Big Data Analytics-værktøjer med deres nøglefunktioner



Denne artikel hjælper dig med en omfattende viden om BigData Analytics-værktøjerne og deres nøglefunktioner på en informativ måde.

Med stigningen i mængden af ​​BigData og den enorme vækst inden for cloud computing er forkant Analytics-værktøjer er blevet nøglen til at opnå en meningsfuld analyse af data. I denne artikel vil vi diskutere de bedste BigData Analytics-værktøjer og deres nøglefunktioner.

Big Data Analytics-værktøjer

Apache Storm: Apache Storm er et open source og gratis big data-beregningssystem. Apache Storm er også et Apache-produkt med en realtidsramme til databehandlingsbehandling til understøtter ethvert programmeringssprog. Det tilbyder distribueret realtids, fejltolerant behandlingssystem. Med beregningsfunktioner i realtid. Storm scheduler håndterer arbejdsbelastning med flere noder med henvisning til topologikonfiguration og fungerer godt med The Hadoop Distribuerede Filsystem (HDFS).





BigData-Analytics-tools-Edureka-Apache-StormFunktioner:

  • Det benchmarkes som at behandle en million 100 byte-beskeder pr. Sekund pr. Node
  • Storm forsikre for dataenhed vil blive behandlet mindst en gang.
  • Stor vandret skalerbarhed
  • Indbygget fejltolerance
  • Automatisk genstart ved nedbrud
  • Clojure-skrevet
  • Arbejder med Direct Acyclic Graph (DAG) topologi
  • Outputfiler er i JSON-format
  • Det har flere brugssager - realtidsanalyse, logbehandling, ETL, kontinuerlig beregning, distribueret RPC, maskinindlæring.

Talent: Talend er et big data-værktøj, der forenkler og automatiserer big data-integration. Dens grafiske guide genererer native kode. Det tillader også big data integration, masterdatastyring og kontrol af datakvalitet.



Funktioner:

  • Effektiviserer ETL og ELT til Big data.
  • Opnå gnistens hastighed og skala.
  • Fremskynder din overgang til realtid.
  • Håndterer flere datakilder.
  • Indeholder adskillige stik under ét tag, hvilket igen giver dig mulighed for at tilpasse løsningen efter dine behov.
  • Talend Big Data Platform forenkler brugen af ​​MapReduce og Spark ved at generere native-kode
  • Smartere datakvalitet med maskinindlæring og naturlig sprogbehandling
  • Agile DevOps til at fremskynde big data-projekter
  • Strømline alle DevOps-processerne

Apache CouchDB: Det er en open-source, cross-platform, dokument-orienteret NoSQL-database, der sigter mod brugervenlighed og har en skalerbar arkitektur. Det er skrevet på samtidigt orienteret sprog Erlang. Couch DB gemmer data i JSON-dokumenter, der er tilgængelige på internettet eller forespørgsler ved hjælp af JavaScript. Det tilbyder distribueret skalering med fejltolerant opbevaring. Det giver adgang til data ved at definere Couch Replication Protocol.

Funktioner:



  • CouchDB er en enkelt node-database, der fungerer som enhver anden database
  • Det giver mulighed for at køre en enkelt logisk databaseserver på et hvilket som helst antal servere
  • Det gør brug af den allestedsnærværende HTTP-protokol og JSON-dataformat
  • dokumentindsættelse, opdateringer, hentning og sletning er ret let
  • JavaScript Object Notation (JSON) -format kan oversættes på tværs af forskellige sprog

Apache Spark: Spark er også et meget populært og open source big data-analyseværktøj. Spark har over 80 operatører på højt niveau, der gør det nemt at oprette parallelle apps. Det bruges i en lang række organisationer til at behandle store datasæt.

Funktioner:

  • Det hjælper med at køre et program i Hadoop-klynge, op til 100 gange hurtigere i hukommelsen og ti gange hurtigere på disken
  • Det tilbyder belysning hurtig behandling
  • Support til sofistikeret analyse
  • Evne til at integrere med Hadoop og eksisterende Hadoop-data
  • Det giver indbyggede API'er i Java, Scala eller Python
  • Spark leverer funktioner til databehandling i hukommelsen, hvilket er langt hurtigere end diskbehandling, der er leveret af MapReduce.
  • Derudover fungerer Spark med HDFS, OpenStack og Apache Cassandra, både i skyen og på stedet, og tilføjer endnu et lag af alsidighed til big data-operationertil din virksomhed.

Splice maskine: Det er et stort dataanalyseværktøj. Deres arkitektur er bærbar på tværs af offentlige skyer som AWS, Azure og Google .

Funktioner:

  • Det kan dynamisk skaleres fra nogle få til tusindvis af noder for at aktivere applikationer i hver skala
  • Splice Machine optimizer evaluerer automatisk hver forespørgsel til de distribuerede HBase-regioner
  • Reducer ledelsen, implementer hurtigere og reducer risikoen
  • Forbruge hurtig streaming af data, udvikle, teste og implementere machine learning-modeller

Plotly: Plotly er et analyseværktøj, der giver brugerne mulighed for at oprette diagrammer og dashboards, der kan deles online.

Funktioner:

  • Gør nemt data til iøjnefaldende og informativ grafik
  • Det giver reviderede industrier med finkornet information om dataherkomst
  • Plotly tilbyder ubegrænset hosting af offentlige filer gennem sin gratis fællesskabsplan

Azure HDInsight: Det er en Spark og Hadoop-tjeneste i skyen. Det giver store data cloud-tilbud i to kategorier, Standard og Premium. Det giver en klynger i virksomhedsskala for organisationen til at køre deres big data-arbejdsbelastninger.

Funktioner:

  • Pålidelig analyse med en brancheførende SLA
  • Det tilbyder sikkerhed og overvågning af virksomhedsklasse
  • Beskyt dataaktiver og udvid lokale sikkerheds- og styringskontroller til skyen
  • En høj produktivitetsplatform for udviklere og forskere
  • Integration med førende produktivitetsapplikationer
  • Implementere Hadoop i skyen uden at købe ny hardware eller betale andre forhåndsomkostninger

R: R er et programmeringssprog og gratis software og It's Compute statistisk og grafik. R-sproget er populært blandt statistikere og databearbejdere til udvikling af statistisk software og dataanalyse. R Language giver et stort antal statistiske tests.

Funktioner:

  • R bruges for det meste sammen med JupyteR-stakken (Julia, Python, R) til aktivering af statistisk analyse i bred skala og datavisualisering. Blandt de 4 udbredte Big Data-visualiseringsværktøjer er JupyteR en af ​​dem, 9.000 plus CRAN (Comprehensive R Archive Network) -algoritmer og -moduler gør det muligt at komponere enhver analysemodel, der kører den i et praktisk miljø, justere den på farten og inspicere analyseresultaterne på en gang. R-sprog har følgende:
    • R kan køre inde i SQL-serveren
    • R kører på både Windows- og Linux-servere
    • R understøtter Apache Hadoop og Spark
    • R er meget bærbar
    • R skalerer let fra en enkelt testmaskine til store Hadoop-datasøer
  • Effektiv datahåndterings- og lagerfacilitet
  • Det giver en række operatører til beregninger af arrays, især matricer,
  • Det giver en sammenhængende, integreret samling af big data-værktøjer til dataanalyse
  • Det giver grafiske faciliteter til dataanalyse, der vises enten på skærmen eller på hardcopy

Skytree: Skytree er et stort dataanalyseværktøj, der giver dataforskere mulighed for at opbygge mere nøjagtige modeller hurtigere. Det tilbyder nøjagtige forudsigelige maskinlæringsmodeller, der er nemme at bruge.

datadrevet ramme i selen webdriver

Funktioner:

  • Meget skalerbare algoritmer
  • Kunstig intelligens for dataforskere
  • Det giver dataforskere mulighed for at visualisere og forstå logikken bag ML-beslutninger
  • Den nemme at anvende GUI eller programmatisk i Java via. Skytree
  • Modelfortolkning
  • Det er designet til at løse robuste forudsigelige problemer med dataforberedelsesfunktioner
  • Programmatisk adgang og GUI-adgang

Lumify: Lumify betragtes som en visualiseringsplatform, big data-fusion og analyseværktøj. Det hjælper brugerne med at opdage forbindelser og udforske relationer i deres data via en række analytiske muligheder.

Funktioner:

  • Det giver både 2D- og 3D-grafvisualiseringer med en række automatiske layouts
  • Linkanalyse mellem grafenheder, integration med kortlægningssystemer, geospatial analyse, multimedianalyse, realtidssamarbejde gennem et sæt projekter eller arbejdsområder.
  • Den leveres med specifik indtagelsesbehandling og interface-elementer til tekstindhold, billeder og videoer
  • Funktionen mellemrum giver dig mulighed for at organisere arbejde i et sæt projekter eller arbejdsområder
  • Det er bygget på gennemprøvede, skalerbare big data-teknologier
  • Understøtter det skybaserede miljø. Fungerer godt med Amazons AWS.

Hadoop: Den mangeårige mester inden for Big Data-behandling, kendt for sine muligheder for databehandling i stor skala. Det har et lavt hardwarekrav på grund af open source-rammedata, der kan køre on-prem eller i skyen. Det vigtigste Hadoop fordele og funktioner er som følger:

  • Hadoop Distribueret Filsystem, orienteret om at arbejde med enorm båndbredde - (HDFS)
  • En meget konfigurerbar model til Big Data-behandling - (MapReduce)
  • En ressourceplanlægger til Hadoop ressourcehåndtering - (YARN)
  • Den nødvendige lim til at gøre det muligt for tredjepartsmoduler at arbejde med Hadoop - (Hadoop Libraries)

Det er designet til at skalere op fra Apache Hadoop er en softwarestel, der anvendes til klyngede filsystemer og håndtering af big data. Den behandler datasæt med big data ved hjælp af MapReduce-programmeringsmodellen. Hadoop er en open source-ramme, der er skrevet i Java, og den giver support på tværs af platforme. Ingen tvivl om, dette er det øverste big data-værktøj. Over halvdelen af ​​Fortune 50-virksomhederne bruger Hadoop. Nogle af de store navne inkluderer Amazon-webtjenester, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook osv. Enkelt servere til tusinder af maskiner.

Funktioner:

  • Godkendelsesforbedringer, når du bruger HTTP-proxyserver
  • Specifikation for Hadoop-kompatibelt filsystemindsats
  • Støtte til udvidede attributter i filsystemet POSIX-stil
  • Det tilbyder et robust økosystem, der er velegnet til at imødekomme de analytiske behov hos en udvikler
  • Det giver fleksibilitet i databehandling
  • Det giver mulighed for hurtigere databehandling

Qubole: Qubole datatjeneste er en uafhængig og altomfattende big data platform, der administrerer, lærer og optimerer på egen hånd fra din brug. Dette lader datateamet koncentrere sig om forretningsresultater i stedet for at styre platformen. Ud af de mange er der kun få berømte navne, der bruger Qubole, Warner-musikgruppen, Adobe og Gannett. Den nærmeste konkurrent til Qubole er Revulytics.

Med dette kommer vi til slutningen af ​​denne artikel . Jeg håber, jeg har kastet lys over din viden om Big Data Analytics-værktøjer.

Nu hvor du har forstået Big dataAnalytics-værktøjer ogderes nøglefunktioner, tjek ' af Edureka, et pålideligt online læringsfirma med et netværk på mere end 250.000 tilfredse elever spredt over hele kloden. Edureka Big Data Hadoop-certificeringskursus hjælper elever med at blive eksperter i HDFS, Garn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume og Sqoop ved hjælp af realtidsanvendelsessager på Retail, Social Media, Aviation, Tourism, Finance domæne.