Dnešný trh je zaplavený množstvom nástrojov a technológií Big Data. Prinášajú nákladovú efektívnosť a lepšie riadenie času do úloh analytických údajov.
Tu je zoznam najlepších nástrojov a technológií big data s ich kľúčovými vlastnosťami a odkazmi na stiahnutie. Tento zoznam nástrojov pre veľké dáta obsahuje ručne vybrané nástroje a softvér pre veľké dáta.
Najlepšie nástroje a softvér pre veľké dáta
| názov | cena | Odkaz |
|---|---|---|
| Hadoop | zadarmo | Uč sa viac |
| HPCC | zadarmo | Uč sa viac |
| Búrka | zadarmo | Uč sa viac |
| Qubole | 30-dňová bezplatná skúšobná verzia + platený plán | Uč sa viac |
1) Hadoop:
Softvérová knižnica Apache Hadoop je rámec veľkých dát. Umožňuje distribuované spracovanie veľkých súborov údajov naprieč klastrami počítačov. Je to jeden z najlepších nástrojov pre veľké dáta navrhnutý na škálovanie od jednotlivých serverov po tisíce strojov.
Vlastnosti:
- Vylepšenie autentifikácie pri použití HTTP proxy servera
- Špecifikácia pre úsilie súborového systému kompatibilného s Hadoop
- Podpora rozšírených atribútov súborového systému v štýle POSIX
- Má veľké dátové technológie a nástroje, ktoré ponúkajú robustný ekosystém vhodný pre analytické potreby vývojárov
- Prináša flexibilitu pri spracovaní údajov
- Umožňuje rýchlejšie spracovanie údajov
Odkaz na stiahnutie: https://hadoop.apache.org/releases.html
2) HPCC:
HPCC je nástroj pre veľké dáta vyvinutý spoločnosťou LexisNexis Risk Solution. Poskytuje na jednej platforme, jedinej architektúre a jednom programovacom jazyku na spracovanie údajov.
Vlastnosti:
- Je to jeden z vysoko efektívnych nástrojov pre veľké dáta, ktoré plnia úlohy týkajúce sa veľkých dát s oveľa menším počtom kódov.
- Je to jeden z nástrojov na spracovanie veľkých dát, ktorý ponúka vysokú redundanciu a dostupnosť
- Môže byť použitý ako na komplexné spracovanie údajov v klastri Thor
- Grafické IDE pre zjednodušenie vývoja, testovania a ladenia
- Automaticky optimalizuje kód na paralelné spracovanie
- Poskytujú vylepšenú škálovateľnosť a výkon
- Kód ECL sa kompiluje do optimalizovaného jazyka C ++ a je možné ho rozšíriť aj pomocou knižníc C ++
Odkaz na stiahnutie: https://hpccsystems.com/try-now
3) Búrka:
Storm je bezplatný výpočtový systém otvorených zdrojov s veľkými údajmi. Je to jeden z najlepších nástrojov na big data, ktorý ponúka distribuovaný systém spracovania odolný voči chybám v reálnom čase. Vďaka výpočtovým schopnostiam v reálnom čase.
Vlastnosti:
- Je to jeden z najlepších nástrojov zo zoznamu nástrojov pre veľké dáta, ktorý je porovnávaný s procesom spracovania jedného milióna 100 bajtových správ za sekundu na jeden uzol
- Má veľké dátové technológie a nástroje, ktoré využívajú paralelné výpočty, ktoré bežia na zhluku strojov
- Automaticky sa reštartuje v prípade, že uzol zomrie. Pracovník bude reštartovaný na inom uzle
- Storm zaručuje, že každá jednotka údajov bude spracovaná najmenej raz alebo presne raz
- Po nasadení je Storm určite najjednoduchší nástroj na analýzu Bigdata
Odkaz na stiahnutie: http://storm.apache.org/downloads.html
4) Kvbola:
Qubole Data je autonómna platforma pre správu veľkých dát. Jedná sa o otvorený nástroj s veľkými údajmi, ktorý je samostatne spravovaný, optimalizuje sa a umožňuje dátovému tímu zamerať sa na obchodné výsledky.
Vlastnosti:
- Jedna platforma pre každý prípad použitia
- Jedná sa o open-source softvér pre veľké dáta s motormi optimalizovaný pre cloud
- Komplexná bezpečnosť, správa a súlad
- Poskytuje použiteľné výstrahy, štatistiky a odporúčania na optimalizáciu spoľahlivosti, výkonu a nákladov
- Automaticky vydáva zásady, aby sa zabránilo opakovaným manuálnym akciám
Odkaz na stiahnutie: https://www.qubole.com/
5) Cassandra:
Databáza Apache Cassandra sa dnes široko používa na zabezpečenie efektívnej správy veľkého množstva údajov.
Vlastnosti:
- Podpora pre replikáciu vo viacerých dátových centrách poskytovaním nižšej latencie pre používateľov
- Dáta sa automaticky replikujú do viacerých uzlov, aby sa zabezpečila odolnosť proti chybám
- Je to jeden z najlepších nástrojov pre veľké dáta, ktorý je najvhodnejší pre aplikácie, ktoré si nemôžu dovoliť stratiť dáta, aj keď nefunguje celé dátové centrum.
- Cassandra ponúka zmluvy o podpore a služby sú k dispozícii od tretích strán
Odkaz na stiahnutie: http://cassandra.apache.org/download/
6) Statwing:
Statwing je ľahko použiteľný štatistický nástroj. Bol zostavený analytikmi veľkých dát a pre nich. Jeho moderné rozhranie automaticky vyberá štatistické testy.
Vlastnosti:
- Jedná sa o softvér pre veľké dáta, ktorý dokáže preskúmať akékoľvek údaje v priebehu niekoľkých sekúnd
- Statwing pomáha čistiť údaje, skúmať vzťahy a vytvárať grafy v priebehu niekoľkých minút
- Umožňuje vytvárať histogramy, bodové diagramy, tepelné mapy a stĺpcové grafy, ktoré sa exportujú do programu Excel alebo PowerPoint
- Prekladá výsledky aj do jednoduchej angličtiny, takže analytici nepoznajú štatistické analýzy
Odkaz na stiahnutie: https://www.statwing.com/
7) CouchDB:
CouchDB ukladá údaje v dokumentoch JSON, ku ktorým je možné získať prístup na web alebo k dotazu pomocou JavaScriptu. Ponúka distribuované škálovanie s úložiskom odolným voči chybám. Umožňuje prístup k údajom definovaním protokolu Couch Replication Protocol.
Vlastnosti:
- CouchDB je jednouzlová databáza, ktorá funguje ako každá iná databáza
- Je to jeden z nástrojov na spracovanie veľkých dát, ktorý umožňuje spustenie jedného logického databázového servera na ľubovoľnom počte serverov
- Využíva všadeprítomný protokol HTTP a dátový formát JSON
- Ľahká replikácia databázy na viacerých inštanciách servera
- Jednoduché rozhranie na vkladanie, aktualizáciu, vyhľadávanie a mazanie dokumentov
- Formát dokumentu založený na formáte JSON je možné preložiť do rôznych jazykov
Odkaz na stiahnutie: http://couchdb.apache.org/
8) Pentaho:
Pentaho poskytuje nástroje na big data na extrakciu, prípravu a kombináciu dát. Ponúka vizualizácie a analýzy, ktoré menia spôsob podnikania. Tento nástroj pre veľké dáta umožňuje premeniť veľké dáta na veľké prehľady.
Vlastnosti:
- Prístup k dátam a integrácia pre efektívnu vizualizáciu údajov
- Jedná sa o softvér pre veľké dáta, ktorý umožňuje používateľom vytvárať veľké dáta pri zdroji a streamovať ich kvôli presnej analýze
- Hladko prepínajte alebo kombinujte spracovanie údajov s vykonávaním v klastri, aby ste dosiahli maximálne spracovanie
- Umožnite kontrolu údajov s ľahkým prístupom k analýzam vrátane grafov, vizualizácií a prehľadov
- Podporuje široké spektrum zdrojov veľkých dát ponúkaním jedinečných schopností
Odkaz na stiahnutie: https://www.hitachivantara.com/en-us/products/data-management-analytics/pentaho/download-pentaho.html
9) Flink:
Apache Flink je jedným z najlepších nástrojov na analýzu údajov s otvoreným zdrojovým kódom na streamovanie veľkých dát. Je to distribuovaná, vysoko výkonná, vždy dostupná a presná aplikácia na streamovanie údajov.
Vlastnosti:
- Poskytuje presné výsledky, a to aj pre údaje mimo objednávky alebo neskoro prichádzajúce údaje
- Je stavový a odolný voči chybám a dokáže sa zotaviť po poruchách
- Jedná sa o softvér na veľkú analýzu údajov, ktorý je schopný vykonávať vo veľkom rozsahu a prevádzkovať tisíce uzlov
- Má dobrú priepustnosť a latenčné charakteristiky
- Tento nástroj pre veľké dáta podporuje spracovanie toku a vytváranie okien so sémantikou času udalosti
- Podporuje flexibilné vytváranie okien na základe času, počtu alebo relácií do okien riadených údajmi
- Podporuje širokú škálu konektorov k systémom tretích strán pre zdroje údajov a umývadlá
Odkaz na stiahnutie: https://flink.apache.org/
10) Cloudera:
Cloudera je najrýchlejšia, najjednoduchšia a vysoko bezpečná moderná platforma pre veľké dáta. Umožňuje komukoľvek získať dáta v akomkoľvek prostredí v rámci jednej škálovateľnej platformy.
Vlastnosti:
- Vysoko výkonný softvér na veľkú analýzu dát
- Ponúka zabezpečenie pre multi-cloud
- Nasadzujte a spravujte Cloudera Enterprise naprieč AWS, Microsoft Azure a Google Cloud Platform
- Roztočte to a ukončite klastre a za potrebné zaplatíte iba v prípade potreby
- Vývoj a školenie dátových modelov
- Podávanie správ, prieskum a samoobslužné obchodné spravodajstvo
- Poskytovanie prehľadov v reálnom čase pre monitorovanie a detekciu
- Vykonávanie presného bodovania modelu a podávanie
Odkaz na stiahnutie: https://www.cloudera.com/
11) Openrefine:
Open Refine je výkonný nástroj pre veľké dáta. Jedná sa o softvér na veľkú analýzu dát, ktorý pomáha pracovať s chaotickými dátami, čistiť ich a transformovať z jedného formátu do druhého. Umožňuje tiež rozšírenie o webové služby a externé údaje.
Vlastnosti:
- Nástroj OpenRefine vám pomôže ľahko preskúmať veľké súbory údajov
- Môže sa použiť na prepojenie a rozšírenie vašej množiny údajov o rôzne webové služby
- Importujte údaje v rôznych formátoch
- Preskúmajte súbory údajov v priebehu niekoľkých sekúnd
- Aplikujte základné a pokročilé transformácie buniek
- Umožňuje narábať s bunkami, ktoré obsahujú viac hodnôt
- Vytvorte okamžité odkazy medzi súbormi údajov
- Na automatickú identifikáciu tém použite extrakciu pomenovanej entity v textových poliach
- Vykonajte pokročilé dátové operácie pomocou jazyka Refine Expression Language
Odkaz na stiahnutie: https://openrefine.org/download.html
12) Rapidminer:
RapidMiner je jedným z najlepších nástrojov na analýzu údajov s otvoreným zdrojom. Používa sa na prípravu údajov, strojové učenie a nasadenie modelu. Ponúka sadu produktov na vytváranie nových procesov ťažby údajov a nastavenie prediktívnej analýzy.
Vlastnosti:
- Povoliť viac metód správy údajov
- GUI alebo dávkové spracovanie
- Integruje sa s internými databázami
- Interaktívne a zdieľateľné informačné panely
- Prediktívna analýza veľkých dát
- Spracovanie na diaľku
- Filtrovanie, spájanie, spájanie a agregácia údajov
- Budujte, trénujte a overujte prediktívne modely
- Ukladajte streamované údaje do mnohých databáz
- Správy a spustené oznámenia
Odkaz na stiahnutie: https://my.rapidminer.com/nexus/account/index.html#downloads
13) DataCleaner:
DataCleaner je aplikácia na analýzu kvality údajov a platforma riešenia. Má silný nástroj na profilovanie údajov. Je rozšíriteľný a pridáva tak čistenie údajov, transformácie, párovanie a zlučovanie.
Funkcia:
- Interaktívne a exploratívne profilovanie údajov
- Detekcia fuzzy duplikátov záznamu
- Transformácia a štandardizácia údajov
- Overovanie a vykazovanie údajov
- Použitie referenčných údajov na vyčistenie údajov
- Osvojte si kanál na príjem dát v dátovom jazere Hadoop
- Predtým, ako používateľ strávi svoj čas spracovaním, ubezpečte sa, že pravidlá týkajúce sa údajov sú správne
- Nájdite odľahlé hodnoty a ďalšie diabolské podrobnosti, aby ste vylúčili alebo opravili nesprávne údaje
Odkaz na stiahnutie: http://datacleaner.org/
14) Kaggle:
Kaggle je najväčšia komunita pre veľké dáta na svete. Pomáha organizáciám a výskumným pracovníkom zverejňovať svoje údaje a štatistiky. Je to najlepšie miesto na bezproblémovú analýzu údajov.
Vlastnosti:
- Najlepšie miesto na objavovanie a bezproblémovú analýzu otvorených údajov
- Vyhľadávacie pole na vyhľadanie otvorených súborov údajov
- Prispejte k pohybu otvorených dát a spojte sa s ďalšími nadšencami dát
Odkaz na stiahnutie: https://www.kaggle.com/
15) Úľ:
Hive je open source softvérový nástroj pre veľké dáta. Umožňuje programátorom analyzovať veľké súbory údajov na serveri Hadoop. Pomáha pri rýchlom vyhľadávaní a správe veľkých súborov údajov.
Vlastnosti:
- Podporuje SQL ako dotazovací jazyk pre interakciu a modelovanie údajov
- Zostavuje jazyk s dvoma hlavnými mapami úloh a redukciou
- Umožňuje definovať tieto úlohy pomocou jazyka Java alebo Python
- Úľ určený na správu a dopytovanie iba štruktúrovaných údajov
- Jazyk inšpirovaný Hive SQL oddeľuje používateľa od zložitosti programovania Map Reduce
- Ponúka rozhranie Java Database Connectivity (JDBC)
Odkaz na stiahnutie: https://hive.apache.org/downloads.html
FAQ:
❓ Čo je softvér pre veľké dáta?
Softvér pre veľké dáta sa používa na extrakciu informácií z veľkého množstva súborov údajov a na spracovanie týchto komplexných údajov. Spracovanie veľkého množstva údajov je v tradičných databázach veľmi ťažké. preto môžeme tento nástroj používať a veľmi ľahko spravovať naše údaje.
⚡ Ktoré faktory by ste mali brať do úvahy pri výbere Big Data Tool?
Pred výberom nástroja Big Data by ste mali zvážiť nasledujúce faktory
- Licenčné náklady, ak existujú
- Kvalita zákazníckej podpory
- Náklady na školenie zamestnancov o tomto nástroji
- Softvérové požiadavky nástroja Big Data Tool
- Politika podpory a aktualizácií dodávateľa nástrojov na big data.
- Recenzie spoločnosti