Топ-10 инструментов для работы с большими данными с открытым исходным кодом в 2023 год

Всем привет!

С развитием технологий IoT и мобильных решений объёмы собираемых данных растут в геометрической прогрессии. Для компаний становится критически важным не просто накапливать информацию, а эффективно извлекать из неё ценность и превращать в конкурентное преимущество.

Как же организации справляются с квинтиллионами байт данных? Если вы планируете войти в сферу работы с большими данными, обратите внимание на эти инструменты с открытым исходным кодом.

1. Hadoop

Даже новички в индустрии наверняка уже слышали о Hadoop. Это один из самых популярных инструментов для анализа больших данных: платформа распределяет задачи по множеству серверов и отлично работает в облачной инфраструктуре.

Система с открытым исходным кодом особенно полезна, когда объём данных превышает доступную оперативную память. Hadoop отлично подходит для исследования, фильтрации, выборки и агрегации информации.

Платформа состоит из четырёх ключевых компонентов:

• HDFS (Hadoop Distributed File System) — распределённая файловая система с высокой пропускной способностью;
• MapReduce — модель программирования для обработки больших массивов данных;
• YARN — система управления и планирования ресурсов кластера;
• Библиотеки — набор инструментов для эффективной работы остальных модулей.

2. Apache Spark

Apache Spark дополняет Hadoop, устраняя его ограничения при обработке данных. Благодаря возможности хранить промежуточные вычисления в памяти, инструмент значительно быстрее справляется со сложными алгоритмами и сегодня считается одним из самых востребованных решений для анализа больших данных.

Spark поддерживает как пакетную, так и потоковую обработку, легко интегрируется с HDFS, OpenStack Swift и Apache Cassandra. В сравнении с MapReduce задачи выполняются до 100 раз быстрее.

Станьте дата-сайентистом: изучайте науку о данных с преподавателями МФТИ и отрабатывайте навыки на реальных кейсах! Получить необходимые компетенции можно на курсе «Специалист по Data Science» от Skillfactory. МФТИ — ведущий технический университет страны. Вы будете учиться у сильных преподавателей и сразу применять знания на практике. Записаться на курс.

3. Cassandra

Apache Cassandra — один из лучших инструментов для работы со структурированными данными. Созданный в 2008 году Apache Software Foundation, он выделяется среди решений с открытым исходным кодом исключительной масштабируемостью и отказоустойчивостью в облаке и на commodity-оборудовании.

Платформа обеспечивает простоту эксплуатации, высокую доступность и производительность. Её используют Twitter, Cisco и Netflix.

4. MongoDB

MongoDB — современная документно-ориентированная база данных, которая стала отличной альтернативой традиционным СУБД. Вместо строк и столбцов она использует документы и коллекции, что позволяет хранить данные любого типа: числа, строки, булевы значения, массивы и объекты.

База данных отличается гибкостью, простотой освоения и широкой поддержкой технологий и платформ. Она идеально подходит компаниям, которым нужны быстрые данные в реальном времени для принятия решений.

5. HPCC

High-Performance Computing Cluster (HPCC) — прямой конкурент Hadoop. Инструмент с открытым исходным кодом под лицензией Apache 2.0 разработан LexisNexis Risk Solution; публичный релиз состоялся в 2011 году.

HPCC объединяет единую платформу, архитектуру и язык программирования. Автоматическая оптимизация кода для параллельной обработки обеспечивает высокую производительность и позволяет получать результаты практически в реальном времени без необходимости собирать большую команду разработчиков.

6. Apache Storm

Apache Storm — бесплатная распределённая система обработки данных в реальном времени с открытым исходным кодом. По результатам бенчмарков, платформа обрабатывает до одного миллиона 100-байтовых сообщений в секунду на узел. Система надёжна, гибка и гарантирует обработку данных даже при потере сообщений или отказе узлов кластера. Её выбирают как средние, так и крупные компании.

7. Apache SAMOA

Scalable Advanced Massive Online Analysis (SAMOA) — платформа с открытым исходным кодом для анализа больших потоков данных и машинного обучения. Она поддерживает архитектуру Write Once Run Anywhere (WORA), что позволяет интегрировать различные распределённые движки обработки потоков и разрабатывать новые алгоритмы ML без сложностей, связанных с работой напрямую с Apache Storm, Flink или Samza.

8. Atlas.ti

Atlas.ti предоставляет доступ ко всем доступным платформам из единого интерфейса. Инструмент подходит для гибридных методов и качественного анализа данных в науке, бизнесе и UX-исследованиях. С его помощью можно экспортировать данные из любых источников, переименовывать коды, управлять проектами с большим количеством документов и закодированных фрагментов.

9. Stats iQ

Stats iQ от Qualtrics — удобный статистический инструмент, созданный аналитиками больших данных. Интерфейс автоматически подбирает подходящие статистические тесты, быстро строит диаграммы, выявляет взаимосвязи и приводит данные в порядок. Пользователи могут создавать гистограммы, тепловые карты и диаграммы рассеяния с последующим экспортом в PowerPoint или Excel. Даже специалисты без глубоких знаний статистики получают результаты в понятной формулировке.

10. CouchDB

CouchDB хранит информацию в документах JSON, которые можно просматривать онлайн или запрашивать с помощью JavaScript. Платформа обеспечивает отказоустойчивое хранение и распределённое масштабирование. Протокол репликации Couch Replication Protocol позволяет запускать один логический сервер базы данных на любом количестве физических серверов. Используются стандартные протокол HTTP и формат JSON, а также простой интерфейс для добавления, обновления, извлечения и удаления документов.

Заключение

Это десять ключевых инструментов с открытым исходным кодом для работы с большими данными. Практический опыт с ними станет важным преимуществом для тех, кто хочет развиваться в области Data Science. Учитывая растущую популярность направления, всё больше специалистов сегодня повышают квалификацию, чтобы ускорить карьерный рост.

До новых встреч!