Današnji trg je preplavljen z vrsto orodij in tehnologij za velike podatke. V analitične naloge prinašajo stroškovno učinkovitost in boljše upravljanje časa.
Tu je seznam najboljših orodij in tehnologij za velike podatke z njihovimi ključnimi lastnostmi in povezavami za prenos. Ta seznam orodij za velike podatke vključuje ročno izbrana orodja in programsko opremo za velike podatke.
Najboljša orodja in programska oprema za velike podatke
| Ime | Cena | Povezava |
|---|---|---|
| Hadoop | prost | Nauči se več |
| HPCC | prost | Nauči se več |
| Nevihta | prost | Nauči se več |
| Qubole | 30-dnevni brezplačni preizkus + plačan načrt | Nauči se več |
1) Hadoop:
Knjižnica programske opreme Apache Hadoop je velik podatkovni okvir. Omogoča porazdeljeno obdelavo velikih naborov podatkov med skupinami računalnikov. To je eno najboljših orodij za velike podatke, zasnovano za razširitev od posameznih strežnikov na tisoče strojev.
Lastnosti:
- Izboljšave overjanja pri uporabi strežnika proxy HTTP
- Specifikacija za napor združljivega datotečnega sistema Hadoop
- Podpora za razširjene atribute datotečnega sistema v slogu POSIX
- Ima velike podatkovne tehnologije in orodja, ki ponujajo močan ekosistem, ki je zelo primeren za analitične potrebe razvijalcev
- Prinaša prilagodljivost pri obdelavi podatkov
- Omogoča hitrejšo obdelavo podatkov
Povezava za prenos: https://hadoop.apache.org/releases.html
2) HPCC:
HPCC je orodje za velike podatke, ki ga je razvila LexisNexis Risk Solution. Ponuja eno platformo, eno samo arhitekturo in en programski jezik za obdelavo podatkov.
Lastnosti:
- Je eno izmed zelo učinkovitih orodij za velike podatke, ki naloge velikih podatkov opravljajo z veliko manj kode.
- To je eno od velikih orodij za obdelavo podatkov, ki ponuja veliko redundanco in razpoložljivost
- Uporablja se lahko za zapleteno obdelavo podatkov na Thor gruči
- Grafični IDE poenostavlja razvoj, preskušanje in odpravljanje napak
- Samodejno optimizira kodo za vzporedno obdelavo
- Zagotavljajo večjo razširljivost in zmogljivost
- Koda ECL se prevede v optimiziran C ++ in se lahko razširi tudi z uporabo knjižnic C ++
Povezava za prenos: https://hpccsystems.com/try-now
3) Nevihta:
Storm je brezplačen odprtokodni računalniški sistem za velike podatke. Je eno najboljših orodij za velike podatke, ki ponuja distribuiran sistem za obdelavo v realnem času, odporen proti napakam. Z računskimi zmožnostmi v realnem času.
Lastnosti:
- Je eno najboljših orodij s seznama orodij za velike podatke, ki je primerjalno obdelano milijon 100 bajtov sporočil na sekundo na vozlišče
- Ima velike podatkovne tehnologije in orodja, ki uporabljajo vzporedne izračune, ki potekajo v skupini strojev
- Samodejno se bo znova zagnal, če vozlišče umre. Delavec se bo znova zagnal na drugem vozlišču
- Storm zagotavlja, da bo vsaka enota podatkov obdelana vsaj enkrat ali natančno enkrat
- Ko je Storm enkrat nameščen, je zagotovo najlažje orodje za analizo Bigdata
Povezava za prenos: http://storm.apache.org/downloads.html
4) Qubole:
Qubole Data je avtonomna platforma za upravljanje velikih podatkov. To je odprtokodno orodje za velike podatke, ki se samoupravlja in samodejno optimizira ter omogoča podatkovni skupini, da se osredotoči na poslovne rezultate.
Lastnosti:
- Ena platforma za vsak primer uporabe
- Gre za odprtokodno programsko opremo za velike podatke z motorji, optimizirano za oblak
- Celovita varnost, upravljanje in skladnost
- Ponuja uporabna opozorila, vpoglede in priporočila za optimizacijo zanesljivosti, zmogljivosti in stroškov
- Samodejno sprejme pravilnike, da se izogne ponavljanju ročnih dejanj
Povezava za prenos: https://www.qubole.com/
5) Kasandra:
Podatkovna baza Apache Cassandra se danes pogosto uporablja za učinkovito upravljanje velikih količin podatkov.
Lastnosti:
- Podpora za kopiranje v več podatkovnih centrov z zagotavljanjem nižje zakasnitve za uporabnike
- Podatki se samodejno replicirajo na več vozlišč zaradi odpornosti na napake
- Je eno najboljših orodij za velike podatke, ki je najprimernejše za aplikacije, ki si ne morejo privoščiti izgube podatkov, tudi če celoten podatkovni center ne deluje
- Cassandra ponuja pogodbe o podpori, storitve pa so na voljo pri tretjih osebah
Povezava za prenos: http://cassandra.apache.org/download/
6) Statwing:
Statwing je enostavno statistično orodje. Zgradili so ga analitiki za velike podatke in za njih. Njegov sodoben vmesnik samodejno izbira statistične teste.
Lastnosti:
- To je programska oprema za velike podatke, ki lahko v nekaj sekundah razišče vse podatke
- Statwing v nekaj minutah pomaga očistiti podatke, raziskati odnose in ustvariti grafikone
- Omogoča ustvarjanje histogramov, razpršenih grafikonov, toplotnih kart in paličnih grafikonov, ki se izvozijo v Excel ali PowerPoint
- Rezultate prevede tudi v navaden angleški jezik, zato analitiki statističnih analiz ne poznajo
Povezava za prenos: https://www.statwing.com/
7) CouchDB:
CouchDB shranjuje podatke v dokumente JSON, do katerih lahko dostopate po spletu ali poizvedbah z uporabo JavaScript. Ponuja porazdeljeno skaliranje z odpornim pomnilnikom. Omogoča dostop do podatkov z definiranjem protokola za razmnoževanje kavča.
Lastnosti:
- CouchDB je baza podatkov z enim vozliščem, ki deluje kot katera koli druga baza podatkov
- Je eno od velikih orodij za obdelavo podatkov, ki omogoča zagon enega strežnika logične baze podatkov na poljubnem številu strežnikov
- Uporablja vseprisotni protokol HTTP in format podatkov JSON
- Enostavno kopiranje baze podatkov v več strežniških primerkih
- Enostaven vmesnik za vstavljanje, posodobitev, iskanje in brisanje dokumentov
- Format dokumenta, ki temelji na JSON, je mogoče prevesti v različne jezike
Povezava za prenos: http://couchdb.apache.org/
8) Pentaho:
Pentaho ponuja orodja za velike podatke za pridobivanje, pripravo in mešanje podatkov. Ponuja vizualizacije in analitiko, ki spreminjajo način poslovanja. To orodje za velike podatke omogoča spreminjanje velikih podatkov v velike vpoglede.
Lastnosti:
- Dostop do podatkov in integracija za učinkovito vizualizacijo podatkov
- To je programska oprema za velike podatke, ki uporabnikom omogoča oblikovanje velikih podatkov v viru in njihovo pretakanje za natančno analitiko
- Brez težav preklapljajte ali kombinirajte obdelavo podatkov z izvajanjem v gruči, da dobite največjo možno obdelavo
- Omogočite preverjanje podatkov z enostavnim dostopom do analitike, vključno z grafikoni, vizualizacijami in poročanjem
- Podpira širok spekter velikih podatkovnih virov in ponuja edinstvene zmogljivosti
Povezava za prenos: https://www.hitachivantara.com/en-us/products/data-management-analytics/pentaho/download-pentaho.html
9) Flink:
Apache Flink je eno najboljših odprtokodnih orodij za analitiko podatkov za pretočno obdelavo velikih podatkov. Je distribuirana, visoko zmogljiva, vedno na voljo in natančna aplikacija za pretakanje podatkov.
Lastnosti:
- Zagotavlja natančne rezultate, tudi za podatke, ki niso v redu ali so prispeli pozno
- Je odporen na države in odporen na napake ter lahko okreva po okvarah
- To je programska oprema za analitiko velikih podatkov, ki lahko deluje v velikem obsegu in deluje na tisočih vozliščih
- Ima dobre lastnosti pretoka in zakasnitve
- To orodje za velike podatke podpira obdelavo tokov in okna s semantiko časa dogodkov
- Podpira prilagodljiva okna glede na čas, štetje ali seje do podatkovnih pogonskih oken
- Podpira širok spekter priključkov na tuje sisteme za vire podatkov in ponore
Povezava za prenos: https://flink.apache.org/
10) Cloudera:
Cloudera je najhitrejša, najlažja in zelo varna sodobna platforma za velike podatke. Omogoča vsakomur, da dobi podatke v katerem koli okolju znotraj ene razširljive platforme.
Lastnosti:
- Visoko zmogljiva programska oprema za analizo velikih podatkov
- Ponuja ponudbo za več oblakov
- Uvedite in upravljajte Cloudera Enterprise v AWS, Microsoft Azure in Google Cloud Platform
- Zavrtite in zaključite grozde in plačajte samo tisto, kar potrebujete
- Razvijanje in usposabljanje podatkovnih modelov
- Poročanje, raziskovanje in samooskrba poslovne inteligence
- Zagotavljanje vpogledov v realnem času za spremljanje in odkrivanje
- Izvedba natančnega točkovanja in serviranja modelov
Povezava za prenos: https://www.cloudera.com/
11) Openrefine:
Open Refine je močno orodje za velike podatke. To je programska oprema za analizo velikih podatkov, ki pomaga pri obdelavi neurejenih podatkov, njihovem čiščenju in preoblikovanju iz ene oblike v drugo. Omogoča tudi razširitev s spletnimi storitvami in zunanjimi podatki.
Lastnosti:
- Orodje OpenRefine vam pomaga z lahkoto raziskovati velike nabore podatkov
- Z njim lahko povežete in razširite nabor podatkov z različnimi spletnimi storitvami
- Uvozite podatke v različne formate
- Raziščite nabore podatkov v nekaj sekundah
- Uporabite osnovne in napredne celične transformacije
- Omogoča obravnavo celic, ki vsebujejo več vrednosti
- Ustvarite takojšnje povezave med nabori podatkov
- Za samodejno prepoznavanje tem uporabite izvleček poimenovane entitete v besedilnih poljih
- Izvedite napredne podatkovne operacije s pomočjo jezika za natančnejše izražanje
Povezava za prenos: https://openrefine.org/download.html
12) Rapidminer:
RapidMiner je eno najboljših odprtokodnih orodij za analizo podatkov. Uporablja se za pripravo podatkov, strojno učenje in uvajanje modelov. Ponuja nabor izdelkov za izdelavo novih procesov rudarjenja podatkov in nastavitev napovedne analize.
Lastnosti:
- Dovoli več načinov upravljanja podatkov
- GUI ali serijska obdelava
- Integrira se z lastnimi zbirkami podatkov
- Interaktivne nadzorne plošče, ki jih je mogoče deliti z drugimi
- Napovedovalna analitika Big Data
- Obdelava analize na daljavo
- Filtriranje podatkov, združevanje, združevanje in združevanje
- Izdelajte, usposobite in potrdite napovedne modele
- Shranite pretočne podatke v številne zbirke podatkov
- Poročila in sprožena obvestila
Povezava za prenos: https://my.rapidminer.com/nexus/account/index.html#downloads
13) DataCleaner:
DataCleaner je aplikacija za analizo kakovosti podatkov in platforma rešitve. Ima močan motor za profiliranje podatkov. Je razširljiv in s tem doda čiščenje podatkov, transformacije, ujemanje in združevanje.
Značilnost:
- Interaktivno in raziskovalno profiliranje podatkov
- Mehko zaznavanje dvojnikov zapisov
- Preoblikovanje in standardizacija podatkov
- Preverjanje in poročanje podatkov
- Uporaba referenčnih podatkov za čiščenje podatkov
- Obvladajte cevovod za vnos podatkov v podatkovnem jezeru Hadoop
- Prepričajte se, da so pravila o podatkih pravilna, preden uporabnik porabi svoj čas za obdelavo
- Poiščite odstopanja in druge hudičeve podrobnosti, da izključite ali popravite napačne podatke
Povezava za prenos: http://datacleaner.org/
14) Kaggle:
Kaggle je največja svetovna skupnost velikih podatkov. Organizacijam in raziskovalcem pomaga objaviti svoje podatke in statistiko. To je najboljše mesto za nemoteno analizo podatkov.
Lastnosti:
- Najboljše mesto za odkrivanje in analizo odprtih podatkov
- Iskalno polje za iskanje odprtih naborov podatkov
- Prispevajte k odprtemu prenosu podatkov in se povežite z drugimi navdušenci nad podatki
Povezava za prenos: https://www.kaggle.com/
15) Panj:
Hive je odprtokodno orodje za velike podatke. Programerjem omogoča, da na Hadoopu analizirajo velike nabore podatkov. Pomaga pri zelo hitrem poizvedovanju in upravljanju velikih naborov podatkov.
Lastnosti:
- Podpira SQL kot jezik poizvedb za interakcijo in modeliranje podatkov
- Zbira jezik z dvema glavnima mapama nalog in reduktorjem
- Omogoča definiranje teh nalog z uporabo Java ali Python
- Panj, zasnovan za upravljanje in poizvedovanje samo po strukturiranih podatkih
- Hiveov jezik, ki ga navdihuje SQL, ločuje uporabnika od zapletenosti programiranja Map Reduce
- Ponuja vmesnik JDBC (Java Database Connectivity)
Povezava za prenos: https://hive.apache.org/downloads.html
Pogosta vprašanja:
❓ Kaj je programska oprema za velike podatke?
Programska oprema za velike podatke se uporablja za pridobivanje informacij iz velikega števila naborov podatkov in obdelavo teh zapletenih podatkov. Veliko količino podatkov je zelo težko obdelati v tradicionalnih zbirkah podatkov. zato lahko to orodje uporabljamo in zelo enostavno upravljamo s svojimi podatki.
⚡ Katere dejavnike morate upoštevati pri izbiri orodja za velike podatke?
Pred izbiro orodja za velike podatke upoštevajte naslednje dejavnike
- Stroški licence, če je primerno
- Kakovost podpore strankam
- Stroški, povezani z usposabljanjem zaposlenih o orodju
- Programske zahteve orodja za velike podatke
- Politika podpore in posodobitev ponudnika orodij za velike podatke.
- Ocene podjetja