Въведение в софтуера за големи анализи на данни
Големите данни са модните думи. Това е най-предпочитаната и много търсена работа. Днес в тази статия за софтуера за големи данни за анализ на данни ще говорим за това какво са големи данни, защо е важно, как се прави и най-важното ще се съсредоточим върху какви инструменти и софтуер са налични на пазара, за да правим анализи на големи данни.
Големите данни е името, дадено на данни, които са наистина огромни по размер. Обикновено данните с размер повече от няколко терабайта се наричат големи данни. Можете да разберете големите данни като генерирани от POS машини данни от различни магазини на Walmart в целия свят за един ден или повече от седмица. Има четири характеристики характеристики на големите данни: - Голям обем, висока скорост, голямо разнообразие и висока достоверност. Това означава, че тези данни, които са с огромни размери, се генерират с висока скорост и съдържат много вътрешни вариации по отношение на тип данни, формат на данни и т.н., могат да бъдат класифицирани като големи данни.
Големите данни се наричат също разпределени изчисления.
Тъй като всеки ден се генерират огромни данни и има огромен потенциал от прозрения, които могат да бъдат извлечени от такива данни, за да получат бизнес стойност, обхватът на големите данни нараства и следователно е толкова търсено.
Важни концепции на софтуера за големи данни Анализ
Как да боравим и обработваме големи данни е често срещан въпрос. Това се случва в съзнанието на млади професионалисти, които искат да започнат да учат технологии за големи данни, както и на старши вицепрезидент и директор на инженеринга на големи корпорации, които искат да анализират потенциала на големите данни и да внедрят същото в своята организация.
Инжектиране на данни, съхранение на данни, обработка и генериране на прозрения са обичайният работен процес в голямото пространство за данни. Първо данните се инжектират от изходната система в екосистема с големи данни (например Hadoop) и същите могат да бъдат направени чрез система за инжектиране на данни като AVRO или Scoop. След това инжектираните данни трябва да бъдат съхранявани някъде, HDFS е това, което се използва за това най-често. Обработката може да се извърши чрез Pig или Hive, а анализ и генериране на прозрения може да се извърши от Spark. Но освен това, има няколко други компоненти на екосистемата Hadoop, които осигуряват една или друга важна функционалност.
Цяла рамка на Hadoop се осигурява от много дистрибутори като Cloudera, Horton work, IBM, Amazon и т.н.
Apache Hadoop е най-често срещаната платформа за Hadoop. Hadoop е колекцията на софтуерни програми с отворен код. Той решава проблеми, които включват обработка и обработка на огромно количество данни чрез мрежа от компютър, наречена клъстери.
Приложенията Hadoop се стартират с помощта на парадигмата MapReduce. В MapReduce данните се обработват паралелно на различни CPU възли. Hadoop Framework може да разработва приложения, които работят на клъстери от компютри и са силно устойчиви на неизправности.
Hadoop архитектурата има четири модула: -
1. Hadoop общ: -
- Java библиотеки и помощни програми, изисквани от други модули на Hadoop
- осигурете файлова система и абстракции на ниво ОС
- съдържа основните Java файлове и скриптове, които са необходими за стартиране и стартиране на Hadoop.
2. Hadoop ПРЪЖДА:
- рамка за планиране на работни места
- управление на ресурсите на клъстери.
3. Разпределена файлова система Hadoop (HDFS):
- осигурява достъп до високопроизводителни данни до данните на приложението.
4. Hadoop MapReduce:
- Система, базирана на прежди за паралелна обработка на големи масиви данни.
Следват няколко софтуер за големи анализи на данни: -
- Amazon Web Services: - Вероятно най-популярната платформа за големи данни, AWS е супер готина. Той е базиран на облаци и осигурява съхранение на данни, изчислителна мощност, бази данни, анализи, мрежи и т.н. Тези услуги намаляват оперативните разходи, по-бързото изпълнение и по-голяма мащабируемост.
- Microsoft Azure: - Azure е чудесен за подобряване на производителността. Интегрираните инструменти и предварително изградените шаблони правят всичко просто и бързо. Той поддържа спектър от операционни системи, език за програмиране, рамки и инструменти.
- Horton работи платформа за данни: - Въз основа на отворен код Apache Hadoop, тя се доверява на всички и осигурява централизирана ПРОДАВКА. Това е най-съвременна система, която осигурява разнообразна гама от софтуер.
- Cloudera Enterprise: - Захранва се от Apache Hadoop. От аналитика до наука за данни, тя може да направи всичко в сигурна и мащабируема среда и предоставя неограничени възможности.
- MongoDB: - Това е база данни от следващо поколение, базирана на NoSQL формат. Той използва модел на данни за документи, който е подобен на JSON.
Примери за софтуер за големи данни Анализ
В този раздел ние предлагаме широка гама софтуер за големи данни Анализ.
|
Списък на софтуер за големи данни за анализи |
|||
| Аркадия Данни | Платформата на Actian Analytics | FICO анализатор на големи данни | Syncsort |
| Уеб услуги на Amazon | Google Bigdata | Palantir BigData | Splunk Големи анализи на данни |
| Голяма заявка на Google | Datameer | Oracle Bigdata Analytics | VMWare |
| Microsoft Azure | IBM Big Data | DataTorrent | Pentaho Bigdata Analytics |
| Син талон | Wavefront | Qubole | MongoDB |
| Издание на Informatica power center bigdata | Cloudera Enterprise Големи данни | MapR конвертирана платформа за данни | BigObject |
| GoodData | Център за сигнали за операционни решения | HortonWork платформа за данни | Анализ на големи данни SAP |
| Следваща пътека | CSC платформа за големи данни | Kognito Analytical платформа | 1010data |
| GE Индустриален интернет | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Аналитика на Teradata Bigdata |
| Intel Bigdata | Гуава | HP Big Data | Dell Big data Analytics |
| Основни Bigdata | Mu Sigma Big Data | Сиско Бигдата | MicroStrategy Bigdata |
Заключение - Голям софтуер за анализ на данни
От по-горе можем да разберем, че има широк спектър от налични инструменти и технологии в областта на анализа на големи данни. Една точка, която трябва да се има предвид, че някои от споменатите по-горе технологии са приличност и следователно са достъпни само след абонамент, докато други са с отворен код и следователно напълно безплатни. Например за AWS трябва да се вземе абонамент, когато плащането се начислява на час. Работата на Cloudera и Horton, от друга страна, са безплатни. Затова човек трябва да избере разумно кои инструменти или технологии да избере. Обикновено платен, лицензиран софтуер е добър за разработване на софтуер на ниво предприятие, тъй като идва с гаранция за поддръжка и поддръжка, поради което няма изненади за последно време, докато отворен код е добър за целите на обучението и първоначалното развитие. Въпреки това не означава, че технологиите с отворен код не са предназначени за разработване на софтуер на ниво производство, днес много партиди софтуер са изградени с помощта на технологии с отворен код.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за концепции на софтуера за големи данни Анализ. Тук сме обсъдили различните софтуер за големи анализи на данни като уеб услуги на Amazon, Microsoft Azure, Cloudera Enterprise и т.н. Можете също да разгледате следната статия, за да научите повече -
- Инструменти за големи анализи на данни
- 5 предизвикателства и решения на анализа на големи данни
- Техники за големи данни
- Дали големите данни са база данни?
