Всем привет!
С развитием технологий IoT и мобильных технологий не только увеличивается объем собираемых данных, но и становится не менее важным извлекать из них пользу, особенно если вы являетесь организацией, которая хочет поймать волну вашей клиентской базы.
Итак, как организации используют большие данные, квинтиллионы байт данных?
Eсли вы хотите стать частью индустрии обработки данных, вооружитесь этими инструментами для работы с большими данными.
1. Hadoop
Даже если вы новичок в этой области, мы уверены, что вы не в первый раз читаете о Hadoop. Он признан одним из самых популярных инструментов для анализа больших массивов данных, поскольку платформа может отправлять данные на различные серверы. Еще одним преимуществом использования Hadoop является то, что он может работать в облачной инфраструктуре.
Эта программная платформа с открытым исходным кодом используется, когда объем данных превышает объем доступной памяти. Этот инструмент работы с большими данными также идеально подходит для исследования, фильтрации, выборки и обобщения данных.
Он состоит из четырех частей:
- Распределенная файловая система Hadoop: Эта файловая система, широко известная как HDFS, представляет собой распределенную файловую систему, совместимую с очень высокой пропускной способностью.
- MapReduce: Относится к модели программирования для обработки больших данных.
- YARN: Все ресурсы инфраструктуры Hadoop управляются и планируются с помощью этой платформы.
- Библиотеки: Они позволяют другим модулям эффективно работать с Hadoop.
2. Apache Spark
Следующий инструмент для работы с большими данными - Apache Spark. Причина этого в том, что этот инструмент больших данных с открытым исходным кодом заполняет пробелы Hadoop, когда дело доходит до обработки данных. Этот инструмент для работы с большими данными является наиболее предпочтительным инструментом для анализа данных по сравнению с другими типами программ благодаря своей способности хранить большие вычисления в памяти. Он может выполнять сложные алгоритмы, что является необходимым условием при работе с большими массивами данных.
Умеющий работать с пакетными данными и данными в реальном времени, Apache Spark гибко работает с HDFS и OpenStack Swift или Apache Cassandra.
Часто используется как альтернатива MapReduce, Spark может выполнять задачи в 100 раз быстрее, чем MapReduce в Hadoop.
Станьте дата-сайентистом: изучите науку о данных с преподавателями МФТИ и практикуйтесь на реальных кейсах! Получить навыки вы сможете на курсе "Специалист по Data Science" от Skillfactory! МФТИ — передовой научный центр и ведущий технический университет страны. Вы будете учиться у сильных преподавателей и тут же закреплять материал на практике. Скорее записывайся на курс!
3. Cassandra
Apache Cassandra - один из лучших инструментов для обработки структурированных наборов данных. Созданный в 2008 году компанией Apache Software Foundation, он признан лучшим инструментом с открытым исходным кодом по масштабируемости. Этот инструмент для работы с большими данными обладает доказанной отказоустойчивостью в облачной инфраструктуре и на товарном оборудовании, что делает его более важным для использования больших данных.
Он также предлагает возможности, которые не могут обеспечить никакие другие реляционные и NoSQL базы данных. Это и простота операций, и доступность в облаке, и производительность, и постоянная доступность в качестве источника данных, и многое другое. Apache Cassandra используется такими гигантами, как Twitter, Cisco и Netflix.
4. MongoDB
MongoDB - идеальная альтернатива современным базам данных. Документно-ориентированная база данных - идеальный выбор для предприятий, которым нужны быстрые данные в реальном времени для принятия мгновенных решений. От других традиционных баз данных ее отличает то, что она использует документы и коллекции вместо строк и столбцов.
Благодаря возможности хранить данные в документах, она очень гибкая и может быть легко адаптирована компаниями. В ней можно хранить данные любого типа, будь то целые числа, строки, булевы выражения, массивы или объекты. MongoDB проста в освоении и обеспечивает поддержку множества технологий и платформ.
5. HPCC
High-Performance Computing Cluster, или HPCC, является конкурентом Hadoop на рынке больших данных. Это один из инструментов больших данных с открытым исходным кодом под лицензией Apache 2.0. Разработанный компанией LexisNexis Risk Solution, его публичный релиз был анонсирован в 2011 году.
В нем реализованы единая платформа, единая архитектура и единый язык программирования для обработки данных. Если вы хотите решать задачи обработки больших данных с минимальным использованием кода, HPCC - это ваш выбор.
Он автоматически оптимизирует код для параллельной обработки и обеспечивает повышенную производительность.
Его уникальность заключается в легковесной архитектуре ядра, которая обеспечивает получение результатов практически в реальном времени без привлечения крупной команды разработчиков.
6. Apache Storm
Это бесплатная система вычислений больших данных с открытым исходным кодом. Это один из лучших инструментов для работы с большими данными, который предлагает распределенную, отказоустойчивую систему обработки в режиме реального времени.
По результатам бенчмарков, она обрабатывает один миллион 100-байтовых сообщений в секунду на узел, имеет технологии больших данных и инструменты, использующие параллельные вычисления, которые могут выполняться на кластере машин. Система с открытым исходным кодом, надежная и гибкая, поэтому ее предпочитают средние и крупные организации. Он гарантирует обработку данных даже в случае потери сообщений или гибели узлов кластера.
7. Apache SAMOA
Scalable Advanced Massive Online Analysis (SAMOA) - это платформа с открытым исходным кодом, используемая для добычи больших потоков данных с особым акцентом на возможности машинного обучения.
Она поддерживает архитектуру Write Once Run Anywhere (WORA), которая позволяет легко интегрировать в платформу несколько распределенных движков обработки потоков.
Это позволяет разрабатывать новые алгоритмы машинного обучения, избегая при этом сложности работы с распределенными механизмами обработки потоков, такими как Apache Storm, Flink и Samza.
8. Atlas.ti
Этот инструмент анализа больших данных позволяет получить доступ ко всем доступным платформам из одного места. Его можно использовать для гибридных методов и качественного анализа данных в научных кругах, бизнесе и исследованиях пользовательского опыта.
С помощью этого инструмента можно экспортировать данные из каждого источника данных. Он обеспечивает бесшовный подход к работе с данными и позволяет переименовывать код в области полей. Это также поможет вам управлять проектами с бесчисленными документами и закодированными частями данных.
9. Stats iQ
Статистический инструмент Stats iQ от Qualtrics прост в использовании и был создан аналитиками больших данных и для них. Его передовой интерфейс автоматически выбирает статистические тесты. Это инструмент для работы с большими данными, который может быстро исследовать любые данные. С помощью Statwing можно быстро строить диаграммы, обнаруживать взаимосвязи и приводить данные в порядок.
Он позволяет создавать гистограммы, тепловые карты, диаграммы рассеяния и гистограммы, которые можно экспортировать в PowerPoint или Excel. Аналитики, не знакомые со статистическим анализом, могут использовать его для преобразования результатов в понятный язык.
10. CouchDB
CouchDB использует для хранения информации документы JSON, которые можно просматривать онлайн или запрашивать с помощью JavaScript. Она обеспечивает отказоустойчивое хранение и распределенное масштабирование.
Создав протокол репликации Couch Replication Protocol, он разрешает доступ к данным. Один логический сервер базы данных может быть запущен на любом количестве серверов благодаря одному из инструментов массовой обработки данных. Он использует широко распространенный протокол HTTP и формат данных JSON. Имеется простая репликация базы данных между многими экземплярами сервера и интерфейс для добавления, обновления, извлечения и удаления документов.
Заключение
Это были 10 лучших инструментов для работы с большими данными, с которыми вы должны получить практический опыт, если хотите попасть в область науки о данных. Учитывая популярность этой области, многие профессионалы сегодня предпочитают повышать свою квалификацию и добиваться больших успехов в карьере.
До новых встреч!
