أهم 5 أدوات للبيانات الضخمة [الأكثر استخدامًا في عام 2022]
نشرت: 2021-01-03أصبحت البيانات الضخمة جزءًا لا يتجزأ من أي عمل تجاري لتحسين عملية اتخاذ القرار واكتساب ميزة تنافسية على الآخرين. لذلك ، هناك طلب كبير على تقنيات البيانات الضخمة ، مثل Apache Spark و Cassandra. تبحث الشركات عن محترفين ماهرين في استخدامها لتحقيق أقصى استفادة من البيانات التي يتم إنشاؤها داخل المؤسسة.
تساعد أدوات البيانات هذه في التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة وتحديد الأنماط والاتجاهات داخلها. لذلك ، إذا كنت تخطط للدخول في صناعة البيانات الضخمة ، فعليك أن تجهز نفسك بهذه الأدوات.
سوف نتحقق من أشهر تقنيات البيانات الضخمة في هذه المقالة.
جدول المحتويات
أدوات وتقنيات البيانات الضخمة
1. أباتشي ستورم
Apache Storm هي أداة موزعة في الوقت الفعلي لمعالجة تدفقات البيانات. إنه مكتوب بلغة Java و Clojure ، ويمكن دمجه مع أي لغة برمجة. تم تطوير البرنامج بواسطة Nathan Marz وتم الحصول عليه لاحقًا بواسطة Twitter في عام 2011. الميزات الأساسية لـ Storm هي كما يلي:
- لديها قابلية التوسع الهائلة
- يمكنه معالجة أكثر من مليون مهمة على العقدة في غضون أجزاء من الثواني
- معالجة البيانات في الوقت الحقيقي
- يعمل هيكل العاصفة حتى يقوم المستخدم بإيقاف تشغيله أو حدوث عطل تقني غير متوقع
- يضمن معالجة كل مجموعة
- يمكن تشغيله على JVM (Java Virtual Machine)
- تدعم Apache Storm (DAG) طوبولوجيا الرسم البياني الأكريليكي المباشر
- كونها مفتوحة المصدر ومرنة وقوية ، يمكن استخدامها من قبل المؤسسات المتوسطة والكبيرة الحجم
- لديها زمن انتقال منخفض. تنفيذ استجابة تسليم شاملة وتحديث البيانات في ثوانٍ ، اعتمادًا على مشكلة البيانات
- تضمن Storm معالجة البيانات حتى في حالة فقد الرسائل أو موت العقد العنقودية
تشبه طبولوجيا Apache Storm وظيفة MapReduce . ولكن هنا تتم معالجة البيانات في الوقت الفعلي بدلاً من المعالجة المجمعة في Apache Spark .
يقدم لك برنامج Storm UI daemon واجهة برمجة تطبيقات REST والتي يمكنك من خلالها القيام بما يلي:
- تفاعل مع مجموعة العاصفة واحصل على بيانات المقاييس
- بدء / إيقاف طبولوجيا وتكوين المعلومات
- حتى في حالة حدوث فشل ، تتم معالجة كل عقدة مرة واحدة على الأقل
كل هذا يجعل Storm واحدة من تقنيات البيانات الضخمة الرائدة في الوقت الحاضر.
2. MongoDB
هذه قاعدة بيانات NoSQL مفتوحة المصدر وهي بديل متقدم لقواعد البيانات الحديثة. إنها قاعدة بيانات موجهة للمستندات تستخدم لتخزين كميات كبيرة من البيانات. بدلاً من الصفوف والأعمدة المستخدمة في قواعد البيانات التقليدية ، ستستفيد من المستندات والمجموعات.
تتكون المستندات من أزواج ذات قيمة مفتاح وللمجموعات وظائف ومجموعات مستندات. يعتبر MongoDB مثاليًا للشركات التي تحتاج إلى اتخاذ قرارات سريعة وترغب في العمل مع البيانات في الوقت الفعلي . تُستخدم تقنية البيانات الضخمة بشكل شائع لتخزين البيانات التي تم الحصول عليها من تطبيقات الهاتف المحمول وكتالوجات المنتجات وأنظمة إدارة المحتوى.
بعض الأسباب الأكثر شيوعًا لبدء استخدام MongoDB هي:
- نظرًا لأنه يخزن البيانات في المستندات ، فهو مرن للغاية ويمكن للشركات تكييفه بسهولة
- وهو يدعم العديد من الاستعلامات المخصصة ، مثل البحث عن طريق اسم الحقل والتعبيرات العادية واستعلامات النطاق. يمكنك تنفيذ استعلامات لإرجاع الحقول في المستند
- يمكن فهرسة جميع حقول وثيقة MongoDB لتحسين جودة البحث
- إنه رائع في موازنة التحميل لأنه يقسم البيانات عبر مثيلات MongoDB. يمكن أن تعمل التقنية على عدة خوادم ، وكذلك نسخ البيانات لموازنة الحمل في حالة حدوث عطل فني
- يمكنك تخزين البيانات من أي نوع ، مثل الأعداد الصحيحة والسلاسل والمنطقية والمصفوفات والكائنات
- نظرًا لأن هذه التقنية تستخدم مخططات ديناميكية ، يمكنك تخزين البيانات وإعدادها بسرعة ، وبالتالي توفير التكلفة. تعرف على المزيد حول تطبيقات الوقت الفعلي لـ MongoDB.
قراءة: راتب البيانات الضخمة في الهند
3. كاساندرا
Cassandra هو نظام إدارة قاعدة بيانات موزع يستخدم للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات عبر عدة خوادم. هذه واحدة من أكثر تقنيات البيانات الضخمة شيوعًا والمفضلة لمعالجة مجموعات البيانات المنظمة. تم تطويره لأول مرة بواسطة Facebook كحل NoSQL. يتم استخدامه الآن من قبل الشركات العملاقة ، مثل Netflix و Twitter و Cisco.
تشمل الميزات الأكثر إثارة في Cassandra ما يلي:
- يوفر وسيلة سهلة لاستخدام لغة الاستعلام ، لذلك ستكون خالية من المتاعب إذا كنت تريد الانتقال من قاعدة بيانات علائقية إلى Cassandra
- تسمح بنية Masterclass الخاصة به بقراءة البيانات وكتابتها على أي عقدة
- يتم نسخ البيانات على عقد مختلفة ، لذلك لا توجد نقطة واحدة للفشل. حتى إذا فشلت العقدة في العمل ، ستكون البيانات المخزنة على العقد الأخرى متاحة للاستخدام
- يمكن أيضًا نسخ البيانات عبر مراكز بيانات متعددة. لذلك ، في حالة فقدان البيانات أو تلفها في أحد مراكز البيانات ، يمكن استردادها من مراكز البيانات الأخرى
- يحتوي على ميزات أمان مدمجة ، مثل آليات الاستعادة والنسخ الاحتياطي للبيانات
- تتيح هذه الأداة الكشف عن العقد الفاشلة واستعادتها
تُستخدم كاساندرا الآن على نطاق واسع في تطبيقات العالم الحقيقي لإنترنت الأشياء حيث تأتي تدفقات ضخمة من البيانات من الأجهزة وأجهزة الاستشعار. يستخدم على نطاق واسع لتحليلات الوسائط الاجتماعية وأثناء التعامل مع بيانات العملاء.
4. كلوديرا
Cloudera هي واحدة من أسرع تقنيات البيانات الضخمة وأكثرها أمانًا في الوقت الحالي. تم تطويره في البداية كتوزيع Apache Hadoop مفتوح المصدر كان يهدف إلى عمليات النشر على مستوى المؤسسات. تتيح لك هذه المنصة القابلة للتطوير الحصول على البيانات من أي بيئة بسهولة بالغة.
أفضل الميزات التي تجعل اختيار Cloudera مفيدًا لمشروعك هي:
- يقدم رؤى في الوقت الحقيقي لمراقبة البيانات والكشف عنها
- يمكنك نشر Cloudera Enterprise عبر العديد من الأنظمة الأساسية السحابية ، مثل AWS و Google Cloud و Microsoft Azure
- Cloudera لديه القدرة على تطوير وتدريب نماذج البيانات
- يمكنك تدوير أو إنهاء مجموعات البيانات. يسمح لك هذا بالدفع مقابل ما تحتاجه فقط ومتى تطلبه
- يقدم حلاً سحابيًا مختلطًا على مستوى المؤسسة
تقدم Cloudera البرامج والدعم والخدمة في خمس حزم متوفرة عبر العديد من موفري السحابة وفي مكان العمل:
- مركز بيانات المؤسسة Cloudera
- Cloudera Analytic DB
- Cloudera العملياتية DB
- علوم وهندسة بيانات كلوديرا
- أساسيات كلوديرا
5. OpenRefine
OpenRefine هي أداة قوية للبيانات الضخمة تُستخدم لتنظيف البيانات وتحويلها إلى تنسيقات مختلفة. يمكنك استكشاف مجموعات البيانات الضخمة باستخدام هذه الأداة بشكل مريح. الميزات البارزة لهذه الأداة هي:
- يمكنك توسيع مجموعة البيانات الخاصة بك إلى خدمات الويب المختلفة
- استيراد البيانات بتنسيقات مختلفة
- تعامل مع الخلايا بقيم بيانات متعددة وقم بإجراء تحويلات للخلايا
- يمكنك استخدام Refine Expression Language لإجراء عمليات بيانات متقدمة
- تتيح لك الأداة استكشاف مجموعات البيانات الضخمة بسهولة في غضون ثوانٍ
اقرأ أيضًا: أدوات Hadoop لجعل رحلة البيانات الضخمة الخاصة بك سهلة
خاتمة
ستساعد تقنيات البيانات الضخمة التي تمت مناقشتها هنا أي شركة على زيادة أرباحها وفهم عملائها بشكل أفضل وتطوير حلول عالية الجودة. وأفضل جزء هو أنه يمكنك البدء في تعلم هذه التقنيات من البرامج التعليمية والموارد المتاحة على الإنترنت.
إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.
تحقق من دورات هندسة البرمجيات الأخرى لدينا في upGrad.