Top 5 Big-Data-Tools [am häufigsten verwendet im Jahr 2022]

Big Data ist zu einem integralen Bestandteil jedes Unternehmens geworden, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen zu erlangen. Daher sind Big-Data-Technologien wie Apache Spark und Cassandra sehr gefragt. Unternehmen suchen nach Fachleuten, die in der Lage sind, sie einzusetzen, um das Beste aus den innerhalb der Organisation generierten Daten zu machen.

Diese Datentools helfen bei der Handhabung riesiger Datensätze und der Identifizierung von Mustern und Trends darin. Wenn Sie also vorhaben, in die Big-Data-Branche einzusteigen, müssen Sie sich mit diesen Tools ausstatten.

Wir werden uns in diesem Artikel die beliebtesten Big-Data-Technologien ansehen.

Big-Data-Tools und -Technologien

1. Apache-Sturm

Apache Storm ist ein in Echtzeit verteiltes Tool zur Verarbeitung von Datenströmen. Es ist in Java und Clojure geschrieben und kann in jede Programmiersprache integriert werden. Die Software wurde von Nathan Marz entwickelt und später im Jahr 2011 von Twitter übernommen. Die Grundfunktionen von Storm sind wie folgt:

• Hat massive Skalierbarkeit
• Es kann innerhalb von Sekundenbruchteilen über eine Million Jobs auf dem Node verarbeiten
• Datenverarbeitung in Echtzeit
• Die Storm-Topologie wird ausgeführt, bis der Benutzer sie herunterfährt oder ein unerwarteter technischer Fehler auftritt
• Es garantiert die Verarbeitung jedes Tupels
• Es kann auf JVM (Java Virtual Machine) ausgeführt werden.
• Apache Storm unterstützt (DAG) Direct Acrylic Graph-Topologie
• Da es quelloffen, flexibel und robust ist, kann es von mittleren und großen Organisationen verwendet werden
• Es hat eine geringe Latenz. Führt je nach Datenproblem eine End-to-End-Zustellungsantwort und Datenaktualisierung in Sekunden durch
• Storm garantiert die Datenverarbeitung auch dann, wenn die Nachrichten verloren gehen oder Knoten des Clusters sterben

Die Apache Storm-Topologien sind wie ein MapReduce - Job. Aber hier werden die Daten in Echtzeit statt in der Stapelverarbeitung in Apache Spark verarbeitet .

Storm UI Daemon bietet Ihnen eine REST-API, über die Sie Folgendes tun können:

• Interagieren Sie mit dem Storm-Cluster und erhalten Sie Metrikdaten
• Topologien starten/stoppen und Informationen konfigurieren
• Selbst wenn ein Fehler auftritt, wird jeder Knoten mindestens einmal verarbeitet

All dies macht Storm derzeit zu einer der führenden Big-Data-Technologien .

2. MongoDB

Dies ist eine Open-Source-NoSQL-Datenbank , die eine fortschrittliche Alternative zu modernen Datenbanken darstellt. Es ist eine dokumentenorientierte Datenbank, die zum Speichern großer Datenmengen verwendet wird. Anstelle von Zeilen und Spalten, die in traditionellen Datenbanken verwendet werden, verwenden Sie Dokumente und Sammlungen.

Dokumente bestehen aus Schlüssel-Wert-Paaren und die Sammlungen haben Funktions- und Dokumentensätze. MongoDB ist ideal für Unternehmen, die schnelle Entscheidungen treffen müssen und mit Echtzeitdaten arbeiten möchten . Die Big-Data-Technologie wird häufig zum Speichern von Daten verwendet, die aus mobilen Anwendungen, Produktkatalogen und Content-Management-Systemen stammen.

Einige der beliebtesten Gründe für den Einstieg in MongoDB sind:

• Da es Daten in Dokumenten speichert, ist es sehr flexibel und kann von Unternehmen leicht angepasst werden
• Es unterstützt viele Ad-hoc-Abfragen, z. B. die Suche nach Feldnamen, regulären Ausdrücken und Bereichsabfragen. Sie können Abfragen ausführen, um Felder in einem Dokument zurückzugeben
• Alle Felder eines MongoDB-Dokuments können indiziert werden, um die Suchqualität zu verbessern
• Es eignet sich hervorragend zum Lastenausgleich, da es Daten auf MongoDB-Instanzen aufteilt. Die Technologie kann auf mehreren Servern laufen und dupliziert auch Daten für den Lastausgleich, falls ein technischer Fehler auftritt
• Sie können Daten jeden Typs speichern, z. B. Ganzzahlen, Zeichenfolgen, Boolesche Werte, Arrays und Objekte
• Da diese Technologie dynamische Schemata verwendet, können Sie Daten schnell speichern und aufbereiten und so Kosten sparen. Erfahren Sie mehr über die Echtzeitanwendungen von MongoDB.

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3. Kassandra

Cassandra ist ein verteiltes Datenbankverwaltungssystem , das für die Verwaltung großer Datenmengen auf mehreren Servern verwendet wird. Dies ist eine der beliebtesten Big-Data-Technologien , die bevorzugt für die Verarbeitung strukturierter Datensätze verwendet wird. Es wurde zuerst von Facebook als NoSQL-Lösung entwickelt. Es wird jetzt von Unternehmensgiganten wie Netflix, Twitter und Cisco verwendet.

Zu den aufregendsten Funktionen von Cassandra gehören:

• Es bietet eine einfach zu verwendende Abfragesprache, sodass Sie problemlos von einer relationalen Datenbank zu Cassandra wechseln können
• Seine Masterclass-Architektur ermöglicht das Lesen und Schreiben von Daten auf jedem Knoten
• Daten werden auf verschiedenen Knoten repliziert, sodass es keinen Single Point of Failure gibt. Selbst wenn ein Knoten nicht funktioniert, stehen die auf anderen Knoten gespeicherten Daten zur Verfügung
• Daten können auch über mehrere Rechenzentren hinweg repliziert werden. Wenn also Daten in einem Rechenzentrum verloren gehen oder beschädigt werden, können sie von anderen Rechenzentren abgerufen werden
• Es verfügt über integrierte Sicherheitsfunktionen wie Wiederherstellungsmechanismen und Datensicherung
• Dieses Tool ermöglicht die Erkennung und Wiederherstellung ausgefallener Knoten

Cassandra wird heute häufig in realen IoT-Anwendungen eingesetzt, bei denen riesige Datenströme von Geräten und Sensoren kommen. Es wird häufig für Social-Media-Analysen und beim Umgang mit Kundendaten verwendet.

4. Cloudera

Cloudera ist derzeit eine der schnellsten und sichersten Big-Data-Technologien auf dem Markt. Es wurde ursprünglich als Open-Source-Apache-Hadoop-Distribution entwickelt, die auf Bereitstellungen der Enterprise-Klasse ausgerichtet war. Mit dieser skalierbaren Plattform können Sie ganz einfach Daten aus jeder Umgebung abrufen.

Die besten Eigenschaften, warum die Wahl von Cloudera für Ihr Projekt großartig ist, sind:

• Bietet Echtzeit-Einblicke für die Datenüberwachung und -erkennung
• Sie können Cloudera Enterprise auf verschiedenen Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud und Microsoft Azure bereitstellen
• Cloudera ist in der Lage, Datenmodelle zu entwickeln und zu trainieren
• Sie können Datencluster drehen oder beenden. So zahlen Sie nur für das, was Sie brauchen und wann Sie es brauchen
• Bietet eine Hybrid-Cloud-Lösung auf Unternehmensebene

Cloudera bietet Software, Support und Service in fünf Paketen an, die über mehrere Cloud-Anbieter und vor Ort verfügbar sind:

• Cloudera Enterprise Data Hub
• Cloudera Analytics-DB
• Cloudera-Betriebsdatenbank
• Cloudera Data Science und Engineering
• Cloudera-Essentials

5. ÖffnenVerfeinern

OpenRefine ist ein leistungsstarkes Big-Data-Tool, das zum Bereinigen von Daten und zum Konvertieren in verschiedene Formate verwendet wird. Mit diesem Tool können Sie große Datensätze bequem durchsuchen. Die herausragenden Merkmale dieses Tools sind:

• Sie können Ihren Datensatz auf verschiedene Webdienste erweitern
• Importieren Sie Daten in verschiedenen Formaten
• Behandeln Sie Zellen mit mehreren Datenwerten und führen Sie Zelltransformationen durch
• Sie können Refine Expression Language verwenden, um erweiterte Datenoperationen auszuführen
• Mit dem Tool können Sie innerhalb von Sekunden riesige Datensätze einfach durchsuchen

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Fazit

Die hier diskutierten Big-Data-Technologien werden jedem Unternehmen helfen, seine Gewinne zu steigern, seine Kunden besser zu verstehen und Qualitätslösungen zu entwickeln. Und das Beste daran ist, dass Sie mit dem Erlernen dieser Technologien anhand der Tutorials und Ressourcen beginnen können, die im Internet verfügbar sind.

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