Uvod u veliki softver za analizu podataka
Veliki podaci su buzzword. To je najpoželjniji i vrlo tražen posao. Danas ćemo u ovom članku softvera za veliku analizu podataka govoriti o velikim podacima, zašto su važni, kako se to radi i što je najvažnije, usredotočiti ćemo se na to koji su alati i softver dostupni na tržištu za analizu velikih podataka.
Veliki podaci naziv je podataka koji je stvarno ogromne veličine. Tipično se podaci veličine više od nekoliko terabajta nazivaju velikim podacima. Velike podatke možete shvatiti kao POS, koje generiraju POS uređaji u raznim prodavaonicama Walmart-a širom svijeta u danu ili više od jednog tjedna. Postoje četiri karakteristike značajki velikih podataka: - velika glasnoća, velika brzina, velika raznolikost i velika istinitost. Što znači da se ogromni podaci generiraju velikom brzinom i sadrže mnoštvo internih varijacija u pogledu vrste podataka, formata podataka itd. Mogu se klasificirati kao veliki podaci.
Veliki se podaci nazivaju i distribuirano računanje.
Budući da se svakodnevno generiraju ogromni podaci i postoji ogroman potencijal uvida koji se iz takvih podataka mogu izvući kako bi se dobila poslovna vrijednost, opseg velikih podataka raste i stoga je to velika potražnja.
Važni pojmovi softvera za velike podatke analitike
Kako se rukovati i obrađivati velike podatke uobičajeno je pitanje. To se događa u vidu mladih profesionalaca koji žele početi učiti tehnologije velikih podataka, kao i visokog potpredsjednika i direktora inženjeringa velikih korporacija koji žele analizirati potencijal velikih podataka i isti ih implementirati u svoju organizaciju.
Unošenje podataka, pohrana podataka, obrada i stvaranje uvida uobičajeni su tijek rada u velikom prostoru podataka. Prvi se podaci ubrizgavaju iz izvornog sustava u ekosustav velikih podataka (na primjer Hadoop), a isti se mogu učiniti putem sustava za ubrizgavanje podataka poput AVRO ili Scoop. Nakon toga ubrizgani podaci trebaju biti pohranjeni negdje, HDFS je ono što se najčešće koristi za to. Obrada se može obaviti putem Svinje ili košnice, a analizu i uvid može provesti Spark. Ali osim toga, postoji nekoliko drugih komponenti ekosustava Hadoop koji pružaju jednu ili drugu važnu funkcionalnost.
Cijeli Hadoop okvir pružaju mnogi distributeri, kao što su Cloudera, Horton work, IBM, Amazon itd.
Apache Hadoop je najčešća platforma za Hadoop. Hadoop je zbirka uslužnih programa otvorenog koda. Rješava probleme koji uključuju rukovanje i obradu ogromne količine podataka kroz mrežu računala zvanih klasteri.
Hadoop aplikacije pokreću se pomoću paradigme MapReduce. U MapReduce podaci se paralelno obrađuju na različitim CPU čvorovima. Hadoop okvir može razviti aplikacije koje se pokreću na klasterima računala i visoko su tolerantne na pogreške.
Hadoop arhitektura ima četiri modula: -
1. Hadoop uobičajen: -
- Java knjižnice i uslužni programi koji zahtijevaju drugi Hadoop moduli
- pružanje apstrakcija na razini datotečnog sustava i OS-a
- sadrži bitne Java datoteke i skripte potrebne za pokretanje i pokretanje Hadoopa.
2. Hadoop PRIČA:
- okvir za raspored poslova
- upravljanje resursima klastera.
3. Distribuirani datotečni sustav Hadoop (HDFS):
- pruža visok pristup propusnim podacima.
4. Hadoop MapReduce:
- Sustav temeljen na YARN za paralelnu obradu velikih podataka.
Evo nekoliko velikih podataka analitike softvera: -
- Amazon Web Services: - Vjerojatno najpopularnija platforma za velike podatke, AWS je super cool. Temelji se na oblaku i omogućuje pohranu podataka, računalnu snagu, baze podataka, analitiku, umrežavanje itd. Ove usluge smanjuju operativne troškove, brže izvršavanje i veću skalabilnost.
- Microsoft Azure: - Azure je sjajan za poboljšanje produktivnosti. Integrirani alati i unaprijed izgrađeni predlošci čine sve jednostavno i brzo. Podržava spektar operativnih sustava, programski jezik, okvire i alate.
- Horton radi na podatkovnoj platformi: - Na temelju otvorenog koda Apache Hadoop, svi imaju povjerenje i nudi centraliziranu PRINJU. To je vrhunski sustav koji pruža svestran softver.
- Cloudera Enterprise: - Pokreće ga Apache Hadoop. Od analitike do znanosti podataka, ona može sve raditi u sigurnom i skalabilnom okruženju i pruža neograničene mogućnosti.
- MongoDB: - To je baza sljedeće generacije koja se temelji na NoSQL formatu. Koristi model podataka s dokumentima koji je sličan JSON-u.
Primjeri softvera za veliku analizu podataka
U ovom odjeljku pružamo širok spektar softvera Big Data Analytics.
|
Popis softvera za analizu velikih podataka |
|||
| Arcadia Data | Actian Analytics platforma | FICO analizator velikih podataka | Syncsort |
| Web usluge Amazon | Google Bigdata | Palantir BigData | Splunk Analiza velikih podataka |
| Google Veliki upit | Datameer | Oracle Bigdata Analytics | VMWare |
| Microsoft Azure | IBM Big Data | DataTorrent | Pentaho Bigdata Analytics |
| Plavi talon | Wavefront | Qubole | MongoDB |
| Izdanje centra za informatiku bigdata Informatica | Cloudera Enterprise Veliki podaci | MapR konvertirana platforma podataka | BigObject |
| GoodData | Glavno mjesto signala za operacijska rješenja | HortonWork platforma podataka | SAP Big Data Analytics |
| Sljedeći put | CSC platforma velikih podataka | Kognito Analitička platforma | 1010data |
| GE Industrial Internet | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Analitika Teradata Bigdata |
| Intel Bigdata | guava | HP Big Data | Dell Big Data Analytics |
| Ključni Bigdata | Mu Sigma Big Data | Cisco Bigdata | MicroStrategy Bigdata |
Zaključak - Softver za veliku analizu podataka
Odozgo možemo shvatiti da na području analitike velikih podataka postoji širok raspon dostupnih alata i tehnologije. Potrebno je imati na umu da su neke od spomenutih tehnologija vlasništvo i stoga dostupne tek nakon pretplate, dok su neke otvorene i stoga potpuno besplatne. Na primjer, za AWS treba uzeti pretplatu, gdje se plaćanje naplaćuje po satnici. Cloudera i Horton rad, s druge strane, su besplatni. Stoga treba mudro odabrati koji će se alati ili tehnologiju odlučiti. Obično je plaćeni, licencirani softver dobar za razvoj softvera na razini poduzeća, jer dolazi s jamstvom podrške i održavanja, tako da iznenađenja nema zadnji put, dok je otvoreni izvor dobar za svrhe učenja i početnog razvoja. No to ne znači da tehnologije otvorenog koda nisu namijenjene razvoju softvera na razini proizvodnje, a danas je puno softvera izgrađeno korištenjem tehnologija otvorenog koda.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za koncepte softvera za velike podatke analitike. Ovdje smo raspravljali o različitim softverima za velike podatke analitike poput Amazonskih web usluga, Microsoft Azure, Cloudera Enterprise itd. Također možete pogledati sljedeći članak kako biste saznali više -
- Veliki alati za analizu podataka
- 5 Izazovi i rješenja analitike velikih podataka
- Tehnike velikih podataka
- Je li Big Data baza podataka?