Introduzione al software di analisi dei Big Data
Big data è la parola d'ordine. È il lavoro più preferito e molto richiesto. Oggi, in questo articolo sul software di analisi dei Big Data, parleremo di cosa sono i big data, perché è importante, come viene fatto e, soprattutto, ci concentreremo su quali strumenti e software sono disponibili sul mercato per eseguire analisi di big data.
Big data è il nome dato ai dati di dimensioni davvero enormi. In genere, i dati di dimensioni superiori a pochi terabyte sono chiamati big data. Puoi comprendere i big data come i dati generati dalla macchina POS dai vari negozi Walmart in tutto il mondo in un giorno o più di una settimana. Esistono quattro caratteristiche caratteristiche dei big data: - Alto volume, alta velocità, alta varietà e alta veridicità. Ciò significa che quei dati che sono di dimensioni enormi, sono generati ad alta velocità e contengono molte variazioni interne in termini di tipo di dati, formato dei dati ecc. Possono essere classificati come big data.
I big data sono anche chiamati elaborazione distribuita.
Poiché ogni giorno vengono generati enormi dati e vi è un enorme potenziale di approfondimenti che possono essere estratti da tali dati per ottenere valore aziendale, l'ambito dei big data sta crescendo e quindi è molto richiesto.
Concetti importanti del software Big Data Analytics
Come gestire ed elaborare i big data è una domanda comune. Ciò si verifica nella mente di giovani professionisti che vogliono iniziare ad apprendere le tecnologie dei big data, nonché vicepresidente senior e direttore dell'ingegneria di grandi aziende che vogliono analizzare il potenziale dei big data e implementare lo stesso nella loro organizzazione.
Iniezione dei dati, archiviazione dei dati, elaborazione e generazione di approfondimenti sono il normale flusso di lavoro nel big data. I primi dati vengono iniettati dal sistema di origine all'ecosistema di big data (Hadoop per esempio) e lo stesso può essere fatto attraverso un sistema di iniezione di dati come AVRO o Scoop. Dopo di che i dati iniettati devono essere archiviati da qualche parte, HDFS è ciò che viene utilizzato più comunemente. L'elaborazione può essere eseguita tramite Pig o Hive e Spark e la generazione di analisi e approfondimenti. Oltre a ciò, ci sono molti altri componenti dell'ecosistema Hadoop che forniscono una o l'altra funzionalità importante.
Un intero framework Hadoop è fornito da molti distributori come Cloudera, Horton Work, IBM, Amazon ecc.
Apache Hadoop è la piattaforma più comune per Hadoop. Hadoop è la raccolta di utility software open source. Risolve i problemi che coinvolgono la gestione e l'elaborazione di una grande quantità di dati attraverso una rete di computer chiamati cluster.
Le applicazioni Hadoop vengono eseguite utilizzando il paradigma MapReduce. In MapReduce, i dati vengono elaborati in parallelo su diversi nodi della CPU. Il framework Hadoop può sviluppare applicazioni che girano su cluster di computer e sono altamente tolleranti ai guasti.
L'architettura di Hadoop ha quattro moduli: -
1. Hadoop comune: -
- Librerie e utility Java richieste da altri moduli Hadoop
- fornire astrazioni a livello di file system e OS
- contiene i file e gli script Java essenziali necessari per avviare ed eseguire Hadoop.
2. FILATO DI Hadoop:
- framework per la pianificazione dei lavori
- gestione delle risorse del cluster.
3. Hadoop Distributed File System (HDFS):
- fornisce un accesso ad alta velocità ai dati dell'applicazione.
4. Hadoop MapReduce:
- Sistema basato su YARN per l'elaborazione parallela di grandi set di dati.
Di seguito sono riportati alcuni software Big Data Analytics: -
- Amazon Web Services: - Probabilmente la piattaforma di Big Data più popolare, AWS è super cool. È basato su cloud e offre archiviazione dei dati, potenza di elaborazione, database, analisi, reti, ecc. Questi servizi riducono i costi operativi, l'esecuzione più rapida e una maggiore scalabilità.
- Microsoft Azure: - Azure è ottimo per migliorare la produttività. Strumenti integrati e modelli predefiniti rendono tutto semplice e veloce. Supporta una gamma di sistemi operativi, linguaggio di programmazione, framework e strumenti.
- Horton funziona piattaforma di dati: - Basato su Apache Hadoop open source, è considerato affidabile da tutti e offre un YARN centralizzato. È un sistema all'avanguardia che offre una gamma versatile di software.
- Cloudera Enterprise: - È alimentato da Apache Hadoop. Dall'analisi alla scienza dei dati, può fare tutto in un ambiente sicuro e scalabile e offre possibilità illimitate.
- MongoDB: - È il database di prossima generazione basato sul formato NoSQL. Utilizza un modello di dati del documento simile a JSON.
Esempi di software Big Data Analytics
In questa sezione, forniamo una vasta gamma di software di analisi dei Big Data.
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Elenco dei software di analisi dei Big Data |
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| Arcadia Data | Piattaforma Actian Analytics | Analizzatore di big data FICO | Syncsort |
| Servizi Web Amazon | Google Bigdata | Palantir BigData | Splunk Analisi dei big data |
| Google Big Query | Datameer | Oracle Bigdata Analytics | VMWare |
| Microsoft Azure | IBM Big Data | DataTorrent | Pentaho Bigdata Analytics |
| Blue Talon | Wavefront | Qubole | MongoDB |
| Informatica power center edizione bigdata | Cloudera Enterprise Big data | Piattaforma di dati convergenti MapR | BigObject |
| GoodData | Hub di segnale delle soluzioni Opera | Piattaforma dati HortonWork | SAP Big Data Analytics |
| Percorso successivo | Piattaforma Big Data CSC | Piattaforma analitica di Kognito | 1010data |
| GE Industrial internet | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Teradata Bigdata analytics |
| Intel Bigdata | guaiave | Big data HP | Dell Big Data Analytics |
| Pivotal Bigdata | Mu Sigma Big Data | Cisco Bigdata | MicroStrategy Bigdata |
Conclusione - Software di analisi dei Big Data
Dall'alto, possiamo capire che esiste una vasta gamma di strumenti e tecnologie disponibili nel campo dell'analisi dei big data. Un punto da tenere presente che alcune delle tecnologie sopra menzionate sono di proprietà e quindi disponibili solo dopo un abbonamento, mentre altre sono open source e quindi completamente gratuite. Per AWS, ad esempio, è necessario sottoscrivere un abbonamento in cui il pagamento viene addebitato a una tariffa oraria. Il lavoro di Cloudera e Horton, d'altra parte, è gratuito. Quindi bisogna scegliere saggiamente quali strumenti o tecnologie scegliere. Di solito, un software con licenza a pagamento è utile per lo sviluppo di software di livello aziendale in quanto viene fornito con una garanzia di supporto e manutenzione, quindi non ci sono sorprese dell'ultima volta, mentre l'open source è buono per scopi di apprendimento e sviluppo iniziale. Tuttavia, ciò non significa che le tecnologie open source non siano pensate per lo sviluppo di software a livello di produzione, oggigiorno molti software vengono creati utilizzando tecnologie open source.
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Questa è stata una guida ai concetti del software di analisi dei Big Data. Qui abbiamo discusso i diversi software di analisi dei Big Data come i servizi Web Amazon, Microsoft Azure, Cloudera Enterprise ecc. Puoi anche leggere il seguente articolo per saperne di più:
- Strumenti di analisi dei Big Data
- 5 sfide e soluzioni di Big Data Analytics
- Tecniche di Big Data
- I Big Data sono un database?