Сегодняшний рынок наводнен множеством инструментов и технологий больших данных. Они обеспечивают экономическую эффективность и лучшее управление временем при выполнении задач анализа данных.
Вот список лучших инструментов и технологий больших данных с их ключевыми функциями и ссылками для скачивания. Этот список инструментов для работы с большими данными включает тщательно подобранные инструменты и программное обеспечение для работы с большими данными.
Лучшие инструменты и программное обеспечение для больших данных
| Имя | Цена | Связь |
|---|---|---|
| Hadoop | Свободный | Узнать больше |
| HPCC | Свободный | Узнать больше |
| Буря | Свободный | Узнать больше |
| Куболе | 30-дневная бесплатная пробная версия + платный план | Узнать больше |
1) Hadoop:
Программная библиотека Apache Hadoop - это платформа для больших данных. Это позволяет распределенную обработку больших наборов данных на кластерах компьютеров. Это один из лучших инструментов для работы с большими данными, предназначенный для масштабирования от отдельных серверов до тысяч машин.
Функции:
- Улучшения аутентификации при использовании прокси-сервера HTTP
- Спецификация для Hadoop-совместимой файловой системы
- Поддержка расширенных атрибутов файловой системы в стиле POSIX
- В нем есть технологии и инструменты для работы с большими данными, которые предлагают надежную экосистему, которая хорошо подходит для удовлетворения аналитических потребностей разработчика.
- Это обеспечивает гибкость в обработке данных
- Это позволяет ускорить обработку данных
Ссылка для скачивания: https://hadoop.apache.org/releases.html
2) HPCC:
HPCC - это инструмент для работы с большими данными, разработанный LexisNexis Risk Solution. Он предлагает единую платформу, единую архитектуру и единый язык программирования для обработки данных.
Функции:
- Это один из высокоэффективных инструментов для работы с большими данными, который решает задачи с большими данными с гораздо меньшим объемом кода.
- Это один из инструментов обработки больших данных, обеспечивающий высокую степень резервирования и доступности.
- Может использоваться как для сложной обработки данных на кластере Thor.
- Графическая среда IDE для упрощения разработки, тестирования и отладки
- Он автоматически оптимизирует код для параллельной обработки
- Повышение масштабируемости и производительности
- Код ECL компилируется в оптимизированный C ++, а также может расширяться с помощью библиотек C ++.
Ссылка для скачивания: https://hpccsystems.com/try-now
3) Буря:
Storm - это бесплатная система вычислений с открытым исходным кодом для больших данных. Это один из лучших инструментов для работы с большими данными, который предлагает распределенную отказоустойчивую систему обработки в реальном времени. С возможностями вычислений в реальном времени.
Функции:
- Это один из лучших инструментов из списка инструментов для работы с большими данными, который оценивается как обработка одного миллиона 100-байтовых сообщений в секунду на узел.
- В нем есть технологии и инструменты для работы с большими данными, в которых используются параллельные вычисления, выполняемые на кластере машин.
- Он автоматически перезапустится в случае смерти узла. Рабочий будет перезапущен на другом узле
- Storm гарантирует, что каждая единица данных будет обработана хотя бы один или ровно один раз.
- После развертывания Storm, несомненно, станет самым простым инструментом для анализа Bigdata.
Ссылка для скачивания: http://storm.apache.org/downloads.html
4) Куболе:
Qubole Data - это автономная платформа для управления большими данными. Это инструмент для работы с большими данными с открытым исходным кодом, который является самоуправляемым, самооптимизирующимся и позволяет группе данных сосредоточиться на результатах для бизнеса.
Функции:
- Единая платформа для каждого случая использования
- Это программное обеспечение для работы с большими данными с открытым исходным кодом, имеющее движки, оптимизированные для облака.
- Комплексная безопасность, управление и соблюдение нормативных требований
- Предоставляет действенные оповещения, аналитические данные и рекомендации для оптимизации надежности, производительности и затрат
- Автоматически применяет политики, чтобы избежать повторяющихся действий вручную
Ссылка для скачивания: https://www.qubole.com/
5) Кассандра:
База данных Apache Cassandra сегодня широко используется для эффективного управления большими объемами данных.
Функции:
- Поддержка репликации в нескольких центрах обработки данных за счет уменьшения задержки для пользователей.
- Данные автоматически реплицируются на несколько узлов для обеспечения отказоустойчивости
- Это один из лучших инструментов для работы с большими данными, который лучше всего подходит для приложений, которые не могут позволить себе потерю данных, даже когда весь центр обработки данных не работает.
- Cassandra предлагает контракты на поддержку, а услуги доступны от третьих лиц.
Ссылка для скачивания: http://cassandra.apache.org/download/
6) Statwing:
Statwing - это простой в использовании статистический инструмент. Он был создан аналитиками больших данных и для них. Его современный интерфейс автоматически выбирает статистические тесты.
Функции:
- Это программа для работы с большими данными, которая может исследовать любые данные за секунды.
- Statwing помогает очищать данные, изучать взаимосвязи и создавать диаграммы за считанные минуты.
- Он позволяет создавать гистограммы, диаграммы рассеяния, тепловые карты и гистограммы, которые экспортируются в Excel или PowerPoint.
- Он также переводит результаты на простой английский, поэтому аналитики, незнакомые со статистическим анализом
Ссылка для скачивания: https://www.statwing.com/
7) CouchDB:
CouchDB хранит данные в документах JSON, к которым можно получить доступ в Интернете или запросить с помощью JavaScript. Он предлагает распределенное масштабирование с отказоустойчивым хранилищем. Он позволяет получить доступ к данным путем определения протокола репликации Couch.
Функции:
- CouchDB - это одноузловая база данных, которая работает как любая другая база данных.
- Это один из инструментов обработки больших данных, который позволяет запускать один логический сервер базы данных на любом количестве серверов.
- Он использует повсеместный протокол HTTP и формат данных JSON.
- Простая репликация базы данных на нескольких экземплярах сервера
- Простой интерфейс для вставки, обновления, поиска и удаления документов
- Формат документа на основе JSON можно переводить на разные языки.
Ссылка для скачивания: http://couchdb.apache.org/
8) Пентахо:
Pentaho предоставляет инструменты для работы с большими данными для извлечения, подготовки и объединения данных. Он предлагает визуализацию и аналитику, которые меняют способ ведения любого бизнеса. Этот инструмент для больших данных позволяет превратить большие данные в большие идеи.
Функции:
- Доступ к данным и интеграция для эффективной визуализации данных
- Это программное обеспечение для работы с большими данными, которое дает пользователям возможность создавать большие данные в источнике и передавать их для точной аналитики.
- Простое переключение или сочетание обработки данных с выполнением в кластере для получения максимальной обработки
- Разрешить проверку данных с легким доступом к аналитике, включая диаграммы, визуализации и отчеты
- Поддерживает широкий спектр источников больших данных, предлагая уникальные возможности
Ссылка для скачивания: https://www.hitachivantara.com/en-us/products/data-management-analytics/pentaho/download-pentaho.html
9) Флинк:
Apache Flink - один из лучших инструментов анализа данных с открытым исходным кодом для потоковой обработки больших данных. Это распределенные, высокопроизводительные, всегда доступные и точные приложения для потоковой передачи данных.
Функции:
- Предоставляет точные результаты, даже если данные поступают не по порядку или с опозданием.
- Он сохраняет состояние и отказоустойчив и может восстанавливаться после сбоев.
- Это программное обеспечение для анализа больших данных, которое может работать в большом масштабе, работая на тысячах узлов.
- Имеет хорошие характеристики пропускной способности и задержки.
- Этот инструмент для работы с большими данными поддерживает потоковую обработку и управление окнами с семантикой времени события.
- Он поддерживает гибкое управление окнами на основе времени, количества или сеансов в окнах, управляемых данными.
- Он поддерживает широкий спектр соединителей со сторонними системами для источников и приемников данных.
Ссылка для скачивания: https://flink.apache.org/
10) Клодера:
Cloudera - это самая быстрая, простая и надежная современная платформа для работы с большими данными. Он позволяет любому получать любые данные в любой среде в рамках единой масштабируемой платформы.
Функции:
- Высокопроизводительное программное обеспечение для анализа больших данных
- Он предлагает возможность для мультиоблака
- Развертывание и управление Cloudera Enterprise в AWS, Microsoft Azure и Google Cloud Platform
- Разворачивайте и завершайте кластеры и платите только за то, что необходимо, когда это необходимо
- Разработка и обучение моделей данных
- Отчетность, изучение и самообслуживание бизнес-аналитики
- Предоставление аналитических данных для мониторинга и обнаружения в реальном времени
- Проведение точной оценки и обслуживания моделей
Ссылка для скачивания: https://www.cloudera.com/
11) Openrefine:
Open Refine - мощный инструмент для работы с большими данными. Это программное обеспечение для анализа больших данных, которое помогает работать с беспорядочными данными, очищать их и преобразовывать из одного формата в другой. Это также позволяет расширять его за счет веб-сервисов и внешних данных.
Функции:
- Инструмент OpenRefine поможет вам с легкостью исследовать большие наборы данных
- Его можно использовать для связывания и расширения вашего набора данных с помощью различных веб-сервисов.
- Импортируйте данные в различных форматах
- Изучите наборы данных за считанные секунды
- Применяйте базовые и расширенные преобразования ячеек
- Позволяет работать с ячейками, содержащими несколько значений
- Создавайте мгновенные ссылки между наборами данных
- Используйте извлечение именованных сущностей в текстовых полях для автоматического определения тем
- Выполняйте расширенные операции с данными с помощью Refine Expression Language
Ссылка для скачивания: https://openrefine.org/download.html
12) Rapidminer:
RapidMiner - один из лучших инструментов для анализа данных с открытым исходным кодом. Он используется для подготовки данных, машинного обучения и развертывания моделей. Он предлагает набор продуктов для создания новых процессов интеллектуального анализа данных и настройки прогнозного анализа.
Функции:
- Разрешить несколько методов управления данными
- GUI или пакетная обработка
- Интегрируется с собственными базами данных
- Интерактивные панели управления с общим доступом
- Предиктивная аналитика больших данных
- Обработка удаленного анализа
- Фильтрация, объединение, объединение и агрегирование данных
- Создавайте, обучайте и проверяйте прогнозные модели
- Храните потоковые данные в многочисленных базах данных
- Отчеты и запущенные уведомления
Ссылка для скачивания: https://my.rapidminer.com/nexus/account/index.html#downloads
13) DataCleaner:
DataCleaner - это приложение для анализа качества данных и платформа для решения. Он имеет мощный механизм профилирования данных. Он расширяемый и, таким образом, добавляет очистку данных, преобразования, сопоставление и слияние.
Особенность:
- Интерактивное и исследовательское профилирование данных
- Нечеткое обнаружение дубликатов записей
- Преобразование и стандартизация данных
- Проверка данных и отчетность
- Использование справочных данных для очистки данных
- Освойте конвейер приема данных в озере данных Hadoop
- Убедитесь, что правила о данных верны, прежде чем пользователь потратит время на обработку
- Найдите выбросы и другие дьявольские детали, чтобы исключить или исправить неверные данные
Ссылка для скачивания: http://datacleaner.org/
14) Kaggle:
Kaggle - крупнейшее в мире сообщество по работе с большими данными. Это помогает организациям и исследователям публиковать свои данные и статистику. Это лучшее место для беспрепятственного анализа данных.
Функции:
- Лучшее место для обнаружения и беспрепятственного анализа открытых данных
- Поле поиска для поиска открытых наборов данных
- Участвуйте в движении открытых данных и общайтесь с другими энтузиастами данных
Ссылка для скачивания: https://www.kaggle.com/
15) Улей:
Hive - это программный инструмент для работы с большими данными с открытым исходным кодом. Это позволяет программистам анализировать большие наборы данных в Hadoop. Это помогает очень быстро запрашивать и управлять большими наборами данных.
Функции:
- Он поддерживает SQL-подобный язык запросов для взаимодействия и моделирования данных.
- Он компилирует язык с картой двух основных задач и редуктором.
- Это позволяет определять эти задачи с помощью Java или Python.
- Hive предназначен для управления и запросов только структурированных данных
- Язык Hive, вдохновленный SQL, отделяет пользователя от сложности программирования Map Reduce.
- Он предлагает интерфейс Java Database Connectivity (JDBC).
Ссылка для скачивания: https://hive.apache.org/downloads.html
ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ:
❓ Что такое программное обеспечение для работы с большими данными?
Программное обеспечение для больших данных используется для извлечения информации из большого количества наборов данных и обработки этих сложных данных. Большой объем данных очень сложно обрабатывать в традиционных базах данных. поэтому мы можем использовать этот инструмент и очень легко управлять нашими данными.
⚡ Какие факторы следует учитывать при выборе инструмента для работы с большими данными?
Прежде чем выбирать инструмент для работы с большими данными, вам следует учесть следующие факторы.
- Стоимость лицензии, если применимо
- Качество поддержки клиентов
- Затраты на обучение сотрудников работе с инструментом
- Программные требования инструмента больших данных
- Политика поддержки и обновления поставщика инструментов для работы с большими данными.
- Отзывы о компании