5 najlepszych narzędzi Big Data [najczęściej używane w 2022 r.]

Big Data stało się integralną częścią każdej firmy, umożliwiając usprawnienie procesu decyzyjnego i uzyskanie przewagi konkurencyjnej nad innymi. Dlatego technologie Big Data, takie jak Apache Spark i Cassandra, są bardzo poszukiwane. Firmy poszukują profesjonalistów, którzy potrafią z nich korzystać, aby jak najlepiej wykorzystać dane generowane w organizacji.

Te narzędzia danych pomagają w obsłudze ogromnych zbiorów danych oraz identyfikowaniu w nich wzorców i trendów. Jeśli więc planujesz wejść do branży Big Data, musisz wyposażyć się w te narzędzia.

W tym artykule przyjrzymy się najpopularniejszym technologiom Big Data .

Narzędzia i technologie Big Data

1. Burza Apaczów

Apache Storm to rozproszone narzędzie do przetwarzania strumieni danych w czasie rzeczywistym. Jest napisany w Javie i Clojure i może być zintegrowany z dowolnym językiem programowania. Oprogramowanie zostało opracowane przez Nathana Marza, a następnie w 2011 roku przejęte przez Twittera. Podstawowe funkcje Storm są następujące:

• Ma ogromną skalowalność
• Może przetwarzać ponad milion zadań w węźle w ciągu ułamków sekund
• Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym
• Topologia Storm działa do momentu jej wyłączenia przez użytkownika lub wystąpienia nieoczekiwanej awarii technicznej
• Gwarantuje przetwarzanie każdej krotki
• Może działać na JVM (Java Virtual Machine)
• Apache Storm obsługuje (DAG) topologię Direct Acrylic Graph
• Będąc open-source, elastycznym i solidnym, może być używany przez średnie i duże organizacje
• Ma niską latencję. Wykonuje kompleksową odpowiedź na dostawę i odświeżanie danych w ciągu kilku sekund, w zależności od problemu z danymi
• Storm gwarantuje przetwarzanie danych nawet w przypadku utraty wiadomości lub śmierci węzłów klastra

Topologie Apache Storm są jak zadanie MapReduce . Ale tutaj dane są przetwarzane w czasie rzeczywistym zamiast przetwarzania wsadowego w Apache Spark .

Demon Storm UI oferuje interfejs API REST, dzięki któremu możesz wykonać następujące czynności:

• Wejdź w interakcję z klastrem Storm i uzyskaj dane metryk
• Uruchamianie/zatrzymywanie topologii i konfigurowanie informacji
• Nawet jeśli zdarzy się awaria, każdy węzeł jest przetwarzany co najmniej raz

Wszystko to sprawia, że ​​Storm jest obecnie jedną z wiodących technologii Big Data .

2. MongoDB

Jest to baza danych typu open source NoSQL , która jest zaawansowaną alternatywą dla nowoczesnych baz danych. Jest to zorientowana na dokumenty baza danych służąca do przechowywania dużych ilości danych. Zamiast wierszy i kolumn używanych w tradycyjnych bazach danych wykorzystasz dokumenty i zbiory.

Dokumenty składają się z par klucz-wartość, a kolekcje zawierają zestawy funkcji i dokumentów. MongoDB jest idealnym rozwiązaniem dla firm, które muszą podejmować szybkie decyzje i chcą pracować z danymi w czasie rzeczywistym . Technologia Big Data jest powszechnie wykorzystywana do przechowywania danych pozyskiwanych z aplikacji mobilnych, katalogów produktów i systemów zarządzania treścią.

Niektóre z najpopularniejszych powodów rozpoczęcia pracy z MongoDB to:

• Ponieważ przechowuje dane w dokumentach, jest bardzo elastyczny i może być łatwo dostosowany przez firmy
• Obsługuje wiele zapytań ad hoc, takich jak wyszukiwanie według nazwy pola, wyrażeń regularnych i zapytań o zakres. Możesz wykonywać zapytania o zwracanie pól w dokumencie
• Wszystkie pola dokumentu MongoDB mogą być indeksowane w celu poprawy jakości wyszukiwania
• Świetnie sprawdza się w równoważeniu obciążenia, ponieważ dzieli dane między instancje MongoDB. Technologia może działać na kilku serwerach, a także duplikować dane w celu równoważenia obciążenia w przypadku awarii technicznej
• Możesz przechowywać dane dowolnego typu, takie jak liczby całkowite, łańcuchy, wartości logiczne, tablice i obiekty
• Ponieważ ta technologia wykorzystuje dynamiczne schematy, możesz szybko przechowywać i przygotowywać dane, co pozwala zaoszczędzić koszty. Dowiedz się więcej o aplikacjach MongoDB w czasie rzeczywistym.

Przeczytaj: Wynagrodzenie Big Data w Indiach

3. Kasandra

Cassandra to rozproszony system zarządzania bazą danych, który służy do obsługi dużych ilości danych na kilku serwerach. Jest to jedna z najpopularniejszych technologii Big Data, preferowana do przetwarzania ustrukturyzowanych zbiorów danych. Został po raz pierwszy opracowany przez Facebooka jako rozwiązanie NoSQL. Jest teraz używany przez korporacyjnych gigantów, takich jak Netflix, Twitter i Cisco.

Najbardziej ekscytujące cechy Cassandry to:

• Zapewnia łatwy w użyciu język zapytań, więc będzie bezproblemowy, jeśli chcesz przejść z relacyjnej bazy danych do Cassandry
• Jego architektura Masterclass umożliwia odczyt i zapis danych na dowolnym węźle
• Dane są replikowane w różnych węzłach, więc nie ma pojedynczego punktu awarii. Nawet jeśli węzeł nie działa, dane przechowywane na innych węzłach będą dostępne do użytku
• Dane mogą być również replikowane w wielu centrach danych. Tak więc, jeśli dane zostaną utracone lub uszkodzone w jednym centrum danych, można je odzyskać z innych centrów danych
• Posiada wbudowane funkcje bezpieczeństwa, takie jak mechanizmy przywracania i tworzenie kopii zapasowych danych
• To narzędzie umożliwia wykrywanie i odzyskiwanie uszkodzonych węzłów

Cassandra jest obecnie szeroko stosowana w rzeczywistych aplikacjach IoT, w których ogromne strumienie danych pochodzą z urządzeń i czujników. Jest szeroko stosowany do analizy mediów społecznościowych i podczas obsługi danych klientów.

4. Cloudera

Cloudera jest obecnie jedną z najszybszych i najbezpieczniejszych technologii Big Data . Został pierwotnie opracowany jako dystrybucja open-source Apache Hadoop, która była przeznaczona do wdrożeń klasy korporacyjnej. Ta skalowalna platforma umożliwia bardzo łatwe pozyskiwanie danych z dowolnego środowiska.

Najlepsze cechy, dla których wybór Cloudera będzie świetny dla Twojego projektu to:

• Oferuje wgląd w czasie rzeczywistym do monitorowania i wykrywania danych
• Możesz wdrożyć Cloudera Enterprise na różnych platformach chmurowych, takich jak AWS, Google Cloud i Microsoft Azure
• Cloudera ma możliwość tworzenia i trenowania modeli danych
• Możesz obracać lub zamykać klastry danych. Dzięki temu możesz płacić tylko za to, czego potrzebujesz i kiedy tego potrzebujesz
• Oferuje hybrydowe rozwiązanie chmurowe na poziomie przedsiębiorstwa

Cloudera oferuje oprogramowanie, wsparcie i usługi w pięciu pakietach, które są dostępne u wielu dostawców chmury i lokalnie:

• Cloudera Enterprise Data Hub
• Baza danych analitycznych Cloudera
• Operacyjna baza danych Cloudera
• Cloudera Data Science i inżynieria
• Podstawy Cloudery

5. Otwórz Uściślij

OpenRefine to potężne narzędzie Big Data, które służy do czyszczenia danych i konwertowania ich na różne formaty. Korzystając z tego narzędzia, możesz wygodnie eksplorować ogromne zbiory danych. Wyróżniającymi się cechami tego narzędzia są:

• Możesz rozszerzyć swój zestaw danych o różne usługi internetowe
• Importuj dane w różnych formatach
• Obsługuj komórki z wieloma wartościami danych i wykonuj transformacje komórek
• Możesz użyć języka Refine Expression Language do wykonywania zaawansowanych operacji na danych
• Narzędzie umożliwia łatwe eksplorowanie ogromnych zbiorów danych w ciągu kilku sekund

Przeczytaj także: Narzędzia Hadoop ułatwiające podróż do Big Data

Wniosek

Omówione tutaj technologie Big Data pomogą każdej firmie zwiększyć zyski, lepiej zrozumieć swoich klientów i opracować wysokiej jakości rozwiązania. A najlepsze jest to, że możesz zacząć uczyć się tych technologii z samouczków i zasobów dostępnych w Internecie.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Sprawdź nasze inne kursy inżynierii oprogramowania w upGrad.