As 5 principais ferramentas de big data [mais usadas em 2022]

Big Data tornou-se parte integrante de qualquer negócio para melhorar a tomada de decisões e obter uma vantagem competitiva sobre os outros. Portanto, tecnologias de Big Data, como Apache Spark e Cassandra, estão em alta demanda. As empresas procuram profissionais que tenham habilidade em utilizá-los para aproveitar ao máximo os dados gerados dentro da organização.

Essas ferramentas de dados ajudam a lidar com grandes conjuntos de dados e identificar padrões e tendências dentro deles. Portanto, se você planeja entrar no setor de Big Data, precisa se equipar com essas ferramentas.

Vamos conferir as tecnologias de Big Data mais populares neste artigo.

Ferramentas e tecnologias de big data

1. Tempestade Apache

Apache Storm é uma ferramenta distribuída em tempo real para processamento de fluxos de dados. Ele é escrito em Java e Clojure e pode ser integrado a qualquer linguagem de programação. O software foi desenvolvido por Nathan Marz e posteriormente adquirido pelo Twitter em 2011. As características básicas do Storm são as seguintes:

• Tem escalabilidade massiva
• Ele pode processar mais de um milhão de trabalhos no nó em frações de segundos
• Processamento de dados em tempo real
• A topologia Storm é executada até que o usuário a desligue ou ocorra uma falha técnica inesperada
• Garante o processamento de cada tupla
• Pode ser executado em JVM (Java Virtual Machine)
• O Apache Storm suporta a topologia Direct Acrylic Graph (DAG)
• Por ser de código aberto, flexível e robusto, pode ser utilizado por organizações de médio e grande porte
• Tem baixa latência. Executa resposta de entrega de ponta a ponta e atualização de dados em segundos, dependendo do problema de dados
• Storm garante o processamento de dados mesmo se as mensagens forem perdidas ou os nós do cluster morrerem

As topologias do Apache Storm são como um trabalho MapReduce . Mas aqui os dados são processados ​​em tempo real em vez de processamento em lote no Apache Spark .

O Storm UI daemon oferece uma API REST por meio da qual você pode fazer o seguinte:

• Interaja com o cluster Storm e obtenha dados de métricas
• Iniciar/parar topologias e configurar informações
• Mesmo que ocorra uma falha, cada nó é processado pelo menos uma vez

Tudo isso faz do Storm uma das principais tecnologias de Big Data atualmente.

2. MongoDB

Este é um banco de dados NoSQL de código aberto que é uma alternativa avançada aos bancos de dados modernos. É um banco de dados orientado a documentos usado para armazenar grandes volumes de dados. Em vez de linhas e colunas usadas em bancos de dados tradicionais, você fará uso de documentos e coleções.

Os documentos consistem em pares chave-valor e as coleções têm conjuntos de funções e documentos. O MongoDB é ideal para empresas que precisam tomar decisões rápidas e querem trabalhar com dados em tempo real . A tecnologia Big Data é comumente usada para armazenar dados obtidos de aplicativos móveis, catálogos de produtos e sistemas de gerenciamento de conteúdo.

Algumas das razões mais populares para começar a usar o MongoDB são:

• Como armazena dados em documentos, é muito flexível e pode ser facilmente adaptado pelas empresas
• Ele suporta muitas consultas ad-hoc, como pesquisa por nome de campo, expressões regulares e consultas de intervalo. Você pode executar consultas para retornar campos em um documento
• Todos os campos de um documento MongoDB podem ser indexados para melhorar a qualidade das pesquisas
• É ótimo no balanceamento de carga, pois divide dados entre instâncias do MongoDB. A tecnologia pode ser executada em vários servidores e também duplica os dados para balanceamento de carga caso ocorra uma falha técnica
• Você pode armazenar dados de qualquer tipo, como inteiros, strings, booleanos, arrays e objetos
• Como essa tecnologia usa esquemas dinâmicos, você pode armazenar e preparar dados rapidamente, economizando custos. Saiba mais sobre os aplicativos em tempo real do MongoDB.

Leia: Salário de Big Data na Índia

3. Cassandra

Cassandra é um sistema de gerenciamento de banco de dados distribuído que é usado para lidar com grandes volumes de dados em vários servidores. Esta é uma das tecnologias de Big Data mais populares , preferida para o processamento de conjuntos de dados estruturados. Foi desenvolvido pela primeira vez pelo Facebook como uma solução NoSQL. Agora é usado por gigantes corporativos, como Netflix, Twitter e Cisco.

Os recursos mais interessantes do Cassandra incluem:

• Ele fornece uma linguagem de consulta fácil de usar, portanto, será fácil se você quiser fazer a transição de um banco de dados relacional para o Cassandra
• Sua arquitetura Masterclass permite que os dados sejam lidos e escritos em qualquer nó
• Os dados são replicados em nós diferentes, portanto, não há um único ponto de falha. Mesmo que um nó não funcione, os dados armazenados em outros nós estarão disponíveis para uso
• Os dados também podem ser replicados em vários data centers. Portanto, se os dados forem perdidos ou danificados em um data center, eles poderão ser recuperados de outros data centers
• Possui recursos de segurança integrados, como mecanismos de restauração e backup de dados
• Esta ferramenta permite a detecção e recuperação de nós com falha

O Cassandra agora é amplamente usado em aplicativos do mundo real de IoT, onde enormes fluxos de dados vêm de dispositivos e sensores. É amplamente utilizado para análise de mídia social e ao lidar com dados de clientes.

4. Cloudera

Cloudera é uma das tecnologias de Big Data mais rápidas e seguras disponíveis no momento. Ele foi desenvolvido inicialmente como uma distribuição Apache Hadoop de código aberto que visava implantações de classe empresarial. Essa plataforma escalável permite obter dados de qualquer ambiente com muita facilidade.

Os melhores recursos pelos quais escolher Cloudera será ótimo para o seu projeto são:

• Oferece insights em tempo real para monitoramento e detecção de dados
• Você pode implantar o Cloudera Enterprise em várias plataformas de nuvem, como AWS, Google Cloud e Microsoft Azure
• Cloudera tem a capacidade de desenvolver e treinar modelos de dados
• Você pode girar ou encerrar clusters de dados. Isso permite que você pague apenas pelo que precisa e quando precisar
• Oferece uma solução de nuvem híbrida de nível empresarial

A Cloudera oferece software, suporte e serviço em cinco pacotes que estão disponíveis em vários provedores de nuvem e no local:

• Hub de dados corporativos Cloudera
• Banco de dados analítico da Cloudera
• Banco de dados operacional Cloudera
• Ciência e Engenharia de Dados Cloudera
• Fundamentos da Cloudera

5. OpenRefine

OpenRefine é uma poderosa ferramenta de Big Data que é usada para limpar dados e convertê-los em diferentes formatos. Você pode explorar grandes conjuntos de dados usando esta ferramenta confortavelmente. As características de destaque desta ferramenta são:

• Você pode estender seu conjunto de dados para vários serviços da web
• Importar dados em diferentes formatos
• Manipule células com vários valores de dados e realize transformações de células
• Você pode usar o Refine Expression Language para realizar operações de dados avançadas
• A ferramenta permite explorar grandes conjuntos de dados facilmente em questão de segundos

Leia também: Ferramentas Hadoop para facilitar sua jornada de Big Data

Conclusão

As tecnologias de Big Data discutidas aqui ajudarão qualquer empresa a aumentar seus lucros, entender melhor seus clientes e desenvolver soluções de qualidade. E a melhor parte é que você pode começar a aprender essas tecnologias a partir de tutoriais e recursos disponíveis na Internet.

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