Con el aumento del volumen de BigData y el tremendo crecimiento de la computación en la nube, la vanguardia Las herramientas de análisis se han convertido en la clave para lograr un análisis significativo de los datos. En este artículo, analizaremos las principales herramientas de BigData Analytics y sus características clave.
- Tormenta apache
- Talend
- CouchDB
- Apache Spark
- Máquina de empalme
- Plotly
- Azure HDInsight
- R
- Cielo arbol
- Lumify
- Apache Hadoop
- Qubole
Herramientas de análisis de Big Data
Tormenta Apache: Apache Storm es un sistema de cálculo de big data gratuito y de código abierto. Apache Storm también es un producto de Apache con un marco de trabajo en tiempo real para el procesamiento del flujo de datos que admite cualquier lenguaje de programación. Ofrece un sistema de procesamiento tolerante a fallos en tiempo real distribuido. Con capacidades de cálculo en tiempo real. El programador de Storm administra la carga de trabajo con múltiples nodos con referencia a la configuración de la topología y funciona bien con el sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS).
Características:
- Se compara con el procesamiento de un millón de mensajes de 100 bytes por segundo por nodo.
- La garantía de tormenta para la unidad de datos se procesará como mínimo una vez.
- Gran escalabilidad horizontal
- Tolerancia a fallas incorporada
- Reinicio automático en caso de bloqueos
- Escrito en Clojure
- Funciona con topología de gráfico acíclico directo (DAG)
- Los archivos de salida están en formato JSON
- Tiene múltiples casos de uso: análisis en tiempo real, procesamiento de registros, ETL, computación continua, RPC distribuido, aprendizaje automático.
Talend: Talend es una herramienta de big data que simplifica y automatiza la integración de big data. Su asistente gráfico genera código nativo. También permite la integración de big data, la gestión de datos maestros y verifica la calidad de los datos.
Características:
- Optimiza ETL y ELT para Big Data.
- Logra la velocidad y escala de la chispa.
- Acelera su movimiento a tiempo real.
- Maneja múltiples fuentes de datos.
- Proporciona numerosos conectores bajo un mismo techo, lo que a su vez le permitirá personalizar la solución según sus necesidades.
- Talend Big Data Platform simplifica el uso de MapReduce y Spark al generar código nativo
- Calidad de datos más inteligente con aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural
- DevOps ágil para acelerar proyectos de big data
- Optimice todos los procesos de DevOps
Apache CouchDB: Es una base de datos NoSQL de código abierto, multiplataforma y orientada a documentos que tiene como objetivo la facilidad de uso y una arquitectura escalable. Está escrito en lenguaje Erlang orientado a la concurrencia. Couch DB almacena datos en documentos JSON a los que se puede acceder en la web o consultar mediante JavaScript. Ofrece escalado distribuido con almacenamiento tolerante a fallos. Permite acceder a los datos definiendo el protocolo de replicación de sofá.
Características:
- CouchDB es una base de datos de un solo nodo que funciona como cualquier otra base de datos
- Permite ejecutar un único servidor de base de datos lógica en cualquier número de servidores.
- Hace uso del omnipresente protocolo HTTP y el formato de datos JSON
- la inserción, actualización, recuperación y eliminación de documentos es bastante fácil
- El formato de notación de objetos JavaScript (JSON) se puede traducir en diferentes idiomas
Apache Spark: Spark también es una herramienta de análisis de macrodatos de código abierto y muy popular. Spark tiene más de 80 operadores de alto nivel para facilitar la creación de aplicaciones paralelas. Se utiliza en una amplia gama de organizaciones para procesar grandes conjuntos de datos.
k significa conjunto de datos de ejemplo de agrupamiento
Características:
- Ayuda a ejecutar una aplicación en el clúster de Hadoop, hasta 100 veces más rápido en memoria y diez veces más rápido en disco.
- Ofrece iluminación de procesamiento rápido
- Soporte para análisis sofisticado
- Capacidad para integrarse con Hadoop y los datos de Hadoop existentes
- Proporciona API integradas en Java, Scala o Python
- Spark proporciona las capacidades de procesamiento de datos en memoria, que es mucho más rápido que el procesamiento en disco aprovechado por MapReduce.
- Además, Spark funciona con HDFS, OpenStack y Apache Cassandra, tanto en la nube como en las instalaciones, lo que agrega otra capa de versatilidad a las operaciones de big data.para tu negocio.
Máquina de empalme: Es una herramienta de análisis de big data. Su arquitectura es portátil a través de nubes públicas como AWS, Azure y Google. .
Características:
- Puede escalar dinámicamente de unos pocos a miles de nodos para habilitar aplicaciones en todas las escalas.
- El optimizador de Splice Machine evalúa automáticamente cada consulta en las regiones distribuidas de HBase
- Reduzca la administración, implemente más rápido y reduzca el riesgo
- Consuma datos de transmisión rápida, desarrolle, pruebe e implemente modelos de aprendizaje automático
Plotly: Plotly es una herramienta de análisis que permite a los usuarios crear gráficos y paneles para compartir en línea.
Características:
- Convierta fácilmente cualquier dato en gráficos llamativos e informativos
- Proporciona a las industrias auditadas información detallada sobre la procedencia de los datos.
- Plotly ofrece alojamiento de archivos públicos ilimitados a través de su plan comunitario gratuito
Azure HDInsight: Es un servicio Spark y Hadoop en la nube. Proporciona ofertas de nube de big data en dos categorías, estándar y premium. Proporciona un clúster a escala empresarial para que la organización ejecute sus cargas de trabajo de big data.
Características:
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- Análisis confiables con un SLA líder en la industria
- Ofrece seguridad y supervisión de nivel empresarial
- Proteja los activos de datos y extienda los controles de gobierno y seguridad locales a la nube
- Una plataforma de alta productividad para desarrolladores y científicos
- Integración con aplicaciones de productividad líderes
- Implemente Hadoop en la nube sin comprar hardware nuevo ni pagar otros costos iniciales
R: R es un lenguaje de programación y software gratuito, y It’s Compute estadísticas y gráficos. El lenguaje R es popular entre los estadísticos y los mineros de datos para desarrollar software estadístico y análisis de datos. R Language proporciona una gran cantidad de pruebas estadísticas.
Características:
- R se usa principalmente junto con la pila JupyteR (Julia, Python, R) para permitir el análisis estadístico a gran escala y la visualización de datos. Entre las 4 herramientas de visualización de Big Data ampliamente utilizadas, JupyteR es una de ellas, más de 9,000 algoritmos y módulos CRAN (Red de archivo integral de R) permiten componer cualquier modelo analítico ejecutándolo en un entorno conveniente, ajustándolo sobre la marcha e inspeccionando los resultados del análisis En seguida. El lenguaje R tiene lo siguiente:
- R puede ejecutarse dentro del servidor SQL
- R se ejecuta tanto en servidores Windows como Linux
- R es compatible con Apache Hadoop y Spark
- R es muy portátil
- R escala fácilmente desde una sola máquina de prueba a grandes lagos de datos de Hadoop
- Instalación eficaz de manejo y almacenamiento de datos,
- Proporciona un conjunto de operadores para cálculos en matrices, en particular, matrices,
- Proporciona una colección coherente e integrada de herramientas de big data para el análisis de datos.
- Proporciona funciones gráficas para el análisis de datos que se muestran en pantalla o en papel
Cielo arbol: Skytree es una herramienta de análisis de big data que permite a los científicos de datos construir modelos más precisos con mayor rapidez. Ofrece modelos precisos de aprendizaje automático predictivo que son fáciles de usar.
Características:
- Algoritmos altamente escalables
- Inteligencia artificial para científicos de datos
- Permite a los científicos de datos visualizar y comprender la lógica detrás de las decisiones de ML
- La GUI fácil de adoptar o mediante programación en Java a través de. Cielo arbol
- Interpretabilidad del modelo
- Está diseñado para resolver problemas predictivos robustos con capacidades de preparación de datos.
- Acceso programático y GUI
Lumify: Lumify se considera una plataforma de visualización, fusión de big data y herramienta de análisis. Ayuda a los usuarios a descubrir conexiones y explorar relaciones en sus datos a través de un conjunto de opciones analíticas.
Características:
- Proporciona visualizaciones de gráficos en 2D y 3D con una variedad de diseños automáticos
- Análisis de enlaces entre entidades gráficas, integración con sistemas de cartografía, análisis geoespacial, análisis multimedia, colaboración en tiempo real a través de un conjunto de proyectos o espacios de trabajo.
- Viene con elementos de interfaz y procesamiento de ingesta específicos para contenido textual, imágenes y videos
- La función de espacios le permite organizar el trabajo en un conjunto de proyectos o espacios de trabajo.
- Se basa en tecnologías de big data escalables y probadas
- Admite el entorno basado en la nube. Funciona bien con AWS de Amazon.
Hadoop: El campeón de larga data en el campo del procesamiento de Big Data, conocido por sus capacidades para el procesamiento de datos a gran escala. Tiene pocos requisitos de hardware debido a que el marco de Big Data de código abierto puede ejecutarse en las instalaciones o en la nube. El principal Hadoop Los beneficios y características son los siguientes:
- Sistema de archivos distribuido Hadoop, orientado a trabajar con ancho de banda a gran escala - (HDFS)
- Un modelo altamente configurable para el procesamiento de Big Data - (MapReduce)
- Un programador de recursos para la gestión de recursos de Hadoop - (YARN)
- El pegamento necesario para permitir que los módulos de terceros funcionen con Hadoop - (Bibliotecas Hadoop)
Está diseñado para escalar desde Apache Hadoop es un marco de software empleado para el sistema de archivos en clúster y el manejo de big data. Procesa conjuntos de datos de big data utilizando el modelo de programación MapReduce. Hadoop es un marco de código abierto que está escrito en Java y proporciona soporte multiplataforma. Sin duda, esta es la herramienta de big data más importante. Más de la mitad de las empresas de Fortune 50 utilizan Hadoop. Algunos de los grandes nombres incluyen los servicios web de Amazon, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook, etc., de servidores únicos a miles de máquinas.
Características:
- Mejoras de autenticación al usar un servidor proxy HTTP
- Especificación para el esfuerzo del sistema de archivos compatible con Hadoop
- Soporte para atributos extendidos del sistema de archivos de estilo POSIX
- Ofrece un ecosistema robusto que se adapta bien a satisfacer las necesidades analíticas de un desarrollador.
- Aporta flexibilidad en el procesamiento de datos
- Permite un procesamiento de datos más rápido
Qubole: El servicio de datos Qubole es una plataforma de big data independiente y con todo incluido que administra, aprende y optimiza por sí sola a partir de su uso. Esto permite que el equipo de datos se concentre en los resultados comerciales en lugar de administrar la plataforma. De los muchos, pocos nombres famosos que usan Qubole incluyen al grupo musical Warner, Adobe y Gannett. El competidor más cercano a Qubole es Revulytics.
Con esto llegamos al final de este artículo . Espero haber arrojado algo de luz sobre sus conocimientos sobre Herramientas de Big Data Analytics.
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