Introduktion till Big Data Analytics-programvara
Big data är surrordet. Det är det mest föredragna och mycket efterfrågade jobbet. Idag, i denna Big Data analytics-programvaruartikel, ska vi prata om vad big data är, varför det är viktigt, hur det görs och viktigast av allt ska vi fokusera på vilka verktyg och programvara som finns tillgängliga på marknaden för att göra big data-analys.
Big data är namnet som ges till data som verkligen är enorma i storlek. Vanligtvis kallas data i storleken på mer än några terabyte big data. Du kan förstå big data som POS-maskingenererade data från Walmarts olika butik över hela världen på en dag eller över en vecka. Det finns fyra kännetecken för big data: - Hög volym, hög hastighet, hög variation och hög veracitet. Vad det betyder är att de data som är av stor storlek genereras med hög hastighet och innehåller många interna variationer i termer av datatyp, dataformat etc. kan klassificeras som big data.
Big data kallas också distribuerad databehandling.
Eftersom enorma data genereras varje dag och det finns en enorm potential av insikter som kan utvinnas från sådana data för att få affärsvärde växer omfattningen av big data och därför är det så mycket efterfrågat.
Viktiga begrepp för Big Data Analytics-programvara
Hur man hanterar och bearbetar big data är en vanlig fråga. Detta inträffar i tankarna hos unga yrkesverksamma som vill börja lära sig big data-teknologier, såväl som senior VP och chef för ingenjörsvetenskap i stora företag som vill analysera potentialen för big data och implementera samma i sin organisation.
Datainjektion, datalagring, behandling och generering av insikter är det vanliga arbetsflödet i big data-utrymmet. Första data injiceras från källsystemet till big data ekosystem (Hadoop till exempel) och samma kan göras genom ett datainjiceringssystem som AVRO eller Scoop. Efter det att den injicerade informationen måste lagras någonstans, är HDFS det som används för det vanligaste. Bearbetning kan göras via Pig eller Hive och analys och insiktgenerering kan utföras av Spark. Men annat än det finns det flera andra komponenter i Hadoop-ekosystemet som ger en eller annan viktig funktionalitet.
En hel Hadoop-ram tillhandahålls av många distributörer som Cloudera, Horton work, IBM, Amazon etc.
Apache Hadoop är den vanligaste plattformen för Hadoop. Hadoop är samlingen av öppen källkodsprogramverktyg. Det löser problem som involverar hantering och bearbetning av en enorm mängd data genom ett nätverk av datorer som kallas kluster.
Hadoop-applikationer körs med MapReduce-paradigmet. I MapReduce behandlas data parallellt på olika CPU-noder. Hadoop-ramverket kan utveckla applikationer som körs på kluster av datorer och är mycket feltoleranta.
Hadoop-arkitekturen har fyra moduler: -
1. Hadoop vanligt: -
- Java-bibliotek och verktyg som krävs av andra Hadoop-moduler
- tillhandahålla abstraktioner för filsystem och OS-nivå
- innehåller viktiga Java-filer och skript som krävs för att starta och köra Hadoop.
2. Hadoop YARN:
- ram för jobbplanering
- klusterresurshantering.
3. Hadoop Distribuerat filsystem (HDFS):
- ger åtkomst till applikationsdata med hög kapacitet.
4. Hadoop MapReduce:
- YARN-baserat system för parallellbehandling av stora datamängder.
Följande är några Big Data Analytics-programvara: -
- Amazon Web Services: - Förmodligen den mest populära Big data-plattformen, AWS är super cool. Det är molnbaserat och tillhandahåller datalagring, datorkraft, databaser, analys, nätverk etc. Dessa tjänster minskar driftskostnaderna, snabbare körning och större skalbarhet.
- Microsoft Azure: - Azure är utmärkt för att förbättra produktiviteten. Integrerade verktyg och förbyggda mallar gör allt enkelt och snabbt. Det stöder ett spektrum av operativsystem, programmeringsspråk, ramar och verktyg.
- Horton fungerar dataplattform: - Baserat på öppen källkod Apache Hadoop, det litar alla av och ger en centraliserad YARN. Det är toppmodernt system som tillhandahåller ett mångsidigt program.
- Cloudera Enterprise: - Det drivs av Apache Hadoop. Från analys till datavetenskap kan den göra allt under en säker och skalbar miljö och ger obegränsade möjligheter.
- MongoDB: - Det är nästa generations databas baserat på NoSQL-format. Den använder en dokumentdatamodell som liknar JSON.
Exempel på Big Data Analytics-programvara
I det här avsnittet tillhandahåller vi ett brett utbud av Big data Analytics-programvara.
|
Lista över Big Data Analytics-programvara |
|||
| Arcadia Data | Actian Analytics-plattformen | FICO big data analysator | Syncsort |
| Amazon webbtjänster | 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 | Vågfront | Qubole | MongoDB |
| Informatica power centre bigdata-utgåva | Cloudera Enterprise Big data | MapR konvergerad dataplattform | BigObject |
| GoodData | Opera-lösningar signal nav | HortonWork dataplattform | SAP Big Data Analytics |
| Nästa väg | CSC big data-plattform | Kognito analytisk plattform | 1010data |
| GE Industriellt internet | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Teradata Bigdata-analys |
| Intel Bigdata | guava | HP Big Data | Dell Big data Analytics |
| Pivotal Bigdata | Mu Sigma Big Data | Cisco Bigdata | MicroStrategy Bigdata |
Slutsats - Big Data Analytics-programvara
Ovanifrån kan vi förstå att det finns ett brett utbud av tillgängliga verktyg och teknik inom området Big Data Analytics. En punkt som måste komma ihåg att en del av teknologierna som nämns ovan är anständighet och därmed endast tillgängliga efter ett prenumeration medan andra är open source och därmed helt gratis. Till exempel för AWS måste ett abonnemang tas där betalningen debiteras till en timpris. Cloudera och Horton arbetar däremot gratis. Därför måste man välja klokt vilka verktyg eller teknik man vill välja. Vanligtvis är en betald, licensierad programvara bra för att utveckla mjukvaror på företagsnivå eftersom det kommer med en support- och underhållsgaranti. Därför finns det inga överraskningar förra gången, medan öppen källkod är bra för lärande och inledande utvecklingsändamål. Men det betyder inte att open source-teknologier inte är avsedda för produktionsutveckling av mjukvaror, idag byggs massor av mjukvara med open source-teknik.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till begrepp för Big Data Analytics-programvara. Här har vi diskuterat olika Big Data Analytics-programvaror som Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloudera Enterprise etc. Du kan också titta på följande artikel för att lära dig mer -
- Big Data Analytics-verktyg
- 5 Utmaningar och lösningar för Big Data Analytics
- Big Data-tekniker
- Är Big Data en databas?