Top 5 des outils Big Data [Les plus utilisés en 2022]

Le Big Data est devenu une partie intégrante de toute entreprise pour améliorer la prise de décision et gagner un avantage concurrentiel sur les autres. Par conséquent, les technologies Big Data, telles qu'Apache Spark et Cassandra, sont très demandées. Les entreprises recherchent des professionnels capables de les utiliser pour tirer le meilleur parti des données générées au sein de l'organisation.

Ces outils de données aident à gérer d'énormes ensembles de données et à identifier des modèles et des tendances en leur sein. Donc, si vous envisagez de vous lancer dans l'industrie du Big Data, vous devez vous équiper de ces outils.

Nous allons découvrir les technologies Big Data les plus populaires dans cet article.

Outils et technologies de mégadonnées

1. Tempête Apache

Apache Storm est un outil distribué en temps réel pour le traitement des flux de données. Il est écrit en Java et Clojure et peut être intégré à n'importe quel langage de programmation. Le logiciel a été développé par Nathan Marz et a ensuite été acquis par Twitter en 2011. Les fonctionnalités de base de Storm sont les suivantes :

• A une évolutivité massive
• Il peut traiter plus d'un million de tâches sur le nœud en quelques fractions de secondes
• Traitement des données en temps réel
• La topologie Storm fonctionne jusqu'à ce que l'utilisateur l'arrête ou qu'une panne technique inattendue se produise
• Il garantit le traitement de chaque tuple
• Il peut fonctionner sur JVM (Java Virtual Machine)
• Apache Storm prend en charge la topologie Direct Acrylic Graph (DAG)
• Étant open-source, flexible et robuste, il peut être utilisé par des organisations de moyenne et grande taille
• Il a une faible latence. Effectue une réponse de livraison de bout en bout et une actualisation des données en quelques secondes, en fonction du problème de données
• Storm garantit le traitement des données même si les messages sont perdus ou si les nœuds du cluster meurent

Les topologies Apache Storm sont comme un travail MapReduce . Mais ici, les données sont traitées en temps réel au lieu d'un traitement par lots dans Apache Spark .

Le démon Storm UI vous propose une API REST à travers laquelle vous pouvez effectuer les opérations suivantes :

• Interagir avec le cluster Storm et obtenir des données de métriques
• Démarrer/arrêter les topologies et configurer les informations
• Même en cas de panne, chaque nœud est traité au moins une fois

Tout cela fait de Storm l'une des principales technologies Big Data à l'heure actuelle.

2. MongoDB

Il s'agit d'une base de données NoSQL open source qui est une alternative avancée aux bases de données modernes. Il s'agit d'une base de données orientée document utilisée pour stocker de gros volumes de données. Au lieu des lignes et des colonnes utilisées dans les bases de données traditionnelles, vous utiliserez des documents et des collections.

Les documents sont constitués de paires clé-valeur et les collections ont des ensembles de fonctions et de documents. MongoDB est idéal pour les entreprises qui ont besoin de prendre des décisions rapides et qui souhaitent travailler avec des données en temps réel . La technologie Big Data est couramment utilisée pour stocker des données obtenues à partir d'applications mobiles, de catalogues de produits et de systèmes de gestion de contenu.

Certaines des raisons les plus populaires pour démarrer avec MongoDB sont :

• Comme il stocke les données dans des documents, il est très flexible et peut être facilement adapté par les entreprises
• Il prend en charge de nombreuses requêtes ad hoc, telles que la recherche par nom de champ, les expressions régulières et les requêtes de plage. Vous pouvez exécuter des requêtes pour renvoyer des champs dans un document
• Tous les champs d'un document MongoDB peuvent être indexés pour améliorer la qualité des recherches
• Il est excellent pour l'équilibrage de charge car il répartit les données entre les instances MongoDB. La technologie peut fonctionner sur plusieurs serveurs et duplique également les données pour l'équilibrage de charge en cas de panne technique.
• Vous pouvez stocker des données de tout type, telles que des entiers, des chaînes, des booléens, des tableaux et des objets
• Comme cette technologie utilise des schémas dynamiques, vous pouvez stocker et préparer les données rapidement, réduisant ainsi les coûts. En savoir plus sur les applications temps réel de MongoDB.

Lire : Salaire Big Data en Inde

3. Cassandre

Cassandra est un système de gestion de base de données distribué utilisé pour gérer de gros volumes de données sur plusieurs serveurs. C'est l'une des technologies Big Data les plus populaires qui est préférée pour le traitement d'ensembles de données structurés. Il a d'abord été développé par Facebook en tant que solution NoSQL. Il est maintenant utilisé par des géants de l'entreprise, tels que Netflix, Twitter et Cisco.

Les fonctionnalités les plus intéressantes de Cassandra incluent :

• Il fournit un langage de requête facile à utiliser, il sera donc sans tracas si vous souhaitez passer d'une base de données relationnelle à Cassandra
• Son architecture Masterclass permet de lire et d'écrire des données sur n'importe quel nœud
• Les données sont répliquées sur différents nœuds, il n'y a donc pas de point de défaillance unique. Même si un nœud ne fonctionne pas, les données stockées sur d'autres nœuds seront disponibles pour être utilisées
• Les données peuvent également être répliquées sur plusieurs centres de données. Ainsi, si des données sont perdues ou endommagées dans un centre de données, elles peuvent être récupérées à partir d'autres centres de données.
• Il dispose de fonctionnalités de sécurité intégrées, telles que des mécanismes de restauration et de sauvegarde des données
• Cet outil permet la détection et la récupération des nœuds défaillants

Cassandra est maintenant largement utilisée dans les applications du monde réel IoT où d'énormes flux de données proviennent d'appareils et de capteurs. Il est largement utilisé pour l'analyse des médias sociaux et lors du traitement des données des clients.

4. Nuagera

Cloudera est actuellement l'une des technologies Big Data les plus rapides et les plus sécurisées . Il a été initialement développé en tant que distribution Apache Hadoop open source destinée aux déploiements de classe entreprise. Cette plate-forme évolutive vous permet d'obtenir très facilement des données de n'importe quel environnement.

Les meilleures caractéristiques pour lesquelles le choix de Cloudera sera idéal pour votre projet sont :

• Offre des informations en temps réel pour la surveillance et la détection des données
• Vous pouvez déployer Cloudera Enterprise sur diverses plates-formes cloud, telles qu'AWS, Google Cloud et Microsoft Azure
• Cloudera a la capacité de développer et de former des modèles de données
• Vous pouvez faire tourner ou terminer des clusters de données. Cela vous permet de ne payer que ce dont vous avez besoin et quand vous en avez besoin
• Offre une solution de cloud hybride au niveau de l'entreprise

Cloudera propose des logiciels, une assistance et des services dans cinq offres groupées disponibles auprès de plusieurs fournisseurs de cloud et sur site :

• Hub de données d'entreprise Cloudera
• Base de données analytique Cloudera
• Base de données opérationnelle Cloudera
• Science et ingénierie des données Cloudera
• Cloudera Essentiels

5. OuvrirAffiner

OpenRefine est un puissant outil Big Data utilisé pour nettoyer les données et les convertir en différents formats. Vous pouvez explorer d'énormes ensembles de données en utilisant cet outil confortablement. Les principales caractéristiques de cet outil sont :

• Vous pouvez étendre votre ensemble de données à divers services Web
• Importer des données dans différents formats
• Gérer les cellules avec plusieurs valeurs de données et effectuer des transformations de cellules
• Vous pouvez utiliser Refine Expression Language pour effectuer des opérations de données avancées
• L'outil vous permet d'explorer facilement d'énormes ensembles de données en quelques secondes

Lisez également : Outils Hadoop pour faciliter votre parcours dans le Big Data

Conclusion

Les technologies Big Data abordées ici aideront toute entreprise à augmenter ses profits, à mieux comprendre ses clients et à développer des solutions de qualité. Et le meilleur, c'est que vous pouvez commencer à apprendre ces technologies à partir des didacticiels et des ressources disponibles sur Internet.

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