Úvod do softvéru Big Data Analytics
Veľké dáta sú bzučiakom. Je to najvýhodnejšia a najžiadanejšia práca. Dnes v tomto článku o softvéri na analýzu veľkých dát sa budeme baviť o tom, aké veľké údaje sú, prečo je dôležité, ako sa to robí, a čo je najdôležitejšie, zameriame sa na nástroje a softvér, ktorý je na trhu k dispozícii na analýzu veľkých údajov.
Big data je názov priradený údajom, ktoré majú skutočne veľkú veľkosť. Dáta s veľkosťou väčšou ako niekoľko terabajtov sa zvyčajne nazývajú veľké dáta. Veľké dáta môžete chápať ako údaje generované POS strojmi v rôznych obchodoch Walmart po celom svete za deň alebo za týždeň. Veľké dáta sú charakteristické štyrmi charakteristikami: - vysoká hlasitosť, vysoká rýchlosť, veľká rozmanitosť a vysoká presnosť. To znamená, že tie údaje, ktoré sú veľké, sú generované vysokou rýchlosťou a obsahujú veľké množstvo vnútorných variácií, pokiaľ ide o typ údajov, formát údajov atď., Možno klasifikovať ako veľké údaje.
Veľké dáta sa nazývajú aj distribuované výpočty.
Pretože sa obrovské dáta generujú každý deň a existuje obrovský potenciál poznatkov, ktoré možno z týchto údajov získať, aby sa získala obchodná hodnota, rozsah veľkých údajov rastie, a preto je toľko dopytu.
Dôležité koncepty softvéru Big Data Analytics
Ako spracovať a spracovať veľké údaje, je bežná otázka. Deje sa to v mysli mladých odborníkov, ktorí sa chcú začať učiť veľké dátové technológie, ako aj vedúceho viceprezidenta a riaditeľa inžinierstva veľkých spoločností, ktorí chcú analyzovať potenciál veľkých údajov a implementovať to isté vo svojej organizácii.
Vkladanie údajov, ich ukladanie, spracovanie a generovanie štatistík sú zvyčajným pracovným postupom vo veľkom dátovom priestore. Prvé údaje sa vstrekujú zo zdrojového systému do ekosystému veľkých údajov (napríklad Hadoop) a to isté sa dá urobiť pomocou systému na vstrekovanie údajov, ako sú AVRO alebo Scoop. Potom je potrebné niekde údaje o injekciách uložiť, HDFS sa na to používa najčastejšie. Spracovanie sa môže vykonávať pomocou ošípaných alebo úľa a analýza a generovanie prehľadov sa môže vykonávať pomocou Spark. Ale okrem toho existuje niekoľko ďalších komponentov ekosystému Hadoop, ktoré poskytujú jednu alebo inú dôležitú funkčnosť.
Celý rámec Hadoop poskytujú mnohí distribútori, ako napríklad Cloudera, Horton work, IBM, Amazon atď.
Apache Hadoop je najbežnejšou platformou pre Hadoop. Hadoop je zbierka softvérových nástrojov s otvoreným zdrojovým kódom. Rieši problémy, ktoré zahŕňajú spracovanie a spracovanie veľkého množstva údajov prostredníctvom siete počítačov nazývaných klastre.
Aplikácie Hadoop sa spúšťajú pomocou paradigmy MapReduce. V MapReduce sa údaje spracúvajú paralelne na rôznych uzloch CPU. Hadoop framework môže vyvíjať aplikácie, ktoré bežia na klastroch počítačov a sú vysoko odolné voči chybám.
Architektúra Hadoop má štyri moduly: -
1. Hadoop spoločné: -
- Knižnice a pomocné programy Java, ktoré vyžadujú iné moduly Hadoop
- poskytnúť abstrakcie na úrovni súborového systému a OS
- obsahuje základné Java súbory a skripty, ktoré sú potrebné na spustenie a spustenie Hadoop.
2. Hadoop YARN:
- rámec pre plánovanie úloh
- riadenie klastrových prostriedkov.
3. Distribuovaný systém súborov Hadoop (HDFS):
- poskytuje vysokovýkonný prístup k aplikačným údajom.
4. Hadoop MapReduce:
- Systém založený na YARN pre paralelné spracovanie veľkých súborov údajov.
Nasleduje niekoľko softvérov Big Data Analytics: -
- Amazon Web Services: - Pravdepodobne najobľúbenejšia veľká dátová platforma, AWS je super. Je založená na cloudu a poskytuje ukladanie údajov, výpočtový výkon, databázy, analýzy, vytváranie sietí atď. Tieto služby znižujú prevádzkové náklady, rýchlejšie vykonávanie a väčšiu škálovateľnosť.
- Microsoft Azure: - Azure je vynikajúci nástroj na zvyšovanie produktivity. Vďaka integrovaným nástrojom a vopred pripraveným šablónam je všetko jednoduché a rýchle. Podporuje spektrum operačných systémov, programovacieho jazyka, rámcov a nástrojov.
- Horton funguje dátová platforma: - Na základe otvoreného zdrojového kódu Apache Hadoop je dôveryhodný pre všetkých a poskytuje centralizovanú YARN. Je to najmodernejší systém, ktorý poskytuje všestrannú škálu softvéru.
- Cloudera Enterprise: - Je poháňaný Apache Hadoop. Od analytiky po vedu o dátach môže robiť všetko v bezpečnom a škálovateľnom prostredí a poskytuje neobmedzené možnosti.
- MongoDB: - Jedná sa o databázu novej generácie založenú na formáte NoSQL. Používa sa model údajov dokumentu, ktorý je podobný JSON.
Príklady softvéru Big Data Analytics
V tejto časti poskytujeme širokú škálu softvéru Big Data Analytics.
|
Zoznam softvéru Big Data Analytics |
|||
| Arcadia Data | Platforma Actian Analytics | FICO analyzátor veľkých dát | Syncsort |
| Webové služby Amazon | Google Bigdata | Palantir BigData | Splunk analýza veľkých dát |
| Google Big Query | Datameer | Oracle Bigdata Analytics | VMWare |
| Microsoft Azure | IBM Big Data | DataTorrent | Pentaho Bigdata Analytics |
| Blue Talon | wavefront | Qubole | MongoDB |
| Edícia Informatica powerdata bigdata | Cloudera Enterprise Big data | Konvergovaná dátová platforma MapR | BigObject |
| GoodData | Signálny rozbočovač opery riešenia | Dátová platforma HortonWork | SAP Big Data Analytics |
| Ďalšia cesta | Veľká dátová platforma CSC | Analytická platforma Kognito | 1010data |
| GE Priemyselný internet | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Teradata Bigdata analytics |
| Intel Bigdata | guajavy | Veľké dáta HP | Dell Big Data Analytics |
| Pivotal Bigdata | Mu Sigma Big Data | Cisco Bigdata | MicroStrategy Bigdata |
Záver - Softvér na analýzu veľkých dát
Z vyššie uvedeného vyplýva, že v oblasti analýzy veľkých dát existuje široká škála dostupných nástrojov a technológií. Jedným bodom, ktorý treba mať na pamäti, že niektoré z vyššie uvedených technológií je slušnosť, a preto je k dispozícii až po prihlásení na odber, zatiaľ čo iné sú otvorené a teda úplne zadarmo. Napríklad v prípade AWS sa musí vykonať predplatné, ak je platba spoplatnená hodinovou sadzbou. Práce Cloudera a Horton sú na druhej strane bezplatné. Preto je potrebné si múdro zvoliť, ktoré nástroje alebo technológie sa rozhodnú. Platený licencovaný softvér je zvyčajne vhodný na vývoj softvéru na podnikovej úrovni, pretože prichádza so zárukou na podporu a údržbu, preto neexistujú žiadne posledné prekvapenia, zatiaľ čo otvorený zdroj je vhodný na účely výučby a počiatočného vývoja. Neznamená to však, že technológie s otvoreným zdrojovým kódom nie sú určené na vývoj softvéru na úrovni výroby, v súčasnosti sa veľa softvéru vytvára pomocou technológií s otvoreným zdrojom.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca Koncepty softvéru na analýzu veľkých dát. Tu sme diskutovali o rôznych softvéroch na analýzu veľkých dát, ako sú webové služby Amazon, Microsoft Azure, Cloudera Enterprise atď. Ďalšie informácie nájdete v nasledujúcom článku -
- Nástroje na analýzu veľkých údajov
- 5 Výzvy a riešenia analýzy veľkých dát
- Techniky veľkých dát
- Je veľká dáta databáza?