Сучасний ринок заповнений безліччю інструментів та технологій великих даних. Вони приносять економічну ефективність, кращий контроль часу в аналітичних завданнях даних.
Ось список найкращих інструментів та технологій великих даних з їх основними функціями та посиланнями для завантаження. Цей список інструментів великих даних включає підібрані інструменти та програмне забезпечення для великих даних.
Найкращі інструменти та програмне забезпечення для великих даних
| Ім'я | Ціна | Посилання |
|---|---|---|
| Hadoop | Безкоштовно | Вчи більше |
| HPCC | Безкоштовно | Вчи більше |
| Буря | Безкоштовно | Вчи більше |
| Qubole | 30-денна безкоштовна пробна версія + платний план | Вчи більше |
1) Hadoop:
Бібліотека програмного забезпечення Apache Hadoop - це великий фреймворк даних. Це дозволяє розподілену обробку великих наборів даних між кластерами комп'ютерів. Це один з найкращих інструментів великих даних, призначений для масштабування від окремих серверів до тисяч машин.
Особливості:
- Покращення автентифікації під час використання проксі-сервера HTTP
- Специфікація зусиль, сумісних із файловою системою Hadoop
- Підтримка розширених атрибутів файлової системи у стилі POSIX
- Він має технології та інструменти для обробки великих даних, які пропонують надійну екосистему, яка добре підходить для задоволення аналітичних потреб розробника
- Це забезпечує гнучкість обробки даних
- Це дозволяє пришвидшити обробку даних
Посилання для завантаження: https://hadoop.apache.org/releases.html
2) HPCC:
HPCC - це інструмент для обробки великих даних, розроблений LexisNexis Risk Solution. Він забезпечує на одній платформі, єдиній архітектурі та єдиній мові програмування для обробки даних.
Особливості:
- Це один з високоефективних інструментів великих даних, який виконує завдання великих даних із значно меншим кодом.
- Це один із найбільших інструментів обробки даних, який пропонує високу надмірність та доступність
- Він може використовуватися як для складної обробки даних на кластері Thor
- Графічна IDE спрощує розробку, тестування та налагодження
- Він автоматично оптимізує код для паралельної обробки
- Забезпечити підвищення масштабованості та продуктивності
- Код ECL компілюється в оптимізований C ++, а також може розширюватися за допомогою бібліотек C ++
Посилання для завантаження: https://hpccsystems.com/try-now
3) Шторм:
Storm - це безкоштовна обчислювальна система з великими даними. Це один з найкращих інструментів для обробки великих даних, який пропонує розподілену в режимі реального часу систему, що захищає від несправностей. З можливостями обчислення в режимі реального часу.
Особливості:
- Це один з найкращих інструментів зі списку інструментів великих даних, який визначається як обробка одного мільйона 100 байтових повідомлень в секунду на вузол
- Він має технології та інструменти для обробки великих даних, які використовують паралельні обчислення, що проходять через кластер машин
- Він автоматично перезапуститься, якщо вузол загине. Працівник буде перезапущений на іншому вузлі
- Storm гарантує, що кожна одиниця даних буде оброблена принаймні один раз або рівно один раз
- Після розгортання Storm, безсумнівно, найпростіший інструмент для аналізу Bigdata
Посилання для завантаження: http://storm.apache.org/downloads.html
4) Квобол:
Qubole Data - це автономна платформа управління великими даними. Це інструмент з відкритим кодом для великих даних, який самокерується, самооптимізується та дозволяє команді даних зосередитись на результатах бізнесу.
Особливості:
- Єдина платформа для кожного випадку використання
- Це програмне забезпечення для великих даних з відкритим кодом, що має двигуни, оптимізоване для хмари
- Всебічна безпека, управління та дотримання вимог
- Надає діючі сповіщення, статистичні дані та рекомендації для оптимізації надійності, продуктивності та витрат
- Автоматично застосовує політики, щоб уникнути повторення ручних дій
Посилання для завантаження: https://www.qubole.com/
5) Кассандра:
База даних Apache Cassandra широко використовується сьогодні для забезпечення ефективного управління великими обсягами даних.
Особливості:
- Підтримка реплікації в декількох центрах обробки даних, забезпечуючи меншу затримку для користувачів
- Дані автоматично копіюються на кілька вузлів для відмовостійкості
- Це один з найкращих інструментів для обробки великих даних, який є найбільш підходящим для програм, які не можуть дозволити собі втратити дані, навіть коли весь центр обробки даних не працює
- Кассандра пропонує контракти на підтримку, а послуги надаються третіми сторонами
Посилання для завантаження: http://cassandra.apache.org/download/
6) Статвінг:
Statwing - простий у використанні статистичний інструмент. Його створили аналітики великих даних. Сучасний інтерфейс вибирає статистичні тести автоматично.
Особливості:
- Це програмне забезпечення для великих даних, яке може дослідити будь-які дані за лічені секунди
- Statwing допомагає очищати дані, досліджувати взаємозв'язки та створювати діаграми за лічені хвилини
- Це дозволяє створювати гістограми, діаграми розсіювання, теплові карти та гістограми, які експортуються в Excel або PowerPoint
- Це також перекладає результати простою англійською мовою, тому аналітики не знайомі зі статистичним аналізом
Посилання для завантаження: https://www.statwing.com/
7) CouchDB:
CouchDB зберігає дані в документах JSON, до яких можна отримати доступ в Інтернеті або за допомогою JavaScript. Він пропонує розподілене масштабування з відмовостійким сховищем. Це дозволяє отримувати доступ до даних, визначаючи протокол реплікації дивана.
Особливості:
- CouchDB - це база даних з одним вузлом, яка працює як будь-яка інша база даних
- Це один з основних інструментів обробки даних, який дозволяє запускати один сервер логічних баз даних на будь-якій кількості серверів
- Він використовує всюдисущий протокол HTTP та формат даних JSON
- Проста реплікація бази даних на декількох екземплярах сервера
- Простий інтерфейс для вставки, оновлення, пошуку та видалення документів
- Формат документа на основі JSON може бути перекладений різними мовами
Посилання для завантаження: http://couchdb.apache.org/
8) Пентахо:
Пентахо пропонує інструменти для обробки великих даних для вилучення, підготовки та змішування даних. Він пропонує візуалізацію та аналітику, які змінюють спосіб ведення будь-якого бізнесу. Цей інструмент великих даних дозволяє перетворити великі дані на великі уявлення.
Особливості:
- Доступ до даних та інтеграція для ефективної візуалізації даних
- Це програмне забезпечення для великих даних, яке дозволяє користувачам створювати великі дані у джерелі та передавати їх для точної аналітики
- Плавно перемикайте або комбінуйте обробку даних із виконанням у кластері, щоб отримати максимальну обробку
- Дозвольте перевіряти дані за допомогою легкого доступу до аналітики, включаючи діаграми, візуалізації та звіти
- Підтримує широкий спектр джерел великих даних, пропонуючи унікальні можливості
Посилання для завантаження: https://www.hitachivantara.com/en-us/products/data-management-analytics/pentaho/download-pentaho.html
9) Флінк:
Apache Flink - це один з найкращих інструментів аналізу даних з відкритим кодом для обробки потоків великих даних. Це розподілені, високопродуктивні, завжди доступні та точні програми для потокової передачі даних.
Особливості:
- Забезпечує точні результати, навіть для даних, що не працюють в порядку замовлення чи пізно надходять
- Він відповідає вимогам до стану та відмовостійкий і може відновитись після відмов
- Це програмне забезпечення для аналізу великих даних, яке може працювати у великих масштабах, працюючи на тисячах вузлів
- Має хорошу пропускну здатність та характеристики затримки
- Цей інструмент для обробки великих даних підтримує обробку потоків та віконну обробку із семантикою часу подій
- Він підтримує гнучке вікно на основі часу, підрахунку або сеансів у вікна, керовані даними
- Він підтримує широкий спектр роз’ємів до сторонніх систем для джерел даних та раковин
Посилання для завантаження: https://flink.apache.org/
10) Клоудера:
Cloudera - це найшвидша, найпростіша та надійно захищена сучасна платформа великих даних. Це дозволяє будь-кому отримувати будь-які дані в будь-якому середовищі на одній масштабованій платформі.
Особливості:
- Високопродуктивне програмне забезпечення для аналізу великих даних
- Він пропонує можливість використання багатохмарних технологій
- Розгортайте та керуйте Cloudera Enterprise на AWS, Microsoft Azure та Google Cloud Platform
- Обертайте та припиняйте кластери і платіть лише за те, що потрібно, коли це потрібно
- Розробка та навчання моделей даних
- Звітування, вивчення та самообслуговування бізнес-аналітики
- Забезпечення статистики в режимі реального часу для моніторингу та виявлення
- Проведення точного підрахунку балів та подачі
Посилання для завантаження: https://www.cloudera.com/
11) Openrefine:
Open Refine - потужний інструмент великих даних. Це програмне забезпечення для аналізу великих даних, яке допомагає працювати з безладними даними, очищаючи їх та перетворюючи з одного формату в інший. Це також дозволяє розширити його за допомогою веб-сервісів та зовнішніх даних.
Особливості:
- Інструмент OpenRefine допоможе вам легко дослідити великі набори даних
- Він може використовуватися для зв’язування та розширення набору даних за допомогою різних веб-сервісів
- Імпортуйте дані у різні формати
- Дослідіть набори даних за лічені секунди
- Застосовуйте основні та вдосконалені трансформації клітин
- Дозволяє мати справу з клітинками, які містять кілька значень
- Створюйте миттєві зв’язки між наборами даних
- Використовуйте виділення іменованої сутності в текстових полях для автоматичного визначення тем
- Виконуйте розширені операції з даними за допомогою Refine Expression Language
Посилання для завантаження: https://openrefine.org/download.html
12) Rapidminer:
RapidMiner - один із найкращих інструментів аналізу даних з відкритим кодом. Він використовується для підготовки даних, машинного навчання та розгортання моделі. Він пропонує набір продуктів для побудови нових процесів аналізу даних та налаштування прогнозного аналізу.
Особливості:
- Дозволити декілька методів управління даними
- Графічний інтерфейс або пакетна обробка
- Інтегрується із власними базами даних
- Інтерактивні панелі інструментів, якими можна поділитися
- Прогностична аналітика Big Data
- Дистанційна обробка аналізу
- Фільтрація даних, об’єднання, об’єднання та агрегування
- Створюйте, тренуйте та перевіряйте прогнозні моделі
- Зберігайте потокові дані в численних базах даних
- Звіти та ініційовані сповіщення
Посилання для завантаження: https://my.rapidminer.com/nexus/account/index.html#downloads
13) DataCleaner:
DataCleaner - це програма для аналізу якості даних та платформа рішень. Він має потужний механізм профілювання даних. Він розширюваний і тим самим додає очищення даних, перетворення, узгодження та об’єднання.
Характеристика:
- Інтерактивне та дослідне профілювання даних
- Нечітке виявлення дублікатів записів
- Перетворення та стандартизація даних
- Перевірка даних та звітування
- Використання довідкових даних для очищення даних
- Освойте трубопровід для прийому даних у озері даних Hadoop
- Переконайтеся, що правила щодо даних правильні, перш ніж користувач витратить більше часу на їх обробку
- Знайдіть викиди та інші диявольські деталі, щоб або виключити, або виправити неправильні дані
Посилання для завантаження: http://datacleaner.org/
14) Каггл:
Kaggle - найбільша у світі спільнота великих даних. Це допомагає організаціям та дослідникам розміщувати свої дані та статистику. Це найкраще місце для безперебійного аналізу даних.
Особливості:
- Найкраще місце для виявлення та аналізу відкритих даних
- Поле пошуку, щоб знайти відкриті набори даних
- Сприяти відкритому переміщенню даних та спілкуватися з іншими любителями даних
Посилання для завантаження: https://www.kaggle.com/
15) Вулик:
Hive - це інструмент програмного забезпечення для великих даних з відкритим кодом. Це дозволяє програмістам аналізувати великі набори даних на Hadoop. Це допомагає дуже швидко робити запити та керувати великими наборами даних.
Особливості:
- Він підтримує SQL як мову запитів для взаємодії та моделювання даних
- Він компілює мову з двома основними картами завдань і редуктором
- Це дозволяє визначати ці завдання за допомогою Java або Python
- Вулик призначений для управління та запитів лише структурованих даних
- Мова Hive, натхненна SQL, відокремлює користувача від складності програмування Map Reduce
- Він пропонує інтерфейс Java Database Connectivity (JDBC)
Посилання для завантаження: https://hive.apache.org/downloads.html
FAQ:
❓ Що таке програмне забезпечення для великих даних?
Програмне забезпечення для великих даних використовується для отримання інформації з великої кількості наборів даних та обробки цих складних даних. Великий обсяг даних дуже важко обробити в традиційних базах даних. тому ми можемо використовувати цей інструмент і дуже легко керувати нашими даними.
⚡ Які фактори слід врахувати, вибираючи Інструмент великих даних?
Перш ніж вибирати інструмент великих даних, слід врахувати наступні фактори
- Вартість ліцензії, якщо застосовується
- Якість підтримки клієнтів
- Витрати на навчання працівників інструменту
- Вимоги до програмного забезпечення Інструменту великих даних
- Політика підтримки та оновлення постачальника інструменту великих даних.
- Відгуки про компанію