Uvod v programsko opremo Big Data Analytics
Veliki podatki so buzzword. Je najbolj zaželena in zelo povprašena zaposlitev. Danes bomo v tem članku programske opreme za velike podatke o analitiki govorili o tem, kaj so veliki podatki, zakaj so pomembni, kako to počnemo in najpomembneje, da se bomo osredotočili na to, katera orodja in programska oprema so na voljo na trgu za analizo velikih podatkov.
Veliki podatki so ime podatkov, ki so res velike. Običajno se podatki v velikosti več kot nekaj terabajtov imenujejo veliki podatki. Velike podatke lahko razumete kot POS, ki jih stroj ustvari v različnih prodajalnah Walmart po vsem svetu čez dan ali čez teden. Obstajajo štiri značilnosti značilnosti velikih podatkov: - velika glasnost, velika hitrost, velika raznolikost in velika verodostojnost. To pomeni, da se podatki, ki so velike velikosti, ustvarjajo z veliko hitrostjo in vsebujejo veliko notranjih sprememb glede na vrsto podatkov, obliko podatkov itd., Se lahko uvrstijo med velike podatke.
Veliki podatki se imenujejo tudi porazdeljeno računalništvo.
Ker se vsak dan pridobi ogromno podatkov in obstaja ogromen potencial vpogleda, ki ga je mogoče pridobiti iz teh podatkov, da bi pridobili poslovno vrednost, obseg velikih podatkov narašča in zato je po njem veliko povpraševanja.
Pomembni pojmi programske opreme Big Data Analytics
Kako ravnati in obdelovati velike podatke, je pogosto vprašanje. To se dogaja v mislih mladih strokovnjakov, ki se želijo učiti velikih podatkovnih tehnologij, pa tudi starega podpredsednika in direktorja inženiringa velikih korporacij, ki želijo analizirati potencial velikih podatkov in enako implementirati v svojo organizacijo.
Vnašanje podatkov, shranjevanje podatkov, obdelava podatkov in ustvarjanje vpogledov so običajni potek dela v velikem prostoru podatkov. Najprej se v izvorni sistem vbrizgajo v velik podatkovni ekosistem (na primer Hadoop), enako pa se lahko izvede tudi prek sistema za vbrizgavanje podatkov, kot sta AVRO ali Scoop. Po tem je treba vbrizgane podatke nekje shraniti, HDFS je tisto, kar se najpogosteje uporablja za to. Obdelava se lahko opravi prek prašiča ali panja, analiza in vpogled pa lahko izvede Spark. Poleg tega pa obstaja več drugih komponent ekosistema Hadoop, ki zagotavljajo eno ali drugo pomembno funkcijo.
Celoten Hadoop okvir ponuja veliko distributerjev, kot so Cloudera, Horton work, IBM, Amazon itd.
Apache Hadoop je najpogostejša platforma za Hadoop. Hadoop je zbirka pripomočkov za odprtokodno programsko opremo. Rešuje težave, ki vključujejo ravnanje in obdelavo velike količine podatkov prek mreže računalnikov, imenovanih grozdi.
Hadoop aplikacije se zaženejo s paradigmo MapReduce. V MapReduce se podatki obdelujejo vzporedno na različnih vozliščih CPU-ja. Hadoop frame lahko razvije aplikacije, ki delujejo na grozdih računalnikov in so zelo napak.
Hadoop arhitektura ima štiri module: -
1. Hadoop pogost: -
- Java knjižnice in pripomočki, ki jih zahtevajo drugi Hadoop moduli
- zagotoviti abstrakcije datotečnega sistema in OS
- vsebuje ključne datoteke in skripte Java, ki so potrebni za zagon in zagon Hadoopa.
2. Hadoop PRIJA:
- okvir za razporejanje delovnih mest
- upravljanje virov v grozdu.
3. Hadoop porazdeljeni datotečni sistem (HDFS):
- omogoča dostop do podatkov aplikacije.
4. Hadoop MapReduce:
- Sistem, ki temelji na preje za vzporedno obdelavo velikih nizov podatkov.
Sledi nekaj programske opreme za velike podatke analitike: -
- Amazon Web Services: - Verjetno najbolj priljubljena platforma Big Data, AWS je super kul. Temelji na oblaku in omogoča shranjevanje podatkov, računalniško moč, baze podatkov, analitiko, mreženje itd. Te storitve zmanjšujejo operativne stroške, hitrejšo izvedbo in večjo razširljivost.
- Microsoft Azure: - Azure je odličen za izboljšanje produktivnosti. Vgrajena orodja in vnaprej izdelane predloge vse naredijo preprosto in hitro. Podpira spekter operacijskih sistemov, programskega jezika, okvirov in orodij.
- Horton deluje podatkovna platforma: - Temelji na odprtokodnem Apache Hadoopu, zaupajo mu vsi in zagotavlja centralizirano prejo. To je najsodobnejši sistem, ki ponuja vsestransko paleto programske opreme.
- Cloudera Enterprise: - Poganja ga Apache Hadoop. Od analitike do podatkovne znanosti, lahko počne vse v varnem in razširljivem okolju in ponuja neomejene možnosti.
- MongoDB: - To je baza naslednje generacije, ki temelji na formatu NoSQL. Uporablja dokument podatkov dokumenta, ki je podoben JSON.
Primeri programske opreme Big Data Analytics
V tem razdelku ponujamo široko paleto programske opreme Big Data Analytics.
|
Seznam programske opreme Big Data Analytics |
|||
| Arcadia Data | Platforma Actian Analytics | FICO analizator velikih podatkov | Syncsort |
| Spletne storitve Amazon | Google Bigdata | Palantir BigData | Splunk Velika analiza podatkov |
| Googlova velika poizvedba | Datameer | Oracle Bigdata Analytics | VMWare |
| Microsoft Azure | IBM Big Data | DataTorrent | Pentaho Bigdata Analytics |
| Modri talon | Wavefront | Qubole | MongoDB |
| Izdaja velikega podatka v elektroenergetskem centru Informatica | Cloudera Enterprise Veliki podatki | MapR konvertirana podatkovna platforma | BigObject |
| GoodData | Opozicijsko središče za rešitve opera | Podatkovna platforma HortonWork | SAP Big Data Analytics |
| Naslednja pot | CSC platforma velikih podatkov | Kognito Analitična platforma | 1010podatki |
| GE Industrijski internet | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Analitika Teradata Bigdata |
| Intel Bigdata | Guavas | HP Big Data | Dell Big Data Analytics |
| Ključni veliki podatki | Mu Sigma Big Data | Cisco Bigdata | MicroStrategy Bigdata |
Zaključek - Velika programska oprema za analitiko podatkov
Zgoraj lahko razberemo, da obstaja široka paleta razpoložljivih orodij in tehnologij na področju analitike velikih podatkov. Treba je upoštevati, da so nekatere od zgoraj omenjenih tehnologij ustreznost in zato na voljo šele po naročnini, medtem ko so nekatere druge odprte kode in zato popolnoma brezplačne. Na primer za AWS je treba opraviti naročnino, kadar se plačilo zaračunava po urni tarifi. Cloudera in Horton delo na drugi strani sta brezplačna. Zato je treba pametno izbrati, katera orodja ali tehnologije se bodo odločili. Običajno je plačljiva, licenčna programska oprema dobra za razvoj programske opreme na ravni podjetja, saj prihaja z garancijo za podporo in vzdrževanje, zato ni nobenih zadnjih presenečenj, medtem ko je odprtokodni vir primeren za učenje in začetni razvoj. Vendar to ne pomeni, da odprtokodne tehnologije niso namenjene razvoju programske opreme na ravni proizvodnje, danes je veliko programske opreme zgrajeno z uporabo odprtokodnih tehnologij.
Priporočeni članki
To je vodnik za koncepte programske opreme Big Data Analytics. Tu smo razpravljali o različni programski opremi za velike podatke analitike, kot so spletne storitve Amazon, Microsoft Azure, Cloudera Enterprise itd. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednji članek -
- Velika orodja za analizo podatkov
- 5 izzivi in rešitve analitike velikih podatkov
- Tehnike velikih podatkov
- Ali je Big Data baza podatkov?