Днешният пазар е залят с множество инструменти и технологии за големи данни. Те внасят ефективност на разходите, по-добро управление на времето в аналитичните задачи на данните.
Ето списъка с най-добрите инструменти и технологии за големи данни с техните ключови функции и връзки за изтегляне. Този списък с инструменти за големи данни включва подбрани инструменти и софтуер за големи данни.
Най-добрите инструменти и софтуер за големи данни
| Име | Цена | Връзка |
|---|---|---|
| Hadoop | Безплатно | Научете повече |
| HPCC | Безплатно | Научете повече |
| Буря | Безплатно | Научете повече |
| Qubole | 30-дневен безплатен пробен период + платен план | Научете повече |
1) Hadoop:
Софтуерната библиотека Apache Hadoop е голяма рамка за данни. Тя позволява разпределена обработка на големи масиви от данни в клъстери от компютри. Това е един от най-добрите инструменти за големи данни, предназначени да се разширят от единични сървъри до хиляди машини.
Характеристика:
- Подобрения в удостоверяването при използване на HTTP прокси сървър
- Спецификация за усилията на Hadoop, съвместими с файловата система
- Поддръжка на разширени атрибути на файловата система в стил POSIX
- Той разполага с технологии за големи данни и инструменти, които предлагат здрава екосистема, която е много подходяща да отговори на аналитичните нужди на разработчика
- Той носи гъвкавост при обработката на данни
- Това позволява по-бърза обработка на данни
Връзка за изтегляне: https://hadoop.apache.org/releases.html
2) HPCC:
HPCC е инструмент за големи данни, разработен от LexisNexis Risk Solution. Той предлага на една платформа, единна архитектура и един програмен език за обработка на данни.
Характеристика:
- Това е един от високоефективните инструменти за големи данни, които изпълняват задачи с големи данни с много по-малко код.
- Това е един от големите инструменти за обработка на данни, който предлага висока резервираност и наличност
- Може да се използва както за сложна обработка на данни на Thor клъстер
- Графична IDE за опростява разработката, тестването и отстраняването на грешки
- Той автоматично оптимизира кода за паралелна обработка
- Осигуряват подобрена мащабируемост и производителност
- ECL кодът се компилира в оптимизиран C ++ и може да се разшири и с помощта на C ++ библиотеки
Връзка за изтегляне: https://hpccsystems.com/try-now
3) Буря:
Storm е безплатна изчислителна система за големи данни с отворен код. Това е един от най-добрите инструменти за големи данни, който предлага разпределена в реално време, устойчива на грешки система за обработка. С изчислителни възможности в реално време.
Характеристика:
- Това е един от най-добрите инструменти от списъка с инструменти за големи данни, който се сравнява като обработка на един милион 100 байтови съобщения в секунда на възел
- Той разполага с технологии за големи данни и инструменти, които използват паралелни изчисления, които преминават през клъстер от машини
- Той ще се рестартира автоматично в случай, че възел умре. Работникът ще бъде рестартиран на друг възел
- Storm гарантира, че всяка единица данни ще бъде обработена поне веднъж или точно веднъж
- Веднъж разгърната Storm със сигурност е най-лесният инструмент за анализ на Bigdata
Връзка за изтегляне: http://storm.apache.org/downloads.html
4) Qubole:
Qubole Data е автономна платформа за управление на големи данни. Това е инструмент с отворен код за големи данни, който се самоуправлява, самооптимизира и позволява на екипа за данни да се съсредоточи върху бизнес резултатите.
Характеристика:
- Единична платформа за всеки случай на употреба
- Това е софтуер за големи данни с отворен код с двигатели, оптимизиран за облака
- Цялостна сигурност, управление и спазване
- Предоставя действащи сигнали, статистика и препоръки за оптимизиране на надеждността, производителността и разходите
- Автоматично прилага политики, за да се избегне извършването на повтарящи се ръчни действия
Връзка за изтегляне: https://www.qubole.com/
5) Касандра:
Базата данни Apache Cassandra се използва широко днес, за да осигури ефективно управление на големи количества данни.
Характеристика:
- Поддръжка за репликиране в множество центрове за данни, като осигурява по-ниска латентност за потребителите
- Данните се репликират автоматично на множество възли за устойчивост на грешки
- Това е един от най-добрите инструменти за големи данни, който е най-подходящ за приложения, които не могат да си позволят да губят данни, дори когато цял център за данни не работи
- Cassandra предлага договори за поддръжка и услугите се предлагат от трети страни
Връзка за изтегляне: http://cassandra.apache.org/download/
6) Statwing:
Statwing е лесен за използване статистически инструмент. Той е създаден от и за анализатори на големи данни. Модерният му интерфейс избира статистически тестове автоматично.
Характеристика:
- Това е софтуер за големи данни, който може да изследва всякакви данни за секунди
- Statwing помага за почистване на данни, изследване на взаимоотношения и създаване на диаграми за минути
- Позволява създаването на хистограми, разпръснати диаграми, топлинни карти и диаграми, които се експортират в Excel или PowerPoint
- Той също така превежда резултатите на обикновен английски, така че анализаторите не са запознати със статистическия анализ
Връзка за изтегляне: https://www.statwing.com/
7) CouchDB:
CouchDB съхранява данни в JSON документи, които могат да бъдат достъпни в мрежата или заявка с помощта на JavaScript. Той предлага разпределено мащабиране с устойчиво на грешки съхранение. Той позволява достъп до данни чрез дефиниране на протокола за репликация на диван.
Характеристика:
- CouchDB е база данни с един възел, която работи като всяка друга база данни
- Това е един от големите инструменти за обработка на данни, който позволява стартиране на един сървър за логическа база данни на произволен брой сървъри
- Той използва вездесъщия HTTP протокол и JSON формат за данни
- Лесна репликация на база данни в множество екземпляри на сървъра
- Лесен интерфейс за вмъкване, актуализиране, извличане и изтриване на документи
- Базираният на JSON формат на документа може да бъде преводим на различни езици
Връзка за изтегляне: http://couchdb.apache.org/
8) Пентахо:
Pentaho предоставя инструменти за големи данни за извличане, подготовка и смесване на данни. Той предлага визуализации и анализи, които променят начина за управление на всеки бизнес. Този инструмент за големи данни позволява превръщането на големите данни в големи прозрения.
Характеристика:
- Достъп до данни и интеграция за ефективна визуализация на данни
- Това е софтуер за големи данни, който дава възможност на потребителите да архитират големи данни в източника и да ги предават за точен анализ
- Безпроблемно превключвайте или комбинирайте обработката на данни с изпълнение в клъстера, за да получите максимална обработка
- Позволяват проверка на данните с лесен достъп до анализи, включително диаграми, визуализации и отчитане
- Поддържа широк спектър от големи източници на данни, като предлага уникални възможности
Връзка за изтегляне: https://www.hitachivantara.com/en-us/products/data-management-analytics/pentaho/download-pentaho.html
9) Flink:
Apache Flink е един от най-добрите инструменти за анализ на данни с отворен код за обработка на големи данни. Това са разпределени, високоефективни, винаги достъпни и точни приложения за поточно предаване на данни.
Характеристика:
- Предоставя резултати, които са точни, дори за данни, които не са в ред или пристигат късно
- Той е държавен и устойчив на грешки и може да се възстанови от повреди
- Това е софтуер за анализ на големи данни, който може да изпълнява в голям мащаб, работещ на хиляди възли
- Има добри характеристики на пропускателна способност и латентност
- Този инструмент за големи данни поддържа обработка на потоци и прозорци със семантика на времето за събитие
- Той поддържа гъвкави прозорци, базирани на време, брой или сесии към управлявани от данни прозорци
- Той поддържа широка гама от съединители към системи на трети страни за източници на данни и мивки
Връзка за изтегляне: https://flink.apache.org/
10) Клоудера:
Cloudera е най-бързата, лесна и силно защитена модерна платформа за големи данни. Позволява на всеки да получава данни във всяка среда в рамките на една, мащабируема платформа.
Характеристика:
- Високоефективен софтуер за анализ на големи данни
- Той предлага възможност за мулти-облак
- Внедрявайте и управлявайте Cloudera Enterprise в AWS, Microsoft Azure и Google Cloud Platform
- Завъртете и прекратете клъстерите и плащайте само за това, което е необходимо, когато е необходимо
- Разработване и обучение на модели на данни
- Отчитане, проучване и самообслужване на бизнес разузнаване
- Предоставяне на информация в реално време за наблюдение и откриване
- Провеждане на точен модел на точкуване и сервиране
Връзка за изтегляне: https://www.cloudera.com/
11) Openrefine:
Open Refine е мощен инструмент за големи данни. Това е софтуер за анализ на големи данни, който помага да се работи с разхвърляни данни, като се почиства и трансформира от един формат в друг. Също така позволява разширяването му с уеб услуги и външни данни.
Характеристика:
- Инструментът OpenRefine ви помага да изследвате с лекота големи масиви от данни
- Може да се използва за свързване и разширяване на набора от данни с различни уеб услуги
- Импортирайте данни в различни формати
- Разгледайте наборите от данни за броени секунди
- Прилагайте основни и усъвършенствани клетъчни трансформации
- Позволява да се справя с клетки, които съдържат множество стойности
- Създавайте моментални връзки между наборите от данни
- Използвайте извличане на име на обект в текстовите полета, за да идентифицирате автоматично теми
- Извършвайте усъвършенствани операции с данни с помощта на Refine Expression Language
Връзка за изтегляне: https://openrefine.org/download.html
12) Rapidminer:
RapidMiner е един от най-добрите инструменти за анализ на данни с отворен код. Използва се за подготовка на данни, машинно обучение и внедряване на модели. Той предлага набор от продукти за изграждане на нови процеси за извличане на данни и настройка на прогнозен анализ.
Характеристика:
- Разрешаване на множество методи за управление на данни
- GUI или групова обработка
- Интегрира се с вътрешни бази данни
- Интерактивни табла за споделяне, които могат да се споделят
- Прогнозна аналитика за големи данни
- Отдалечена обработка на анализ
- Филтриране на данни, обединяване, обединяване и агрегиране
- Изграждане, обучение и валидиране на прогнозни модели
- Съхранявайте поточни данни в множество бази данни
- Доклади и задействани известия
Връзка за изтегляне: https://my.rapidminer.com/nexus/account/index.html#downloads
13) DataCleaner:
DataCleaner е приложение за анализ на качеството на данните и платформа за решения. Той има силен двигател за профилиране на данни. Той е разширяем и по този начин добавя почистване на данни, трансформации, съвпадение и обединяване.
Особеност:
- Интерактивно и изследователско профилиране на данни
- Размито откриване на дублирани записи
- Трансформация на данни и стандартизация
- Валидиране и докладване на данни
- Използване на референтни данни за почистване на данните
- Овладейте тръбопровода за поглъщане на данни в езерото с данни на Hadoop
- Уверете се, че правилата за данните са правилни, преди потребителят да отдели повече време за обработката
- Намерете отклоненията и други дяволски подробности, за да изключите или коригирате неправилните данни
Връзка за изтегляне: http://datacleaner.org/
14) Kaggle:
Kaggle е най-голямата общност в света за големи данни. Той помага на организации и изследователи да публикуват своите данни и статистически данни. Това е най-доброто място за безпроблемен анализ на данните.
Характеристика:
- Най-доброто място за откриване и безпроблемен анализ на отворени данни
- Поле за търсене, за да намерите отворени набори от данни
- Допринесете за движението на отворените данни и се свържете с други ентусиасти на данни
Връзка за изтегляне: https://www.kaggle.com/
15) кошер:
Hive е софтуерен инструмент за големи данни с отворен код. Той позволява на програмистите да анализират големи масиви от данни на Hadoop. Той помага при заявки и управление на големи масиви от данни много бързо.
Характеристика:
- Той поддържа SQL като език за заявки за взаимодействие и моделиране на данни
- Той компилира език с две основни карти на задачите и редуктор
- Тя позволява дефиниране на тези задачи с помощта на Java или Python
- Кошера, предназначен за управление и заявки само на структурирани данни
- Вдъхновеният от SQL език на Hive отделя потребителя от сложността на програмата Map Reduce
- Той предлага интерфейс за свързване на база данни Java (JDBC)
Връзка за изтегляне: https://hive.apache.org/downloads.html
ЧЗВ:
❓ Какво представлява софтуерът за големи данни?
Софтуерът за големи данни се използва за извличане на информация от голям брой набори от данни и обработка на тези сложни данни. Голямо количество данни е много трудно да се обработи в традиционните бази данни. така че затова можем да използваме този инструмент и да управляваме данните си много лесно.
⚡ Кои фактори трябва да имате предвид при избора на инструмент за големи данни?
Трябва да вземете предвид следните фактори, преди да изберете инструмент за големи данни
- Разходи за лиценз, ако е приложимо
- Качество на поддръжката на клиенти
- Разходите, свързани с обучението на служителите на инструмента
- Софтуерни изисквания на инструмента за големи данни
- Политика за поддръжка и актуализация на доставчика на инструменти за големи данни.
- Отзиви за компанията