Introduksjon til Big Data Analytics-programvare
Big data er buzzword. Det er den mest foretrukne og svært etterspurte jobben. I dag, i denne Big Data analytics-programvareartikkelen, skal vi snakke om hva big data er, hvorfor det er viktig, hvordan det gjøres, og viktigst av alt, skal vi fokusere på hvilke verktøy og programvare som er tilgjengelige i markedet for å gjøre big data-analyse.
Big data er navnet som er gitt til data som virkelig er enorme i størrelse. Vanligvis kalles data i størrelsen mer enn noen få terabyte big data. Du kan forstå store data som POS-maskingenererte data av Walmarts forskjellige butikk over hele verden på en dag eller over en uke. Det er fire kjennetegn ved big data: - Høyt volum, høy hastighet, høy variasjon og høy veracitet. Det det betyr er at dataene som er av stor størrelse, genereres i høy hastighet og inneholder mange interne variasjoner når det gjelder datatype, dataformat etc. kan klassifiseres som big data.
Big data kalles også distribuert databehandling.
Fordi det genereres enorme data hver dag og det er et enormt potensial for innsikt som kan hentes ut fra slike data for å få forretningsverdi, vokser omfanget av big data, og derfor er det så mye etterspurt.
Viktige konsepter med Big Data Analytics-programvare
Hvordan håndtere og behandle big data er et vanlig spørsmål. Dette skjer i tankene til unge fagpersoner som ønsker å begynne å lære seg big data-teknologier, så vel som senior VP og direktør for ingeniører i store selskaper som ønsker å analysere potensialet til big data og implementere det samme i deres organisasjon.
Datainjeksjon, datalagring, prosessering og generering av innsikt er den vanlige arbeidsflyten i store dataområdet. Første data blir injisert fra kildesystemet til big data økosystem (Hadoop for eksempel), og det samme kan gjøres gjennom et datainjeksjonssystem som AVRO eller Scoop. Etter at de injiserte dataene må lagres et sted, er HDFS det som brukes til det som oftest er. Bearbeiding kan gjøres via Pig eller Hive og analyse og innsikt generering kan utføres av Spark. Men annet enn det, er det flere andre komponenter i Hadoop-økosystemet som gir en eller annen viktig funksjonalitet.
En hel Hadoop-ramme er levert av mange distributører som Cloudera, Horton work, IBM, Amazon etc.
Apache Hadoop er den vanligste plattformen for Hadoop. Hadoop er samlingen av åpen kildekode-programvareverktøy. Det løser problemer som involverer håndtering og behandling av en enorm datamengde gjennom et nettverk av datamaskiner kalt klynger.
Hadoop-applikasjoner kjøres ved hjelp av MapReduce-paradigmet. I MapReduce behandles dataene på forskjellige CPU-noder parallelt. Hadoop framework kan utvikle applikasjoner som kjører på klynger av datamaskiner og er svært feiltolerante.
Hadoop arkitektur har fire moduler: -
1. Hadoop vanlig: -
- Java-biblioteker og verktøy som kreves av andre Hadoop-moduler
- gi abstraksjoner av filsystem og OS-nivå
- inneholder viktige Java-filer og skript som kreves for å starte og kjøre Hadoop.
2. Hadoop YARN:
- rammer for stillingsplanlegging
- klynge ressursstyring.
3. Hadoop Distribuert filsystem (HDFS):
- gir tilgang til applikasjoner med høy gjennomstrømming.
4. Hadoop MapReduce:
- YARN-basert system for parallell behandling av store datasett.
Følgende er noen Big Data Analytics-programvare: -
- Amazon Web Services: - Sannsynligvis den mest populære Big data-plattformen, AWS er superkule. Det er skybasert og gir datalagring, datakraft, databaser, analyser, nettverk osv. Disse tjenestene reduserer driftskostnadene, raskere utførelse og større skalerbarhet.
- Microsoft Azure: - Azure er flott for å forbedre produktiviteten. Integrerte verktøy og forhåndsbygde maler gjør alt enkelt og raskt. Den støtter et spekter av operativsystemer, programmeringsspråk, rammer og verktøy.
- Horton fungerer dataplattform: - Basert på åpen kildekode Apache Hadoop, er den klarert av alle og gir en sentralisert YARN. Det er topp moderne system som gir et allsidig programvareprogram.
- Cloudera Enterprise: - Det er drevet av Apache Hadoop. Fra analyse til datavitenskap kan den gjøre alt under et sikkert og skalerbart miljø og gir ubegrensede muligheter.
- MongoDB: - Det er neste generasjons database basert på NoSQL-format. Den bruker en dokumentdatamodell som ligner på JSON.
Eksempler på Big Data Analytics-programvare
I denne delen tilbyr vi et bredt spekter av Big data Analytics-programvare.
|
Liste over Big Data Analytics-programvare |
|||
| Arcadia Data | Actian Analytics-plattformen | FICO big data analysator | Syncsort |
| Amazon webtjenester | 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 |
| Blue Talon | Wavefront | Qubole | MongoDB |
| Informatica kraftsenter bigdata-utgave | Cloudera Enterprise Big data | MapR konvergerte dataplattform | BigObject |
| GoodData | Opera-løsninger signaliserer nav | HortonWork dataplattform | SAP Big Data Analytics |
| Neste bane | CSC big data-plattform | Kognito analytisk plattform | 1010data |
| GE Industrinett | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Teradata Bigdata analytics |
| Intel Bigdata | guavas | HP Big Data | Dell Big data Analytics |
| Pivotal Bigdata | Mu Sigma Big Data | Cisco Bigdata | MicroStrategy Bigdata |
Konklusjon - Big Data Analytics-programvare
Fra oven kan vi forstå at det finnes et bredt spekter av tilgjengelige verktøy og teknologi innen big data-analyse. Et poeng som må huskes på at noen av teknologiene som er nevnt ovenfor, er anstendighet og dermed kun tilgjengelig etter et abonnement, mens noen andre er åpen kildekode og dermed helt gratis. For AWS, for eksempel, må det tas et abonnement der betaling belastes med en timepris. Cloudera og Horton jobber derimot gratis. Derfor må man velge klokt hvilke verktøy eller teknologi man skal velge. Vanligvis er en betalt, lisensiert programvare bra for å utvikle programvare på bedriftsnivå, da det kommer med en støtte- og vedlikeholdsgaranti, og det er derfor ingen overraskelser for siste gang, mens open source er bra for læring og første utviklingsformål. Det betyr imidlertid ikke at open source-teknologier ikke er ment for programvareutvikling på produksjonsnivå, i disse dager bygges masse masse programvare ved å bruke open source-teknologier.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til konsepter av Big Data Analytics-programvare. Her har vi diskutert den forskjellige Big Data Analytics-programvaren som Amazon Web-tjenester, Microsoft Azure, Cloudera Enterprise osv. Du kan også se på følgende artikkel for å lære mer -
- Big Data Analytics-verktøy
- 5 Utfordringer og løsninger med Big Data Analytics
- Big Data-teknikker
- Er Big Data en database?