Топ-5 инструментов для работы с большими данными [наиболее часто используемые в 2022 году]

Большие данные стали неотъемлемой частью любого бизнеса для улучшения принятия решений и получения конкурентного преимущества перед другими. Поэтому технологии Big Data, такие как Apache Spark и Cassandra, пользуются повышенным спросом. Компании ищут профессионалов, которые умеют их использовать, чтобы максимально использовать данные, генерируемые внутри организации.

Эти инструменты данных помогают обрабатывать огромные наборы данных и выявлять в них закономерности и тенденции. Итак, если вы планируете войти в индустрию больших данных, вам необходимо вооружиться этими инструментами.

В этой статье мы рассмотрим самые популярные технологии Big Data .

Инструменты и технологии больших данных

1. Апач Шторм

Apache Storm — это распределенный инструмент для обработки потоков данных в режиме реального времени . Он написан на Java и Clojure и может быть интегрирован с любым языком программирования. Программное обеспечение было разработано Натаном Марцем и позже было приобретено Twitter в 2011 году. Основные функции Storm следующие:

• Обладает огромной масштабируемостью
• Он может обрабатывать более миллиона заданий на узле за доли секунды.
• Обработка данных в режиме реального времени
• Топология Storm работает до тех пор, пока пользователь не выключит ее или не произойдет непредвиденный технический сбой.
• Это гарантирует обработку каждого кортежа
• Он может работать на JVM (виртуальная машина Java)
• Apache Storm поддерживает топологию Direct Acrylic Graph (DAG)
• Будучи открытым исходным кодом, гибким и надежным, он может использоваться средними и крупными организациями.
• Он имеет низкую задержку. Выполняет сквозной ответ доставки и обновление данных за считанные секунды, в зависимости от проблемы с данными.
• Storm гарантирует обработку данных даже в случае потери сообщений или гибели узлов кластера

Топологии Apache Storm похожи на задание MapReduce . Но здесь данные обрабатываются в реальном времени вместо пакетной обработки в Apache Spark .

Демон Storm UI предлагает вам REST API, с помощью которого вы можете делать следующее:

• Взаимодействуйте с кластером Storm и получайте данные метрик
• Запуск/остановка топологий и настройка информации
• Даже если произойдет сбой, каждый узел обрабатывается хотя бы один раз.

Все это делает Storm одной из ведущих технологий Big Data на сегодняшний день.

2. МонгоБД

Это база данных NoSQL с открытым исходным кодом , являющаяся расширенной альтернативой современным базам данных. Это документно-ориентированная база данных, используемая для хранения больших объемов данных. Вместо строк и столбцов, используемых в традиционных базах данных, вы будете использовать документы и коллекции.

Документы состоят из пар ключ-значение, а коллекции имеют функции и наборы документов. MongoDB идеально подходит для компаний, которым необходимо быстро принимать решения и работать с данными в реальном времени . Технология Big Data обычно используется для хранения данных, полученных из мобильных приложений, каталогов товаров и систем управления контентом.

Некоторые из наиболее популярных причин для начала работы с MongoDB:

• Поскольку он хранит данные в документах, он очень гибкий и может быть легко адаптирован компаниями.
• Он поддерживает множество специальных запросов, таких как поиск по имени поля, регулярным выражениям и запросам диапазона. Вы можете выполнять запросы для возврата полей в документе
• Все поля документа MongoDB могут быть проиндексированы для повышения качества поиска.
• Он отлично подходит для балансировки нагрузки, поскольку он разделяет данные между экземплярами MongoDB. Технология может работать на нескольких серверах, а также дублировать данные для балансировки нагрузки в случае возникновения технического сбоя
• Вы можете хранить данные любого типа, такие как целые числа, строки, логические значения, массивы и объекты.
• Поскольку эта технология использует динамические схемы, вы можете быстро хранить и подготавливать данные, тем самым снижая затраты. Узнайте больше о приложениях MongoDB, работающих в режиме реального времени.

Читайте: Зарплата за большие данные в Индии

3. Кассандра

Cassandra — это распределенная система управления базами данных, которая используется для обработки больших объемов данных на нескольких серверах. Это одна из самых популярных технологий больших данных, которая предпочтительнее для обработки структурированных наборов данных. Впервые он был разработан Facebook как решение NoSQL. Сейчас его используют корпоративные гиганты, такие как Netflix, Twitter и Cisco.

Наиболее интересные функции Cassandra включают в себя:

• Он предоставляет простой в использовании язык запросов, поэтому переход от реляционной базы данных к Cassandra будет без проблем.
• Его архитектура Masterclass позволяет считывать и записывать данные на любом узле.
• Данные реплицируются на разных узлах, поэтому единой точки отказа нет. Даже если узел выйдет из строя, данные, хранящиеся на других узлах, будут доступны для использования.
• Данные также могут быть реплицированы в нескольких центрах обработки данных. Таким образом, если данные будут потеряны или повреждены в одном центре обработки данных, их можно будет восстановить из других центров обработки данных.
• Он имеет встроенные функции безопасности, такие как механизмы восстановления и резервное копирование данных.
• Этот инструмент позволяет обнаруживать и восстанавливать отказавшие узлы.

Cassandra в настоящее время широко используется в реальных приложениях IoT, где огромные потоки данных поступают с устройств и датчиков. Он широко используется для аналитики в социальных сетях и при обработке данных о клиентах.

4. Клаудера

Cloudera — одна из самых быстрых и безопасных технологий работы с большими данными на данный момент. Первоначально он был разработан как дистрибутив Apache Hadoop с открытым исходным кодом, предназначенный для развертывания корпоративного класса. Эта масштабируемая платформа позволяет очень легко получать данные из любой среды.

Лучшие особенности, почему выбор Cloudera будет полезен для вашего проекта:

• Предлагает информацию в режиме реального времени для мониторинга и обнаружения данных
• Вы можете развернуть Cloudera Enterprise на различных облачных платформах, таких как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure.
• Cloudera имеет возможность разрабатывать и обучать модели данных
• Вы можете вращать или завершать кластеры данных. Это позволяет вам платить только за то, что вам нужно и когда вам это нужно
• Предлагает гибридное облачное решение корпоративного уровня .

Cloudera предлагает программное обеспечение, поддержку и обслуживание в пяти пакетах, которые доступны у нескольких облачных провайдеров и локально:

• Центр корпоративных данных Cloudera
• Аналитическая база данных Cloudera
• Операционная база данных Cloudera
• Cloudera Data Science and Engineering
• Клаудера: главное

5. Открыть уточнение

OpenRefine — это мощный инструмент для работы с большими данными, который используется для очистки данных и преобразования их в различные форматы. С помощью этого инструмента вы можете удобно исследовать огромные наборы данных. Отличительными чертами этого инструмента являются:

• Вы можете расширить свой набор данных на различные веб-сервисы
• Импорт данных в разных форматах
• Обрабатывайте ячейки с несколькими значениями данных и выполняйте преобразования ячеек
• Вы можете использовать Refine Expression Language для выполнения расширенных операций с данными.
• Инструмент позволяет легко исследовать огромные наборы данных за считанные секунды.

Читайте также: Инструменты Hadoop для упрощения работы с большими данными

Заключение

Обсуждаемые здесь технологии Big Data помогут любой компании увеличить прибыль, лучше понять своих клиентов и разработать качественные решения. И самое приятное то, что вы можете начать изучать эти технологии с руководств и ресурсов, доступных в Интернете.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Ознакомьтесь с другими нашими курсами по программной инженерии на upGrad.