagy adattérben. Az első adatokat a forrásrendszerből juttatják el a nagy adatökoszisztémába (például Hadoop), és ugyanez megtehető egy olyan adatbeviteli rendszeren keresztül, mint például az AVRO vagy a Scoop. Ezután a befecskendezett adatokat valahol el kell tárolni, ehhez a leggyakrabban a HDFS-t használják. A feldolgozás a Pig vagy a Hive segítségével végezhető, az elemzést és a betekintést a Spark végezheti. De ezen kívül a Hadoop ökoszisztéma számos más alkotóeleme is rendelkezik, amelyek biztosítják az egyik vagy másik fontos funkciót.
A teljes Hadoop-keretet számos forgalmazó biztosítja, például Cloudera, Horton work, IBM, Amazon stb.
Az Apache Hadoop a Hadoop leggyakoribb platformja. A Hadoop a nyílt forráskódú szoftverek gyűjteménye. Olyan problémákat old meg, amelyek hatalmas mennyiségű adat kezelését és feldolgozását jelentik klasztereknek nevezett számítógépes hálózaton keresztül.
A Hadoop alkalmazásokat a MapReduce paradigma használja. A MapReduce-ban az adatokat párhuzamosan különböző CPU-csomópontokon dolgozzák fel. A Hadoop keretrendszer olyan alkalmazásokat fejleszthet, amelyek számítógépek fürtjein futnak és rendkívül hibatűrők.
A Hadoop architektúrának négy modulja van: -
1. Hadoop közös: -
- Java könyvtárak és segédprogramok, amelyeket más Hadoop modulok igényelnek
- biztosítson fájlrendszer és operációs rendszer szintű absztrakciókat
- tartalmazza a Hadoop elindításához és futtatásához szükséges alapvető Java fájlokat és szkripteket.
2. Hadoop fonal:
- a munka ütemezésének kerete
- fürt erőforrás menedzsment.
3. Hadoop elosztott fájlrendszer (HDFS):
- nagy teljesítményű hozzáférést biztosít az alkalmazás adataihoz.
4. Hadoop MapReduce:
- YARN-alapú rendszer nagy adatkészletek párhuzamos feldolgozásához.
Az alábbiakban néhány nagy adat-elemző szoftver található: -
- Amazon Web Services: - Valószínűleg a legnépszerűbb Big Data platform, az AWS rendkívüli. Felhő alapú, és adattárolást, számítási teljesítményt, adatbázisokat, elemzéseket, hálózatépítést stb. Biztosít. Ezek a szolgáltatások csökkentik az üzemeltetési költségeket, a gyorsabb végrehajtást és a nagyobb skálázhatóságot.
- Microsoft Azure: - Az Azure nagyszerűen növeli a termelékenységet. Integrált eszközök és előre elkészített sablonok mindent egyszerűen és gyorsan végeznek. Támogatja az operációs rendszerek, a programozási nyelv, a keretek és az eszközök széles spektrumát.
- A Horton működik az adatplatformon: - A nyílt forráskódú Apache Hadoop alapján mindenki megbízható, és központosított FÉNT biztosít. A legkorszerűbb rendszer sokoldalú szoftvert biztosít.
- Cloudera Enterprise: - Az Apache Hadoop hajtja. Az elemzéstől az adattan tudományáig, biztonságos és méretezhető környezetben mindent megtehet, és korlátlan lehetőségeket kínál.
- MongoDB: - Ez a NoSQL formátumon alapuló új generációs adatbázis. Olyan dokumentum adatmodellt használ, amely hasonló a JSON-hez.
Példák a Big Data Analytics szoftverre
Ebben a szakaszban a Big data Analytics szoftverek széles skáláját kínáljuk.
|
A Big Data Analytics szoftver listája |
|||
| Arcadia Data | Actian Analytics platform | FICO nagy adatelemző | Syncsort |
| Amazon webszolgáltatások | 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 |
| Kék Talon | hullámfront | Qubole | MongoDB |
| Az Informatica power center bigdata kiadása | Cloudera Enterprise nagy adatok | A MapR konvergált adatplatformja | BigObject |
| GoodData | Operamegoldások jelzőközpont | HortonWork adatplatform | SAP Big Data Analytics |
| Következő út | CSC nagy adatplatform | Kognito elemző platform | 1010data |
| GE ipari internet | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Teradata Bigdata elemzés |
| Intel Bigdata | guajava | HP nagy adatok | A Dell Big data Analytics |
| Pivotal Bigdata | Mu Sigma Big Data | Cisco Bigdata | MicroStrategy Bigdata |
Következtetés - Big Data Analytics szoftver
Fentiekből megérthetjük, hogy a nagy adatanalitika területén elérhető eszközök és technológiák széles skálája létezik. Az egyik szempont, amelyet nem szabad megfeledkezni arról, hogy a fent említett technológiák némelyike megfelelőség és ezért csak előfizetés után érhető el, míg mások nyílt forráskódúak, és így teljesen ingyenesek. Például az AWS esetében előfizetést kell kötni, ahol a fizetés óránkénti díjjal kerül felszámításra. Cloudera és Horton munka viszont ingyenes. Ezért okosan kell választania, mely eszközöket vagy technológiát választja. Általában a fizetett, licencelt szoftver jó vállalati szintű szoftverek fejlesztésére, mivel támogatási és karbantartási garanciával jár, tehát nincs utoljára meglepetés, míg a nyílt forráskódú tanulási és kezdeti fejlesztési célokra. Ez azonban nem azt jelenti, hogy a nyílt forráskódú technológiákat nem a termelési szintű szoftverfejlesztésre szánják, manapság sok szoftver épül nyílt forrású technológiák felhasználásával.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a Big Data Analytics szoftver fogalmaihoz. Itt megvitattuk a különféle nagy adat-elemző szoftvereket, például az Amazon webszolgáltatásokat, a Microsoft Azure-ot, a Cloudera Enterprise-t stb. További tudnivalókért a következő cikket is megnézheti -
- Big Data Analytics eszközök
- 5 A nagy adatelemzés kihívásai és megoldásai
- Big Data technikák
- A Big Data adatbázis?