Johdanto Big Data Analytics -ohjelmistoon
Big data on sanasana. Se on halutuin ja erittäin kysytty työ. Tänään tässä Big Data -analyysiohjelmistoartikkelissa puhutaan siitä, mikä iso data on, miksi se on tärkeää, miten se tehdään ja mikä tärkeintä, keskitymme siihen, mitkä työkalut ja ohjelmistot ovat markkinoilla käytettävissä suurten tietojen analysoimiseksi.
Big data on tieto, joka on todella valtavankokoinen nimi. Tyypillisesti yli muutaman teratavun kokoista dataa kutsutaan big dataksi. Voit ymmärtää suuria tietoja Walmartin eri myymälöiden POS-koneiden luomina tiedoina maailmanlaajuisesti yhdessä päivässä tai yli viikossa. Suurella datalla on neljä ominaisuusominaisuutta: - Suuri äänenvoimakkuus, suuri nopeus, suuri variaatio ja korkea todenmukaisuus. Se tarkoittaa, että ne tiedot, jotka ovat valtavia, generoidaan suurella nopeudella ja sisältävät paljon sisäisiä muunnelmia tietotyypin, tietomuodon jne. Suhteen, voidaan luokitella isoiksi tiedoiksi.
Isoa dataa kutsutaan myös hajautetuksi laskentaan.
Koska joka päivä syntyy valtava tieto ja mahdollisuuksista saada oivalluksia, jotka voidaan hyödyntää sellaisista tiedoista liiketoiminnan arvon saamiseksi, suurten tietojen laajuus kasvaa, ja siksi niillä on niin paljon kysyntää.
Tärkeät käsitykset Big Data Analytics -ohjelmistosta
Suurten tietojen käsittely ja käsittely on yleinen kysymys. Tämä tapahtuu nuorten ammattilaisten mielessä, jotka haluavat aloittaa suurten tietotekniikoiden oppimisen, sekä suurten yritysten vanhempien johtaja- ja suunnittelupäälliköiden mielessä, jotka haluavat analysoida suurten tietojen potentiaalin ja toteuttaa saman organisaatiossaan.
Tietojen injektio, tietojen tallennus, käsittely ja oivalluksen luominen ovat tavanomaisia työnkulkua suuressa datatilassa. Ensimmäinen data injektoidaan lähdejärjestelmästä isojen tietojen ekosysteemiin (esimerkiksi Hadoop), ja sama voidaan tehdä tietojen injektiojärjestelmän, kuten AVRO tai Scoop, kautta. Sen jälkeen injektoidut tiedot on tallennettava jonnekin, siihen käytetään yleisesti HDFS. Käsittely voidaan tehdä sian tai pesän kautta, ja Spark voi suorittaa analyysit ja oivallukset. Mutta paitsi, että Hadoop-ekosysteemissä on useita muita komponentteja, jotka tarjoavat yhden tai toisen tärkeän toiminnallisuuden.
Monet jakelijat, kuten Cloudera, Horton work, IBM, Amazon jne., Tarjoavat kokonaisen Hadoop-kehyksen.
Apache Hadoop on Hadoopin yleisin alusta. Hadoop on avoimen lähdekoodin ohjelmistoapuohjelmien kokoelma. Se ratkaisee ongelmat, joihin liittyy valtavan määrän datan käsitteleminen ja käsitteleminen klustereiksi kutsutun tietokoneverkon kautta.
Hadoop-sovelluksia ajetaan MapReduce-paradigman avulla. MapReduce-sovelluksessa tietoja käsitellään erilaisilla CPU-solmuilla samanaikaisesti. Hadoop-kehys voi kehittää sovelluksia, jotka toimivat tietokoneklustereissa ja ovat erittäin vikasietoisia.
Hadoop-arkkitehtuurilla on neljä moduulia: -
1. Hadoop yleinen: -
- Java-kirjastot ja apuohjelmat, joita muut Hadoop-moduulit vaativat
- tarjoavat tiedostojärjestelmän ja käyttöjärjestelmän tason abstraktiot
- sisältää välttämättömät Java-tiedostot ja skriptit, joita tarvitaan Hadoopin käynnistämiseen ja suorittamiseen.
2. Hadoop-lanka:
- puitteet työn aikataululle
- klusterin resurssien hallinta.
3. Hadoop-hajautettu tiedostojärjestelmä (HDFS):
- tarjoaa korkean suorituskyvyn pääsyä sovellustietoihin.
4. Hadoop MapReduce:
- Lankapohjainen järjestelmä suurten tietojoukkojen rinnakkaiskäsittelyä varten.
Seuraavassa on muutama Big Data Analytics -ohjelmisto: -
- Amazon Web Services: - Luultavasti suosituin iso dataalusta, AWS on erittäin siisti. Se on pilvipohjainen ja tarjoaa tietojen tallennusta, laskentatehoa, tietokantoja, analytiikkaa, verkottumista jne. Nämä palvelut vähentävät käyttökustannuksia, nopeampaa suorittamista ja suurempaa skaalautuvuutta.
- Microsoft Azure: - Azure on erinomainen tuottavuuden parantamiseksi. Integroidut työkalut ja valmiiksi rakennetut mallit tekevät kaikesta yksinkertaisen ja nopean. Se tukee erilaisia käyttöjärjestelmiä, ohjelmointikieliä, kehyksiä ja työkaluja.
- Horton toimii tietoalusta: - Avoimen lähdekoodin Apache Hadoopiin perustuen kaikki luottavat siihen ja tarjoaa keskitetyn langan. Se on nykyaikainen järjestelmä, joka tarjoaa monipuolisen valikoiman ohjelmistoja.
- Cloudera Enterprise: - Sitä saa Apache Hadoop. Analytiikasta tietotieteeseen, se voi tehdä kaiken turvallisessa ja skaalautuvassa ympäristössä ja tarjoaa rajattomat mahdollisuudet.
- MongoDB: - Se on seuraavan sukupolven tietokanta, joka perustuu NoSQL-muotoon. Se käyttää asiakirjadata mallia, joka on samanlainen kuin JSON.
Esimerkkejä Big Data Analytics -ohjelmistosta
Tässä osiossa tarjoamme laajan valikoiman Big data Analytics -ohjelmistoja.
|
Luettelo Big Data Analytics -ohjelmistosta |
|||
| Arcadia-tiedot | Actian Analytics -alusta | FICO big data -analysaattori | Syncsort |
| Amazon-verkkopalvelut | Google Bigdata | Palantir BigData | Splunk Big data -analyysit |
| Google Big Query | Datameer | Oracle Bigdata Analytics | VMWare |
| Microsoft Azure | IBM Big Data | DataTorrent | Pentaho Bigdata Analytics |
| Sininen taloni | Wavefront | Qubole | MongoDB |
| Informatican sähkökeskuksen bigdata-painos | Cloudera Enterprise Big data | MapR-konvergoitu tietoalusta | BigObject |
| GoodData | Opera-ratkaisujen signaalinapa | HortonWork-tietoalusta | SAP Big Data Analytics |
| Seuraava polku | CSC big data -alusta | Kognito-analyyttinen alusta | 1010data |
| GE Industrial Internet | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Teradata Bigdata -analyysit |
| Intel Bigdata | guavat | HP Big Data | Dell Big data Analytics |
| Keskeinen Bigdata | Mu Sigma Big Data | Cisco Bigdata | MicroStrategy Bigdata |
Johtopäätös - Big Data Analytics -ohjelmisto
Ylhäältä voimme ymmärtää, että isojen tietojen analysoinnissa on saatavana laaja valikoima työkaluja ja tekniikkaa. Yksi asia, joka on pidettävä mielessä, että jotkut edellä mainituista tekniikoista ovat sopivuutta ja ovat siten saatavissa vasta tilauksen jälkeen, kun taas toiset ovat avoimen lähdekoodin ja siten täysin ilmaisia. Esimerkiksi AWS: n osalta on tehtävä tilaus, jossa maksu veloitetaan tuntihinnalla. Cloudera ja Horton ovat sen sijaan ilmaisia. Siksi on valittava viisaasti, mitkä työkalut tai tekniikka valita. Maksettu, lisensoitu ohjelmisto on yleensä hyvä yritystason ohjelmistojen kehittämiselle, koska mukana tulee tuki- ja ylläpitotakuu, joten viime hetken yllätyksiä ei ole, kun taas avoin lähdekoodi on hyvä oppimiseen ja alustavaan kehittämiseen. Se ei kuitenkaan tarkoita, että avoimen lähdekoodin tekniikoita ei olisi tarkoitettu tuotantotason ohjelmistokehitykseen, nykyään paljon ohjelmistoja rakennetaan avoimen lähdekoodin tekniikoilla.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas Big Data Analytics -ohjelmiston käsitteisiin. Täällä olemme keskustelleet erilaisista Big Data Analytics -sovellusohjelmista, kuten Amazon Web-palvelut, Microsoft Azure, Cloudera Enterprise jne. Voit myös tarkastella seuraavaa artikkelia saadaksesi lisätietoja -
- Big Data Analytics -työkalut
- 5 Big Data Analytics -haasteet ja -ratkaisut
- Big Data -tekniikat
- Onko Big Data tietokanta?