Nykypäivän markkinat ovat tulvillaan joukolla Big Data -työkaluja ja -tekniikoita. Ne tuovat kustannustehokkuuden ja paremman ajanhallinnan datan analyyttisiin tehtäviin.
Tässä on luettelo parhaista big data -työkaluista ja -tekniikoista, niiden tärkeimmillä ominaisuuksilla ja latauslinkeillä. Tämä isojen datatyökalujen luettelo sisältää valitsemasi työkalut ja ohjelmistot isoille tiedoille.
Parhaat Big Data -työkalut ja -ohjelmistot
| Nimi | Hinta | Linkki |
|---|---|---|
| Hadoop | Vapaa | Lisätietoja |
| HPCC | Vapaa | Lisätietoja |
| Myrsky | Vapaa | Lisätietoja |
| Qubole | 30 päivän ilmainen kokeiluversio + maksettu suunnitelma | Lisätietoja |
1) Hadoop:
Apache Hadoop -ohjelmistokirjasto on iso datakehys. Se mahdollistaa suurten tietojoukkojen hajautetun käsittelyn tietokoneiden klustereiden välillä. Se on yksi parhaista big data -työkaluista, jotka on suunniteltu laajentamaan yksittäisistä palvelimista tuhansiin koneisiin.
Ominaisuudet:
- Todennusparannuksia käytettäessä HTTP-välityspalvelinta
- Hadoop-yhteensopivan tiedostojärjestelmän toiminnan määrittely
- Tuki POSIX-tyylisen tiedostojärjestelmän laajennetuille määritteille
- Siinä on suuria tietotekniikoita ja työkaluja, jotka tarjoavat vankan ekosysteemin, joka soveltuu hyvin vastaamaan kehittäjän analyyttisiin tarpeisiin
- Se tuo joustavuutta tietojenkäsittelyyn
- Se mahdollistaa nopeamman tietojenkäsittelyn
Latauslinkki: https://hadoop.apache.org/releases.html
2) HPCC:
HPCC on iso tietotyökalu, jonka on kehittänyt LexisNexis Risk Solution. Se toimittaa yhdellä alustalla, yhdellä arkkitehtuurilla ja yhdellä ohjelmointikielellä tietojen käsittelyä varten.
Ominaisuudet:
- Se on yksi erittäin tehokkaista big data -työkaluista, jotka suorittavat big data -tehtävät paljon vähemmän koodilla.
- Se on yksi suurista tietojenkäsittelyvälineistä, joka tarjoaa korkean redundanssin ja saatavuuden
- Sitä voidaan käyttää sekä monimutkaiseen tietojenkäsittelyyn Thor-klusterissa
- Graafinen IDE yksinkertaistaa kehitystä, testausta ja virheenkorjausta
- Se optimoi koodin automaattisesti rinnakkaiskäsittelyä varten
- Paranna skaalautuvuutta ja suorituskykyä
- ECL-koodi kootaan optimoiduksi C ++: ksi, ja se voi laajentua myös C ++ -kirjastojen avulla
Latauslinkki: https://hpccsystems.com/try-now
3) Myrsky:
Storm on ilmainen big data avoimen lähdekoodin laskentajärjestelmä. Se on yksi parhaista big data -työkaluista, joka tarjoaa hajautettua reaaliaikaista, vikasietoista käsittelyjärjestelmää. Reaaliaikaisilla laskentatoiminnoilla.
Ominaisuudet:
- Se on yksi parhaista työkaluista big data -työkalulistasta, jonka vertailuarvona on miljoonan 100 tavun viestien käsittely sekunnissa solmua kohti
- Siinä on suuria tietotekniikoita ja työkaluja, jotka käyttävät rinnakkaisia laskelmia, jotka kulkevat koneiden joukossa
- Se käynnistyy automaattisesti uudelleen, jos solmu kuolee. Työntekijä käynnistetään uudelleen toisella solmulla
- Storm takaa, että kutakin tietoyksikköä käsitellään ainakin kerran tai tarkalleen kerran
- Kun Storm on otettu käyttöön, se on varmasti helpoin työkalu Bigdata-analyysiin
Latauslinkki: http://storm.apache.org/downloads.html
4) Qubole:
Qubole Data on itsenäinen Big Data Management -alusta. Se on iso avoimen lähdekoodin datatyökalu, joka on itse hallinnoitava, itsestään optimoiva ja jonka avulla tietoryhmä voi keskittyä liiketoiminnan tuloksiin.
Ominaisuudet:
- Yksi alusta jokaiseen käyttötarkoitukseen
- Se on avoimen lähdekoodin big data -ohjelma, jossa on Pilviin optimoitu moottorit
- Kattava turvallisuus, hallinto ja noudattaminen
- Tarjoaa toimivia ilmoituksia, oivalluksia ja suosituksia luotettavuuden, suorituskyvyn ja kustannusten optimoimiseksi
- Ottaa käytännöt käyttöön automaattisesti manuaalisten toistuvien toimenpiteiden välttämiseksi
Latauslinkki: https://www.qubole.com/
5) Cassandra:
Apache Cassandra -tietokantaa käytetään nykyään laajalti suurten tietomäärien tehokkaaseen hallintaan.
Ominaisuudet:
- Tuki monistamiseen useissa datakeskuksissa tarjoamalla käyttäjille pienempi viive
- Tiedot replikoidaan automaattisesti useisiin solmuihin vikasietoisuuden takaamiseksi
- Se on yksi parhaista big data -työkaluista, joka soveltuu parhaiten sovelluksiin, joilla ei ole varaa menettää tietoja, vaikka koko palvelinkeskus olisi alhaalla
- Cassandra tarjoaa tukisopimuksia ja palveluja on saatavana kolmansilta osapuolilta
Latauslinkki: http://cassandra.apache.org/download/
6) Vetäminen:
Statwing on helppokäyttöinen tilastointityökalu. Sen ovat rakentaneet big data -analyytikot. Sen moderni käyttöliittymä valitsee tilastolliset testit automaattisesti.
Ominaisuudet:
- Se on iso dataohjelmisto, joka voi tutkia mitä tahansa tietoja sekunneissa
- Statwing auttaa puhdistamaan tietoja, tutkimaan suhteita ja luomaan kaavioita muutamassa minuutissa
- Sen avulla voidaan luoda histogrammeja, sirontakuvia, lämpökarttoja ja pylväskaavioita, jotka viedään Exceliin tai PowerPointiin
- Se kääntää tulokset myös englanniksi, joten analyytikot, jotka eivät tunne tilastollista analyysiä
Latauslinkki: https://www.statwing.com/
7) CouchDB:
CouchDB tallentaa tietoja JSON-asiakirjoihin, joihin pääsee verkossa tai kyselyjä käyttämällä JavaScriptiä. Se tarjoaa hajautetun skaalauksen vikasietoisella tallennuksella. Se mahdollistaa pääsyn tietoihin määrittämällä sohvan replikointiprotokollan.
Ominaisuudet:
- CouchDB on yhden solmun tietokanta, joka toimii kuten mikä tahansa muu tietokanta
- Se on yksi suurista tietojenkäsittelytyökaluista, jonka avulla voidaan käyttää yhtä loogista tietokantapalvelinta millä tahansa palvelimilla
- Se käyttää yleistä HTTP-protokollaa ja JSON-datamuotoa
- Tietokannan helppo replikointi useissa palvelinilmentymissä
- Helppo käyttöliittymä asiakirjojen lisäämiseen, päivittämiseen, hakemiseen ja poistamiseen
- JSON-pohjainen asiakirjamuoto voidaan kääntää eri kielille
Latauslinkki: http://couchdb.apache.org/
8) Pentaho:
Pentaho tarjoaa big data -työkaluja tietojen keräämiseksi, valmistelemiseksi ja sekoittamiseksi. Se tarjoaa visualisointeja ja analytiikkaa, jotka muuttavat tapaa hoitaa liiketoimintaa. Tämä Big Data -työkalu mahdollistaa suurten tietojen muuttamisen suuriksi oivalluksiksi.
Ominaisuudet:
- Tietojen käyttö ja integrointi tietojen tehokkaaseen visualisointiin
- Se on iso dataohjelmisto, joka antaa käyttäjille mahdollisuuden suunnitella suuria tietoja lähteellä ja suoratoistaa niitä tarkan analyysin tekemiseksi
- Vaihda tai yhdistä saumattomasti tietojenkäsittely klusterin sisäiseen suoritukseen, jotta saat parhaan mahdollisen käsittelyn
- Salli tietojen tarkastaminen helposti analytiikkaan, mukaan lukien kaaviot, visualisoinnit ja raportointi
- Tukee laajaa tietoa suurista tietolähteistä tarjoamalla ainutlaatuisia ominaisuuksia
Latauslinkki: https://www.hitachivantara.com/en-us/products/data-management-analytics/pentaho/download-pentaho.html
9) Räpytys:
Apache Flink on yksi parhaista avoimen lähdekoodin data-analyysityökaluista suurten tietojen suoratoistoon. Se on hajautettuja, tehokkaita, aina saatavilla olevia ja tarkkoja tietojen suoratoistosovelluksia.
Ominaisuudet:
- Tarjoaa tarkkoja tuloksia myös tilaamattomille tai myöhään saapuville tiedoille
- Se on tilallinen ja vikasietoinen ja voi toipua epäonnistumisista
- Se on iso data-analytiikkaohjelmisto, joka voi toimia suuressa mittakaavassa, joka toimii tuhansilla solmuilla
- Sillä on hyvät läpäisy- ja viiveominaisuudet
- Tämä big data -työkalu tukee suoratoiston käsittelyä ja ikkunointia tapahtuman ajan semantiikalla
- Se tukee joustavaa ikkunointia ajan, laskennan tai istuntojen perusteella datapohjaisiin ikkunoihin
- Se tukee monenlaisia liittimiä kolmansien osapuolten järjestelmiin tietolähteitä ja nieluja varten
Latauslinkki: https://flink.apache.org/
10) Cloudera:
Cloudera on nopein, helpoin ja erittäin turvallinen moderni big data -alusta. Sen avulla kuka tahansa voi saada tietoja mistä tahansa ympäristöstä yhdellä, skaalautuvalla alustalla.
Ominaisuudet:
- Suorituskykyinen big data -analytiikkaohjelma
- Se tarjoaa monipilvipalvelun
- Ota Cloudera Enterprise käyttöön ja hallinnoi AWS: ssä, Microsoft Azuressa ja Google Cloud Platformissa
- Pyöritä ja lopeta klusterit ja maksa vain tarvitsemastasi, kun sitä tarvitaan
- Tietomallien kehittäminen ja kouluttaminen
- Liiketoimintatiedon raportointi, tutkiminen ja itsepalvelu
- Reaaliaikaisen oivalluksen toimittaminen seurantaa ja havaitsemista varten
- Tarkan mallintamisen ja tarjoamisen suorittaminen
Latauslinkki: https://www.cloudera.com/
11) Openrefine:
Open Refine on tehokas big data -työkalu. Se on iso data-analytiikkaohjelmisto, joka auttaa työskentelemään sotkuisen datan kanssa, puhdistamaan sen ja muuttamaan sen muodosta toiseen. Se mahdollistaa myös sen laajentamisen verkkopalveluilla ja ulkoisella datalla.
Ominaisuudet:
- OpenRefine-työkalun avulla voit tutkia suuria tietojoukkoja helposti
- Sitä voidaan käyttää linkittämään ja laajentamaan tietojoukkoasi erilaisilla verkkopalveluilla
- Tuo tietoja eri muodoissa
- Tutki tietojoukkoja muutamassa sekunnissa
- Käytä perus- ja edistyneitä solumuunnoksia
- Antaa käsitellä soluja, jotka sisältävät useita arvoja
- Luo hetkellisiä linkkejä aineistojen välille
- Tunnista aiheet automaattisesti tekstikentissä nimeltä nimetty entiteetti
- Suorita edistyneitä datatoimintoja tarkennuskielen avulla
Latauslinkki: https://openrefine.org/download.html
12) Rapidminer:
RapidMiner on yksi parhaista avoimen lähdekoodin data-analyysityökaluista. Sitä käytetään tietojen valmisteluun, koneoppimiseen ja mallin käyttöönottoon. Se tarjoaa tuotepaketin uusien tiedonlouhintaprosessien rakentamiseksi ja ennakoivan analyysin määrittämiseksi.
Ominaisuudet:
- Salli useita tiedonhallintamenetelmiä
- GUI tai eräkäsittely
- Integroitu yrityksen sisäisten tietokantojen kanssa
- Interaktiiviset, jaettavat kojelaudat
- Big Data -ennustava analytiikka
- Etäanalyysin käsittely
- Tietojen suodatus, yhdistäminen, yhdistäminen ja yhdistäminen
- Rakenna, kouluta ja validoi ennustavia malleja
- Tallenna suoratoistotiedot lukuisiin tietokantoihin
- Raportit ja laukaistut ilmoitukset
Latauslinkki: https://my.rapidminer.com/nexus/account/index.html#downloads
13) DataCleaner:
DataCleaner on tietojen laadun analysointisovellus ja ratkaisualusta. Siinä on vahva tietojen profilointimoottori. Se on laajennettavissa ja lisää siten tietojen puhdistusta, muunnoksia, sovittamista ja yhdistämistä.
Ominaisuus:
- Vuorovaikutteinen ja tutkiva tietojen profilointi
- Sumea kaksoiskappaleiden tunnistus
- Tietojen muuntaminen ja standardointi
- Tietojen validointi ja raportointi
- Viitetietojen käyttö tietojen puhdistamiseen
- Hallitse tiedonsiirtoputki Hadoop-tietojärvessä
- Varmista, että tietoja koskevat säännöt ovat oikein, ennen kuin käyttäjä viettää enemmän aikaa käsittelyyn
- Löydä poikkeamat ja muut pirulliset yksityiskohdat, jos haluat joko sulkea pois tai korjata virheelliset tiedot
Latauslinkki: http://datacleaner.org/
14) Kaggle:
Kaggle on maailman suurin big data -yhteisö. Se auttaa organisaatioita ja tutkijoita lähettämään tietoja ja tilastoja. Se on paras paikka analysoida tietoja saumattomasti.
Ominaisuudet:
- Paras paikka löytää ja analysoida saumattomasti avointa dataa
- Hakukenttä löytää avoimet tietojoukot
- Osallistu avoimeen dataliikkeeseen ja ole yhteydessä muihin dataharrastajiin
Latauslinkki: https://www.kaggle.com/
15) Hive:
Hive on avoimen lähdekoodin big data-ohjelmistotyökalu. Sen avulla ohjelmoijat voivat analysoida suuria tietojoukkoja Hadoopilla. Se auttaa kyselemään ja hallitsemaan suuria aineistoja todella nopeasti.
Ominaisuudet:
- Se tukee SQL: n kaltaista kyselykieltä vuorovaikutuksessa ja tietomallinnuksessa
- Se kokoaa kielen kahdella päätehtäväkartalla ja supistimella
- Sen avulla voidaan määritellä nämä tehtävät Java- tai Python-ohjelmalla
- Hive on suunniteltu vain jäsenneltyjen tietojen hallintaan ja kyselyihin
- Hiven SQL-inspiroima kieli erottaa käyttäjän Map Reduce -ohjelmoinnin monimutkaisuudesta
- Se tarjoaa Java Database Connectivity (JDBC) -rajapinnan
Latauslinkki: https://hive.apache.org/downloads.html
UKK:
❓ Mikä on Big Data -ohjelmisto?
Big data -ohjelmistoa käytetään tietojen keräämiseen suuresta joukosta tietojoukkoja ja näiden monimutkaisten tietojen käsittelyä. Suuri määrä dataa on hyvin vaikea käsitellä perinteisissä tietokannoissa. joten siksi voimme käyttää tätä työkalua ja hallita tietoja helposti.
⚡ Mitkä tekijät kannattaa ottaa huomioon valittaessa Big Data -työkalua?
Ota huomioon seuraavat tekijät ennen Big Data -työkalun valitsemista
- Lisenssimaksu tarvittaessa
- Asiakastuen laatu
- Työntekijöiden kouluttamisesta työkaluun liittyvät kustannukset
- Big data -työkalun ohjelmistovaatimukset
- Big Data -työkalun toimittajan tuki ja päivityskäytäntö.
- Arvostelut yrityksestä