I 5 migliori strumenti per i big data [i più utilizzati nel 2022]

I Big Data sono diventati parte integrante di qualsiasi azienda per migliorare il processo decisionale e ottenere un vantaggio competitivo rispetto agli altri. Pertanto, le tecnologie Big Data, come Apache Spark e Cassandra, sono molto richieste. Le aziende sono alla ricerca di professionisti in grado di utilizzarli per ottenere il massimo dai dati generati all'interno dell'organizzazione.

Questi strumenti di dati aiutano nella gestione di enormi set di dati e nell'identificazione di modelli e tendenze al loro interno. Quindi, se hai intenzione di entrare nel settore dei Big Data, devi dotarti di questi strumenti.

Esamineremo le tecnologie Big Data più popolari in questo articolo.

Strumenti e tecnologie per i big data

1. Tempesta Apache

Apache Storm è uno strumento distribuito in tempo reale per l'elaborazione di flussi di dati. È scritto in Java e Clojure e può essere integrato con qualsiasi linguaggio di programmazione. Il software è stato sviluppato da Nathan Marz ed è stato successivamente acquisito da Twitter nel 2011. Le caratteristiche di base di Storm sono le seguenti:

• Ha una scalabilità enorme
• Può elaborare oltre un milione di lavori sul nodo in frazioni di secondi
• Elaborazione dati in tempo reale
• La topologia Storm viene eseguita fino a quando l'utente non la chiude o si verifica un errore tecnico imprevisto
• Garantisce l'elaborazione di ogni tupla
• Può essere eseguito su JVM (Java Virtual Machine)
• Apache Storm supporta la topologia Direct Acrylic Graph (DAG).
• Essendo open-source, flessibile e robusto, può essere utilizzato da organizzazioni di medie e grandi dimensioni
• Ha una bassa latenza. Esegue la risposta di consegna end-to-end e l'aggiornamento dei dati in pochi secondi, a seconda del problema con i dati
• Storm garantisce l'elaborazione dei dati anche se i messaggi vengono persi o i nodi del cluster muoiono

Le topologie Apache Storm sono come un lavoro MapReduce . Ma qui i dati vengono elaborati in tempo reale invece dell'elaborazione batch in Apache Spark .

Il demone Storm UI ti offre un'API REST attraverso la quale puoi fare quanto segue:

• Interagisci con il cluster Storm e ottieni i dati delle metriche
• Avvia/arresta topologie e configura le informazioni
• Anche se si verifica un errore, ogni nodo viene elaborato almeno una volta

Tutto questo fa di Storm una delle principali tecnologie di Big Data al momento.

2. MongoDB

Questo è un database NoSQL open source che è un'alternativa avanzata ai database moderni. È un database orientato ai documenti utilizzato per archiviare grandi volumi di dati. Invece di righe e colonne utilizzate nei database tradizionali, utilizzerai documenti e raccolte.

I documenti sono costituiti da coppie chiave-valore e le raccolte hanno funzioni e set di documenti. MongoDB è l'ideale per le aziende che hanno bisogno di prendere decisioni rapide e vogliono lavorare con dati in tempo reale . La tecnologia Big Data è comunemente utilizzata per archiviare dati ottenuti da applicazioni mobili, cataloghi prodotti e sistemi di gestione dei contenuti.

Alcuni dei motivi più popolari per iniziare con MongoDB sono:

• Poiché memorizza i dati nei documenti, è molto flessibile e può essere facilmente adattato dalle aziende
• Supporta molte query ad hoc, come la ricerca in base al nome di un campo, le espressioni regolari e le query di intervallo. È possibile eseguire query per la restituzione di campi in un documento
• Tutti i campi di un documento MongoDB possono essere indicizzati per migliorare la qualità delle ricerche
• È ottimo per il bilanciamento del carico poiché suddivide i dati tra le istanze MongoDB. La tecnologia può essere eseguita su più server e duplica anche i dati per il bilanciamento del carico in caso di guasto tecnico
• È possibile memorizzare dati di qualsiasi tipo, come numeri interi, stringhe, booleani, array e oggetti
• Poiché questa tecnologia utilizza schemi dinamici, puoi archiviare e preparare i dati rapidamente, risparmiando così sui costi. Scopri di più sulle applicazioni in tempo reale di MongoDB.

Leggi: Big Data Salary in India

3. Cassandra

Cassandra è un sistema di gestione di database distribuito utilizzato per la gestione di grandi volumi di dati su più server. Questa è una delle tecnologie Big Data più popolari , preferita per l'elaborazione di set di dati strutturati. È stato sviluppato per la prima volta da Facebook come soluzione NoSQL. Ora è utilizzato da giganti aziendali, come Netflix, Twitter e Cisco.

Le caratteristiche più interessanti di Cassandra includono:

• Fornisce un linguaggio di query facile da usare, quindi sarà semplice se desideri passare da un database relazionale a Cassandra
• La sua architettura Masterclass consente di leggere e scrivere i dati su qualsiasi nodo
• I dati vengono replicati su nodi diversi, quindi non esiste un singolo punto di errore. Anche se un nodo non funziona, i dati archiviati su altri nodi saranno disponibili per l'uso
• I dati possono anche essere replicati su più data center. Pertanto, se i dati vengono persi o danneggiati in un data center, possono essere recuperati da altri data center
• Ha funzionalità di sicurezza integrate, come meccanismi di ripristino e backup dei dati
• Questo strumento consente il rilevamento e il ripristino dei nodi guasti

Cassandra è ora ampiamente utilizzato nelle applicazioni IoT del mondo reale in cui enormi flussi di dati provengono da dispositivi e sensori. È ampiamente utilizzato per l'analisi dei social media e durante la gestione dei dati dei clienti.

4. Cloudera

Cloudera è una delle tecnologie Big Data più veloci e sicure attualmente in circolazione. Inizialmente è stato sviluppato come una distribuzione Apache Hadoop open source mirata a implementazioni di classe enterprise. Questa piattaforma scalabile consente di ottenere dati da qualsiasi ambiente molto facilmente.

Le migliori caratteristiche per cui scegliere Cloudera sarà ottimo per il tuo progetto sono:

• Offre approfondimenti in tempo reale per il monitoraggio e il rilevamento dei dati
• Puoi distribuire Cloudera Enterprise su varie piattaforme cloud, come AWS, Google Cloud e Microsoft Azure
• Cloudera ha la capacità di sviluppare e addestrare modelli di dati
• È possibile eseguire la rotazione o terminare i cluster di dati. Ciò ti consente di pagare solo ciò di cui hai bisogno e quando ne hai bisogno
• Offre una soluzione cloud ibrida di livello aziendale

Cloudera offre software, supporto e servizio in cinque bundle disponibili su più provider cloud e on-premise:

• Cloudera Enterprise Data Hub
• DB analitica Cloudera
• DB operativo Cloudera
• Scienza e ingegneria dei dati di Cloudera
• Elementi essenziali di Cloudera

5. Apri Affina

OpenRefine è un potente strumento per Big Data che viene utilizzato per pulire i dati e convertirli in diversi formati. Puoi esplorare enormi set di dati usando questo strumento comodamente. Le caratteristiche salienti di questo strumento sono:

• Puoi estendere il tuo set di dati a vari servizi web
• Importa dati in diversi formati
• Gestisci celle con più valori di dati ed esegui trasformazioni di celle
• È possibile utilizzare Refine Expression Language per eseguire operazioni sui dati avanzate
• Lo strumento ti consente di esplorare facilmente enormi set di dati in pochi secondi

Leggi anche: Strumenti Hadoop per semplificare il tuo viaggio con i big data

Conclusione

Le tecnologie Big Data discusse qui aiuteranno qualsiasi azienda ad aumentare i propri profitti, comprendere meglio i propri clienti e sviluppare soluzioni di qualità. E la parte migliore è che puoi iniziare ad apprendere queste tecnologie dai tutorial e dalle risorse disponibili su Internet.

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