เครื่องมือ Big Data 5 อันดับแรก [ใช้มากที่สุดในปี 2522]

บิ๊กดาต้าได้กลายเป็นส่วนสำคัญของธุรกิจใดๆ ในการปรับปรุงการตัดสินใจและรับความได้เปรียบในการแข่งขันเหนือธุรกิจอื่นๆ ดังนั้น เทคโนโลยี Big Data เช่น Apache Spark และ Cassandra จึงเป็นที่ต้องการสูง บริษัทต่างๆ กำลังมองหาผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะในการใช้งานเพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่สร้างขึ้นภายในองค์กรให้เกิดประโยชน์สูงสุด

เครื่องมือข้อมูลเหล่านี้ช่วยในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และระบุรูปแบบและแนวโน้มภายในชุดข้อมูล ดังนั้น หากคุณกำลังวางแผนที่จะเข้าสู่อุตสาหกรรม Big Data คุณต้องเตรียมเครื่องมือเหล่านี้ให้พร้อม

เราจะตรวจสอบ เทคโนโลยี Big Data ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ในบทความนี้

เครื่องมือและเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่

1. Apache Storm

Apache Storm เป็น เครื่องมือแบบกระจายตามเวลาจริง สำหรับการประมวลผลสตรีมข้อมูล มันเขียนด้วย Java และ Clojure และสามารถรวมเข้ากับภาษาการเขียนโปรแกรมใดก็ได้ ซอฟต์แวร์ได้รับการพัฒนาโดย Nathan Marz และต่อมาถูกซื้อกิจการโดย Twitter ในปี 2011 คุณสมบัติพื้นฐานของ Storm มีดังนี้:

• มีความสามารถในการปรับขนาดได้มาก
• มันสามารถประมวลผลงานมากกว่าหนึ่งล้านงานบนโหนดภายในเสี้ยววินาที
• การประมวลผลข้อมูลตามเวลาจริง
• โทโพโลยีสตอร์มทำงานจนกว่าผู้ใช้จะปิดหรือเกิดความล้มเหลวทางเทคนิคที่ไม่คาดคิด
• รับประกันการประมวลผลของทุกทูเพิล
• สามารถทำงานบน JVM (Java Virtual Machine)
• Apache Storm รองรับ (DAG) โทโพโลยีกราฟอะคริลิกโดยตรง
• เป็นโอเพ่นซอร์ส ยืดหยุ่น และทนทาน สามารถใช้ได้กับองค์กรขนาดกลางและขนาดใหญ่
• มีความหน่วงแฝงต่ำ ดำเนินการตอบสนองการจัดส่งแบบ end-to-end และการรีเฟรชข้อมูลในไม่กี่วินาที ขึ้นอยู่กับปัญหาข้อมูล
• Storm รับประกันการประมวลผลข้อมูลแม้ว่าข้อความจะสูญหายหรือโหนดของคลัสเตอร์ได

โทโพโลยีของ Apache Storm เหมือนกับ งาน MapReduce แต่ในที่นี้ข้อมูลจะได้รับการประมวลผลแบบเรียลไทม์แทนการประมวลผลแบบแบตช์ใน Apache Spark

Storm UI daemon เสนอ REST API ให้คุณ ซึ่งคุณสามารถทำสิ่งต่อไปนี้ได้:

• โต้ตอบกับคลัสเตอร์ Storm และรับข้อมูลเมตริก
• เริ่ม/หยุดโทโพโลยีและกำหนดค่าข้อมูล
• แม้ว่าความล้มเหลวจะเกิดขึ้น แต่ละโหนดจะได้รับการประมวลผลอย่างน้อยหนึ่งครั้ง

ทั้งหมดนี้ทำให้สตอร์มเป็นหนึ่งใน เทคโนโลยีบิ๊กดาต้า ชั้นนำ ในปัจจุบัน

2. MongoDB

นี่คือ ฐานข้อมูล NoSQL โอเพ่นซอร์ส ที่เป็นทางเลือกขั้นสูงสำหรับฐานข้อมูลสมัยใหม่ เป็นฐานข้อมูลเชิงเอกสารที่ใช้สำหรับการจัดเก็บข้อมูลปริมาณมาก แทนที่จะใช้แถวและคอลัมน์ในฐานข้อมูลแบบเดิม คุณจะใช้ประโยชน์จากเอกสารและคอลเลกชั่นแทน

เอกสารประกอบด้วยคู่คีย์-ค่า และคอลเลกชันมีฟังก์ชันและชุดเอกสาร MongoDB เหมาะอย่างยิ่งสำหรับบริษัทที่ต้องการตัดสินใจอย่างรวดเร็วและต้องการทำงานกับข้อมูลแบบเรียลไท ม์ เทคโนโลยีบิ๊กดาต้ามักใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูลที่ได้รับจากแอปพลิเคชันมือถือ แคตตาล็อกผลิตภัณฑ์ และระบบจัดการเนื้อหา

สาเหตุยอดนิยมบางประการในการเริ่มต้นใช้งาน MongoDB ได้แก่:

• เนื่องจากจัดเก็บข้อมูลในเอกสารจึงมีความยืดหยุ่นสูงและปรับเปลี่ยนได้โดยบริษัทต่างๆ
• รองรับการสืบค้นข้อมูลเฉพาะกิจจำนวนมาก เช่น การค้นหาด้วยชื่อฟิลด์ นิพจน์ทั่วไป และคิวรีช่วง คุณสามารถดำเนินการค้นหาสำหรับการส่งคืนฟิลด์ในเอกสาร
• ทุกฟิลด์ของเอกสาร MongoDB สามารถจัดทำดัชนีเพื่อเพิ่มคุณภาพของการค้นหา
• การทำโหลดบาลานซ์ทำได้ดีมาก เนื่องจากแยกข้อมูลข้ามอินสแตนซ์ MongoDB เทคโนโลยีนี้สามารถทำงานบนเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง และยังทำซ้ำข้อมูลสำหรับการทำโหลดบาลานซ์ในกรณีที่เกิดความล้มเหลวทางเทคนิคขึ้น
• คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลประเภทใดก็ได้ เช่น จำนวนเต็ม สตริง บูลีน อาร์เรย์ และอ็อบเจกต์
• เนื่องจากเทคโนโลยีนี้ใช้ไดนามิกสคีมา คุณจึงสามารถจัดเก็บและเตรียมข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งช่วยประหยัดค่าใช้จ่าย เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแอปพลิเคชัน MongoDB แบบเรียลไทม์

อ่าน: เงินเดือน Big Data ในอินเดีย

3. คาสซานดรา

Cassandra เป็น ระบบจัดการฐานข้อมูลแบบกระจาย ที่ใช้สำหรับจัดการข้อมูลปริมาณมากในเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง นี่เป็นหนึ่งใน เทคโนโลยี Big Data ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ซึ่งเป็นที่นิยมสำหรับการประมวลผลชุดข้อมูลที่มีโครงสร้าง ได้รับการพัฒนาครั้งแรกโดย Facebook เป็นโซลูชัน NoSQL ปัจจุบันมีการใช้โดยองค์กรยักษ์ใหญ่ เช่น Netflix, Twitter และ Cisco

คุณสมบัติที่น่าตื่นเต้นที่สุดของ Cassandra ได้แก่:

• ให้ภาษาที่ใช้สืบค้นง่าย ดังนั้นจะไม่ยุ่งยากหากคุณต้องการเปลี่ยนจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็น Cassandra
• สถาปัตยกรรมมาสเตอร์คลาสช่วยให้สามารถอ่านและเขียนข้อมูลบนโหนดใดก็ได้
• ข้อมูลถูกจำลองบนโหนดต่างๆ ดังนั้นจึงไม่มีจุดบกพร่องเพียงจุดเดียว แม้ว่าโหนดจะไม่ทำงาน แต่ข้อมูลที่เก็บไว้ในโหนดอื่นจะพร้อมใช้งาน
• ข้อมูลสามารถจำลองแบบข้ามศูนย์ข้อมูลหลายแห่งได้ ดังนั้นหากข้อมูลสูญหายหรือเสียหายในศูนย์ข้อมูลแห่งเดียว ก็สามารถเรียกข้อมูลจากศูนย์ข้อมูลอื่นได้
• มีคุณลักษณะด้านความปลอดภัยในตัว เช่น กลไกการคืนค่าและการสำรองข้อมูล
• เครื่องมือนี้ช่วยให้สามารถตรวจจับและกู้คืนโหนดที่ล้มเหลวได้

ปัจจุบัน Cassandra ถูกใช้อย่างแพร่หลายใน แอปพลิเคชัน IoT ในโลกแห่งความเป็นจริง โดยที่กระแสข้อมูลจำนวนมากมาจากอุปกรณ์และเซ็นเซอร์ มีการใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการวิเคราะห์โซเชียลมีเดียและในขณะที่จัดการข้อมูลลูกค้า

4. Cloudera

Cloudera เป็นหนึ่งใน เทคโนโลยี Big Data ที่เร็วและปลอดภัยที่สุด ในตอนนี้ เริ่มแรกได้รับการพัฒนาเป็น Apache Hadoop แบบโอเพ่นซอร์สที่มุ่งเป้าไปที่การปรับใช้ระดับองค์กร แพลตฟอร์มที่ปรับขนาดได้นี้ช่วยให้คุณรับข้อมูลจากทุกสภาพแวดล้อมได้อย่างง่ายดาย

คุณสมบัติที่ดีที่สุดที่ว่าทำไมการเลือก Cloudera จึงยอดเยี่ยมสำหรับโครงการของคุณคือ:

• เสนอข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์สำหรับการตรวจสอบและตรวจจับข้อมูล
• คุณสามารถปรับใช้ Cloudera Enterprise บนแพลตฟอร์มคลาวด์ต่างๆ เช่น AWS, Google Cloud และ Microsoft Azure
• Cloudera มีความสามารถในการพัฒนาและฝึกอบรมโมเดลข้อมูล
• คุณสามารถหมุนหรือยุติคลัสเตอร์ข้อมูลได้ นี้ช่วยให้คุณจ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณต้องการและเมื่อคุณต้องการ
• นำเสนอ โซลูชั่นไฮบริดคลาวด์ระดับองค์กร

Cloudera นำเสนอซอฟต์แวร์ การสนับสนุน และบริการในห้าชุดข้อมูลที่มีอยู่ในผู้ให้บริการระบบคลาวด์หลายรายและในองค์กร:

• Cloudera Enterprise Data Hub
• Cloudera วิเคราะห์ DB
• Cloudera ปฏิบัติการ DB
• Cloudera Data Science and Engineering
• Cloudera Essentials

5. OpenRefine

OpenRefine เป็นเครื่องมือ Big Data ที่ทรงพลังซึ่งใช้สำหรับล้างข้อมูลและแปลงเป็นรูปแบบต่างๆ คุณสามารถสำรวจชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้เครื่องมือนี้ได้อย่างสะดวกสบาย คุณสมบัติเด่นของเครื่องมือนี้คือ:

• คุณสามารถขยายชุดข้อมูลของคุณไปยังบริการเว็บต่างๆ ได้
• นำเข้าข้อมูลในรูปแบบต่างๆ
• จัดการเซลล์ที่มีค่าข้อมูลหลายค่าและทำการแปลงเซลล์
• คุณสามารถใช้ Refine Expression Language เพื่อดำเนินการข้อมูลขั้นสูงได้
• เครื่องมือนี้ช่วยให้คุณสำรวจชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดายภายในไม่กี่วินาที

อ่านเพิ่มเติม: Hadoop Tools ที่จะทำให้การเดินทางของ Big Data เป็นเรื่องง่าย

บทสรุป

เทคโนโลยี Big Data ที่กล่าวถึงในที่นี้จะช่วยให้บริษัทต่างๆ เพิ่มผลกำไร เข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น และพัฒนาโซลูชันที่มีคุณภาพ และส่วนที่ดีที่สุดคือ คุณสามารถเริ่มเรียนรู้เทคโนโลยีเหล่านี้ได้จากบทช่วยสอนและแหล่งข้อมูลที่มีอยู่บนอินเทอร์เน็ต

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ

ตรวจสอบหลักสูตรวิศวกรรมซอฟต์แวร์อื่นๆ ของเราที่ upGrad