Nagu me kõik hästi teame, on andmed tänapäeva IT-maailmas kõik. Pealegi korrutatakse need andmed kollektoritega päevast päeva. Kui varem oli ruumi umbes megabaiti ja kilobaiti, siis tänapäeval on see terabait.

Andmed on väärtusetud, kuni need muutuvad kasulikuks teabeks ja teadmisteks, mis võivad aidata juhtimist kõrgemas kognitiivses protsessis. Sel eesmärgil on meil turul saadaval mitu olulist andmetarkvara. See tarkvara aitab andmeid salvestada, analüüsida, aruandlust koostada ja nendega palju muud teha.

Tänapäeval on peaaegu iga ettevõte suure andmetööriistade ja -tehnoloogiatega üle ujutatud. Need toovad teabe-analüütilistesse ülesannetesse kaasa kulutõhususe ja parema ajahalduse. Selles artiklis on teil parimate suurandmete tööriistade ja nende funktsioonide edetabel, kuid enne seda tehkem ülevaade suurandmetest.

Sisukord

• Mis on suurandmed?
• Suurandmete tüübid
  • 1. Struktureeritud andmed
  • 2. Struktureerimata andmed
  • 3. Poolstruktureeritud andmed
• Big Data Toolsi funktsioonid
• Miks on suurandmete tööriist oluline?
• Big Data Tooli parimad näited
• Kuidas valida sobivat suurandmete tööriista?
• 10 parimat suurandmete tööriista
  • 1. Apache Hadoop
  • 2. Palju
  • 3. Apache Storm
  • 4. Cassandra
  • 5. MongoDB
  • 6.HRC
  • 7. Rapidminer
  • 8. Tabel
  • 9. Qubole
  • 10. R
  • Hinnakujundus:
• KKK: lugege Big Data Toolsi kohta lisateavet
  • Mida tähendavad suurandmete analüüsi tööriistad?
  • Millist keelt kasutatakse suurandmete tööriistade jaoks?
  • Milliseid tegureid peate Big Data Tooli valimisel arvestama?
  • Kas Kafka on suurandmete tööriist?
  • Kas Hadoop on suurandmete tööriist?
• Alumine joon
• Soovitatavad artiklid

Mis on suurandmed?

Suured andmed võib olla termin, mis kirjeldab tohutut teabe hulka – sealhulgas nii struktureerimata kui ka struktureeritud. Need andmed ujutasid ettevõtte igapäevaselt üle. Kuid see ei ole olulise teabe arv; Pigem on andmetega toimuv arutelu küsimus – suurandmete tööriist analüüsib teadmisi, mille tulemuseks on paremad otsused ja strateegilised äritegevused.

Kuigi mõiste suurandmed võib tunduda suhteliselt uus, on suure hulga teadmiste kogumine ja salvestamine lõplikuks analüüsiks ammu vana. Suurandmete tööriista kontseptsioon sai hoo sisse 2000. aastate alguses ettevõtte peavooluna, kuna kolm Vs. on maht, kiirus ja varieeruvus.

Massiivsete andmete kasutamine on tänapäeval muutumas ettevõtete jaoks tavaliseks, et oma eakaaslastest paremaid tulemusi saavutada. Enamikus e-kaubandusega tegelevates ettevõtetes kasutavad nii olemasolevad konkurendid kui ka uued tulijad strateegiaid andmete analüüsimiseks konkureerimiseks, uuenduste tegemiseks ja kasvuks.

Suurandmed aitavad organisatsioonidel luua uusi kasvuvõimalusi ja täiesti uusi ettevõtete kategooriaid, mis ühendavad ja analüüsivad valdkonna andmeid. Need ettevõtted salvestavad piisavalt teavet toodete, teenuste, tarnijate, ostjate ja klientide eelistuste kohta, et andmeid suurel hulgal analüüsida.

Suurandmete tüübid

Suurandmete kategooriad on järgmised:

1. Struktureeritud andmed
2. Struktureerimata andmed
3. Poolstruktureeritud andmed

Nüüd tutvume üksikasjalikult kõigi andmetega.

üks. Struktureeritud andmed

Kõiki erinevates fikseeritud vormingutes salvestatud, juurdepääsetavaid ja töödeldud andmeid nimetatakse struktureeritud andmeteks. Teie aja jooksul on inseneritalendid saavutanud tohutut edu selliste mõistlike andmetega töötamise tehnikate väljatöötamisel (kus vorming on ette teada) ja nendest väärtuste leidmisel. Kuid nendel päevadel ilmneb probleem, kui andmete maht enamasti kasvab. Tüüpilised suurused jäävad mitme zettabaidi vahemikku.

kaks. Struktureerimata andmed

Kõik tundmatu vormi või struktuuriga andmed loetakse struktureerimata andmeteks. Nõustuge, et suurus on suur, ja struktureerimata andmed esitavad mitmeid väljakutseid, näiteks nende väärtuse töötlemine. Struktureerimata andmete tüüpiline näide võib olla heterogeenne andmeallikas, mis sisaldab segu lihtsatest tekstifailidest, piltidest, videotest jne. Tänapäeval on organisatsioonidel saadaval palju teadmisi, kuid kahjuks ei tea nad, kuidas väärtust tuletada. sellest välja, kuna need andmed on töötlemata kujul või struktureerimata vormingus.

3. Poolstruktureeritud andmed

Poolstruktureeritud andmed võivad sisaldada mõlemat tüüpi andmesid. Poolstruktureeritud andmed näitavad end struktureeritud vormina, kuid see pole tõsi. Poolstruktureeritud andmete näide võib olla XML-failis esitatud andmed.

Big Data Toolsi funktsioonid

Parimate suurandmete tööriistade funktsioonid on järgmised:

• Ettevõtted saavad otsuste tegemisel kasutada välist luureandmeid.
• See on parandanud klienditeenindust.
• Serveritele seatud riskide viivitamatu kontrollimine.
• Parem töö efektiivsus.

Miks on suurandmete tööriist oluline?

Suurandmete tööriista tähtsus ei piirdu proportsiooniga, vaid sellega, kuidas ettevõtted andmeid kasutavad. Iga ettevõte kasutab andmeid omal moel; mida tõhusamalt organisatsioon oma andmeid kasutab, seda suurem on kasvupotentsiaal.

Ettevõte võib võtta andmeid mis tahes allikast ja analüüsida neid, et otsida vastuseid, mis võimaldavad:

Aja vähendamine:Suurte andmetööriistade, nagu Hadoop ja mäluanalüütika, kiire kiirus tuvastab uusima teabeallika, mis värskendab ettevõtete analüütilisi andmeid. Samuti aitab see teha kiireid otsuseid.

Kulude kokkuhoid:Mõned parimad suurandmete tööriistad, nagu pilvepõhine analüütika ja Hadoop, aitavad tuua ettevõttele kulueelise, kui talletatakse suurel hulgal teadmisi. Lisaks sellele aitavad need tööriistad välja selgitada kõige tõhusamad viisid ettevõtte juhtimiseks.

Säilitage online-maine:Parimatel suurandmete tööriistadel on sentimentaalse analüüsi võimalused. Seetõttu saate tagasisidet selle kohta, kes mida teie ettevõtte kohta räägib. Suurandmete tööriistad võivad aidata, kui soovite jälgida ja parandada oma ettevõtte veebinäitajat.

Turutingimused:Suurte andmete analüüsimisel saate parema ülevaate praegustest turutingimustest. Näiteks saab ettevõte klientide ostukäitumist analüüsides näha enim müüdavaid tooteid ja toota sellele trendile vastavaid tooteid. Tänu sellele pääseb ta konkurentidest ette.

Klientide hankimine ja hoidmine:Klient on see, et iga ettevõtte kõige olulisem vara sõltub kasvust. Pole ühtegi ettevõtet, mis võiks edu saavutada, ilma et oleks vaja kindlaks teha kindel kliendibaas. Isegi tugeva kliendibaasiga ei saa ettevõte endale lubada tihedat konkurentsi eirata. Kui ettevõte ei saa kiiresti teada, mida kliendid otsivad, on lihtne pakkuda madala kvaliteediga tooteid. Suurandmete tööriistade kasutamine võimaldab ettevõtetel jälgida erinevaid klientidega seotud mustreid ja trende. Kliendi käitumise jälgimine on lojaalsuse esilekutsumiseks ülioluline.

Uuenduslik ja arendaja:Big Data tööriistad on uuenduste tõukejõud. Suurandmete teine ​​kasulik eelis on võime aidata ettevõtetel oma tooteid ümber arendada.

Turundusülevaade:Suurandmete tööriistade analüüs aitab muuta äritegevuse palet. See funktsioon hõlmab võimet vastata klientide ootustele, muuta ettevõtte ärisuunda ja tagada, et turunduskampaaniad oleksid võimsad.

Big Data Tooli parimad näited

Parimad näited suurandmetest on avalikus ja isiklikus sektoris: haridus, suunatud reklaam, tervishoid, tootmine, kindlustus ja pangandus, kuni käegakatsutava, reaalse eluga. Aastaks 2021 genereeritakse iga maa peal viibiva inimese kohta igas sekundis ligi 1,7 megabaiti teavet. Andmepõhise organisatsioonilise kasvu potentsiaal hotellindussektoris on hiiglaslik.

Kuidas valida sobivat suurandmete tööriista?

Õige avatud lähtekoodiga või tasulise suurandmete tööriista valimine aitab vältida aega ja vähendada luksumist, kuid seda otsust ei saa teha pimesi. Piirake oma meelt ja parimat suurandmeplatvormi pole olemas. Kõik need programmid vastavad erinevatele vajadustele, seega peate valima suure andmetööriista, mis vastab kõige paremini teie olukorrale. Teie valiku mugavamaks muutmiseks oleme koostanud mõned standardsed suurandmete tööriistad ekstraheerimise, salvestamise, puhastamise, kaevandamise, visualiseerimise, analüüsi ja integreerimise protsesside täiustamiseks.

10 parimat suurandmete tööriista

Allpool on loetletud kõige tõhusamad suurandmete tööriistad koos nende plusside ja miinustega ning hinnavahemikuga.

Uurime üksikasjalikult iga andmetööriista!!

üks. Apache Hadoop

Apache Hadoop on üks parimaid suurandmete tööriistade tarkvararaamistikke, mida kasutatakse rühmitatud klassifikatsioonisüsteemide ja massilise andmetöötluse jaoks. See töötleb andmeid MapReduce programmeerimismudeli abil. Hadoop on avatud lähtekoodiga suurandmete raamistik, mis on kirjutatud Java keeles ja pakub platvormidevahelist tuge.

Apache Hadoopi peamine tugevus on selle HDFS (Hadoopi hajutatud failisüsteem), kuna see pakub paindlikkust igat tüüpi andmete hoidmiseks. Näiteks pildid, videod, XML, JSON ja palju muud. Kahtlemata võib see olla kõrgeim suurandmete tööriist. Tegelikult kasutavad üle poole Fortune 50 ettevõtetest Hadoopi. Paljude massiliste nimede hulka kuuluvad Amazoni veebiteenused, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook , jne.

Plussid:

• Väga kasulik teadus- ja arendustegevuse jaoks.
• Pakub kiiret juurdepääsu teie andmebaasis olemasolevatele andmetele.
• Väga skaleeritav ja avatud lähtekoodiga reaalajas andmetöötlustööriist.
• Kõrgetasemeline teenindus arvutisüsteemi klastris.

Miinused:

• Mõnikord ilmnevad kettaruumi probleemid selle 3-kordse andmeliiasuse tõttu.
• I/O toiminguid saab paremaks muuta esitus .

Hinnakujundus:

See avatud lähtekoodiga suurandmete tööriist on vabastatud kasutamiseks Apache litsentsi alusel.

Värskeima hinnateabe saamiseks külastage lehte Apache Hadoop.

kaks. Xpalju

Xplenty on suurandmete tarkvaraplatvorm andmete integreerimiseks, töötlemiseks ja ettevalmistamiseks pilves analüütika jaoks. See koondab kõik teie andmeallikad. See suurandmete tööriista intuitiivne graafiline liides aitab teil rakendada ETL-i, ELT-i või replikatsioonilahendust. Xplenty võib olla täielik tööriistakomplekt madala koodi ja koodita funktsioonidega andmekonveierite loomiseks. See on lahendused turundusele, müügile, toele ja arendajatele.

Xplenty hõlbustab teie äritegevust teie olemasolevate andmete põhjal üksikasjaliku analüüsi tegemiseks ilma täiendavate investeeringuteta. Xplenty toetab e-posti, vestluste, telefoni ja Interneti-koosoleku kaudu.

Plussid:

• Xplenty on paindlik ja skaleerimata pilveplatvorm .
• Saate kohese ühenduse paljude teadmiste poodidega ja stiilse andmetöötluskomponentide komplektiga.
• Viimistletud andmete ettevalmistamise lihtne rakendamine Xplenty väljendirikka keele abil.
• API komponent täpsemaks kohandamiseks ja nõtkuseks.

Miinused:

• Saadaval on ainult aastane arveldusvõimalus. Kuutellimus pole saadaval.

Hinnakujundus:

Saate hinnapakkumise üksikasjade kohta. See on tellimusel põhinev hinnamudel. Saate platvormi tasuta proovida 7 päeva.

Värskeima hinnateabe saamiseks külastage lehte Xpalju .

3. Apache Storm

Apache Storm on platvormideülene avatud lähtekoodiga suurandmete tarkvara, hajutatud vootöötlus ja tõrketaluv reaalajas arvutusraamistik. See on tasuta ja avatud lähtekoodiga tööriist. Apache tormi arendajate hulgas on nii Twitter kui ka Backtype. Apache Stormi sisseehitatud keel on Clojure ja Java.

Selle arhitektuur tugineb kohandatud tiladele ja poltidele, et selgitada teadmiste ja manipulatsioonide allikaid, et võimaldada piiramatute teabevoogude pakett- ja hajutatud töötlemist. Groupon, Alibaba, Yahoo ja The Weather Channel on paljud silmapaistvad organisatsioonid, mis kasutavad andmete kaevandamiseks Apache Stormi.

Plussid:

• Suures mahus usaldusväärne ja avatud lähtekoodiga andmetöötlustööriist.
• Väga kiire ja veakindel.
• Garanteerib andmete töötlemise teadmise.
• Sellel on mitu kasutust, nagu ETL (Extract-Transform-Load), reaalajas analüütika, pidev arvutamine, logitöötlus, masinõpe ja hajutatud RPC.

Miinused:

• See on keeruline andmetöötlustööriist.
• Raskused silumisega.
• Native Scheduleri ja Nimbuse kasutamine muutub kitsaskohtadeks.

Hinnakujundus:

See tööriist on tasuta.

Värskeima hinnateabe saamiseks külastage lehte Apache Storm.

Neli. Cassandra

Apache Cassandra on avatud lähtekoodiga suurandmete töötlemine, mis levitab NoSQL-i ja DBMS-i, mis on loodud haldama suure hulga teabe, mis on levinud paljudes kaubaserverites, pakkudes kõrget kättesaadavust. Seade on tasuta. See rakendab andmebaasiga suhtlemiseks CQL-i (Cassandra Structure Language).

Enamik kõrgetasemelisi ettevõtteid kasutab Cassandrat, nagu Accenture, Facebook, American Express, Honeywell, General Electric, Yahoo jne.

Plussid:

• Pole ühtegi ebaõnnestumise punkti.
• Käsitseb tohutuid andmeid väga kiiresti.
• Palkkonstruktsiooniga panipaik
• Automaatne replikatsioon
• Lineaarne mastaapsus
• Lihtne Ringi arhitektuur

Miinused:

• Vajab tõrkeotsingul ja hooldusel lisapingutusi.
• Klasterdamine vajab täiustamist.
• Rea tasemel lukustusfunktsioon puudub.

Hinnakujundus:

See tööriist on tasuta.

Värskeima hinnateabe saamiseks külastage lehte, Apache Cassandra.

5. MongoDB

MongoDB on parim suurandmete tööriist ja NoSQL, dokumendile orienteeritud andmebaas, mis on kirjutatud C, C++ ja JavaScriptis. Seda on vaba kasutada ja see on avatud lähtekoodiga andmetööriist, mis toetab mitut operatsioonisüsteemi, nagu Windows Vista (ja värskendatud versioonid), OS X (10.7 ja uuemad versioonid), Linux, Solaris FreeBSD.

Selle põhifunktsioonide hulka kuuluvad MongoDB haldusteenus (MMS), Ad Hoc päringud, koondamine, BSON-vormingu kasutamine, indekseerimine, jagamine, replikatsioon, serveripoolne täitmine javascript, piiratud kogu, koormuse tasakaalustamine ja failide salvestusruum. Mõned peamised MongoDB-d kasutavad kliendid on Facebook, MetLife, eBay, Google jne.

Plussid:

• Lihtne teada saada.
• Pakub tuge mitmele tehnoloogiale ja platvormile.
• Paigaldamisel ja hooldamisel ei teki probleeme.
• Usaldusväärne ja odav.

Miinused:

• Piiratud analüüs.
• Aeglane kindlasti kasutada muid juhtumeid.

Hinnakujundus:

MongoDB ettevõtte ja SMB versioonid on tasulised versioonid ja selle hinnakujundus on küsijatele kättesaadav.

Värskeima hinnateabe saamiseks külastage lehte MongoDB .

6. HRC

CDH (Cloudera Distribution for Hadoop) keskendub selle tehnoloogia kasutuselevõtule ettevõtte tasemel. See andmetööriist on avatud lähtekoodiga ja sisaldab tasuta platvormi jaotust, mis hõlmab Apache Spark , Apache Hadoop, Apache Impala ja palju muud.

CDH võimaldab koguda, töödelda, hallata, hallata, avastada, modelleerida ja levitada piiramatult andmeid.

Plussid:

• Lai levik.
• Cloudera Manager haldab Hadoopi klastrit.
• Lihtne rakendamine.
• Vähem keeruline haldus.
• Kõrge turvalisus ja juhtimine.

Miinused:

• Mõned keerulised kasutajaliidese funktsioonid, näiteks Cloudera haldusteenuse diagrammid, pole saadaval.
• Mitmed soovitatavad paigaldusviisid tekitavad segadust.

Hinnakujundus:

CDH võib olla Cloudera tasuta tarkvaraversioon. Kui aga soovite mõista Hadoopi klastri hinda, on sõlme maksumus umbes 1000–2000 dollarit terabaidi kohta.

Värskeima hinnateabe saamiseks külastage lehte HRC .

7. Rapidminer

Rapidminer on platvormideülene suurandmete tööriist, mis pakub integreeritud keskkonda andmeteaduse, masinõppe ja ennustava analüüsi jaoks. Sellel on erinevad litsentside väljaanded, mis pakuvad väikeseid, keskmisi ja suuri väljaandeid; patenteeritud väljaanded tasuta väljaandena võimaldavad ühte loogilist protsessorit ja 10 000 andmerida.

Sellised organisatsioonid nagu Hitachi, BMW, Samsung, Airbus jne on RapidMineri suurandmete tööriistade kasutajad.

Plussid:

• Avatud lähtekoodiga Java tuum on saadaval.
• Lihtsad esirea andmeteaduse tööriistad ja algoritmid.
• Koodivalikulise GUI võimalus.
• Integreerub hästi API-de ja pilvega.
• Suurepärane klienditeenindus ja tehniline abi .

Miinused:

• Andmeteenused vajavad täiustamist.

Hinnakujundus:

• Kommertsväljaanne: 2500 dollarit kasutaja kohta aastas.
• Small Enterprise Edition: 2500 dollarit kasutaja kohta aastas.
• Keskmise ettevõtte väljaanne: 5000 dollarit kasutaja kohta aastas.
• Big Enterprise Edition: 10 000 dollarit kasutaja kohta aastas.

Värskeima hinnateabe saamiseks külastage lehte Rapidminer .

8. Diagramm

Tableau on andmetööriistade tarkvaralahendus äriteabe ja -analüütika jaoks, mis pakub erinevaid integreeritud tooteid, mis aitavad maailma suurimatel organisatsioonidel oma andmestruktuuri visualiseerida ja mõista.

Tarkvara sisaldab kolme põhitoodet, st Tableau Server (ettevõttele), Tableau Desktop (analüütikule) ja Tableau Online (pilve). Tableau Public ja Tableau Reader on veel kaks toodet, mis on hiljuti lisatud.

Tableau saab hakkama kõigi andmete suurusega ja on lihtne tehniliste ja mittetehniliste kliendipõhiste teenuste esilekutsumiseks. See annab teile reaalajas kohandatud armatuurlauad. See on kasulik tööriist andmete visualiseerimiseks ja uurimiseks. Arvukatest Tableaud kasutavatest ettevõtetest on ZS Associates, Verizon Communications ja Grant Thornton.

Plussid:

• Suur paindlikkus soovitud visualiseeringute moodustamiseks.
• Täiustatud ja võimsad andmete segamise võimalused
• Täis nutikaid funktsioone ja žiletiterav kiirus.
• Karbist väljas tugi enamiku andmebaaside viitamiseks.
• Koodita andmepäringud.
• Mobiilivalmidusega interaktiivsed ja jagatavad armatuurlauad.

Miinused:

• Vormindamise juhtelemendid vajavad täiustamist.
• Erinevate tabeliserverite vahel juurutamiseks ja migreerimiseks pole sisseehitatud tööriista saadaval.

Hinnakujundus:

Tableaul on erinevad väljaanded lauaarvutite, serverite ja võrgu jaoks. Selle hind algab 35 dollarist kuus.

Heitkem pilk iga väljaande üksikasjade väärtusele:

Tableau Desktop Personal väljaanne:35 dollarit kasutaja kohta kuus + saadaval on tasuta prooviperiood.Tableau Desktop Professional väljaanne:70 dollarit kasutaja kohta kuus + saadaval on tasuta prooviperiood.Kohalik Tableau Server või avalik pilv:35 dollarit kasutaja kohta kuus + saadaval on tasuta prooviperiood.Tableau Online täielikult hostitud:42 dollarit kasutaja kohta kuus + saadaval on tasuta prooviperiood.

Värskeima hinnateabe saamiseks külastage lehte Diagramm .

9. Qubole

Qubole on suurandmete tööriistateenus, sõltumatu ja kõikehõlmav suurandmete platvorm, mis haldab, õpib ja optimeerib end teie andmekasutustest lähtuvalt. See võimaldab teabemeeskonnal foorumi poole pöördumise asemel suunata äritulemusi.

Paljudest kuulsatest Qubolet kasutavatest ettevõtetest on Adobe, Warneri muusikagrupp ja Gannett.

Plussid:

• Kiirem aeg väärtustamiseks.
• Suurenenud paindlikkus ja ulatus.
• Optimeeritud kulutused.
• Suurandmete analüüsi tõhustatud kasutuselevõtt.
• Lihtne kasutajaliides.
• Kustutab tehnoloogia lukustuse.

Miinused:

• Saadaval üle maailma.

Hinnakujundus:

Qubolel on patenteeritud litsents, mis pakub äri- ja ettevõtteväljaandeid. Äriväljaanne on tasuta ja toetab kuni viit kasutajat. Ettevõtlusväljaanne on tellimuspõhine ja tasuline. See sobib hiiglaslikele organisatsioonidele, millel on mitu kasutajat ja kasutusjuhtumeid. Selle hind algab 199 dollarist kuus.

Värskeima hinnateabe saamiseks külastage lehte Qubole .

10. R

R on üks kõige põhjalikumaid statistilise analüüsi pakette. See on avatud lähtekoodiga suurandmete tööriist, tasuta, mitme paradigmaga ja dünaamiline tarkvarakeskkond. See andmetööriist on kirjutatud C, Fortrani ja R programmeerimiskeeltes.

Statistikud ja andmekaevurid kasutavad seda laialdaselt. Need andmetööriistad kasutavad andmete töötlemist, andmete analüüsi, graafilist kuvamist ja arvutamist.

Plussid:

• R-i kõige olulisem eelis on andmete ökosüsteemi rohkus
• Võrratuid diagrammi eeliseid ja graafikat.

Miinused:

• Puudub mäluhaldus ja kiirus.
• Mitte tugev turvalisus.

Hinnakujundus:

R-i stuudio IDE ja läikiv server on tasuta. Lisaks praegustele pakub R stuudio mõningaid ettevõtte jaoks valmis professionaalseid tooteid:

RStudio kaubanduslik töölaualitsents:995 dollarit kasutaja kohta p.a.RStudio server pro kommertslitsents:9995 dollarit aastas serveri kohta + piiramatu arv kasutajaid.RStudio ühenduvuslitsents:6,25 dollarit kuus kasutaja kohta kuni 62 dollarit kuus kasutaja kohta.RStudio Shiny Server Pro litsents:9995 dollarit aastas.

Värskeima hinnateabe saamiseks külastage lehte RStudio .

KKK: lugege Big Data Toolsi kohta lisateavet

Mida tähendavad suurandmete analüüsi tööriistad?

Suurandmete analüüsi tööriistu kasutatakse teabe hankimiseks paljudest teadmiste kogumist ja nende keerukate andmete töötlemiseks. Traditsioonilistes andmebaasides on suurt hulka andmeid keeruline töödelda. See on põhjus, miks me kasutame andmete tõhusaks haldamiseks suurandmete tööriistu.

Millist keelt kasutatakse suurandmete tööriistade jaoks?

Tänapäeva valitsevad tšempionid on R, Python, Scala, SAS, Hadoopi keeled (Pig, Hive jne) ja lõppude lõpuks Java. Lõpuks valis napp 12 protsenti suurandmete projektidega tegelevatest arendajatest Java kasutamise.

Milliseid tegureid peate Big Data Tooli valimisel arvestama?

Enne suurandmete tööriista valimist kaaluge neid järgnevaid tegureid…
Litsentsi maksumus, kui see on kohaldatav
Klienditoe kvaliteet
Töötajate koolitamine andmetööriista alal on saadaval.
Massiivse andmetööriista tarkvaranõuded
Big Data tööriista tugi- ja värskendamispoliitika.
Ettevõtte ülevaated

Kas Kafka on suurandmete tööriist?

Kafkat kasutatakse reaalajas teadmiste voogude jaoks, suurandmete kogumiseks või reaalajas analüüsi (või mõlema) proovimiseks. Kafkat kasutatakse vastupidavuse tagamiseks koos mälusiseste mikroteenustega ning see harjub hästi sündmuste edastamisega CEP-i (keerulised sündmuste voogedastussüsteemid) ja IoT/IFTTT-stiilis automatiseerimissüsteemidesse.

Kas Hadoop on suurandmete tööriist?

Hadoop on avatud lähtekoodiga hajutatud töötlemisraamistik, mis on tohutusse andmeökosüsteemi sisenemise võti, hõlmates seega head ulatust tulevikus. Hadoopi abil saab tõhusalt teostada täiustatud analüütikat, sealhulgas ennustavat analüüsi, andmetöötlust ja masinõpperakendusi.

Alumine joon

Suurandmetest on tänapäeval saanud ettevõtete lahutamatu osa ja ettevõtted otsivad üha enam inimesi, kes on harjunud Big Data analüütika tööriistadega. Töötajatelt eeldatakse, et nad on oma oskuste osas pädevamad ning näitavad talente ja mõtteprotsesse, mis täiendavad nende nišikohustusi. Seni populaarsed nn nõutavad oskused tehakse ära ja kui täna on midagi ägedat, siis on see Big Data analüütika.