Einführung in die Big Data Analytics-Software
Big Data ist das Schlagwort. Es ist der beliebteste und gefragteste Job. In diesem Artikel über Big Data-Analysesoftware werden wir heute darüber sprechen, was Big Data ist, warum es wichtig ist, wie es gemacht wird und vor allem, welche Tools und Software für Big Data-Analysen auf dem Markt verfügbar sind.
Big Data ist der Name für Daten, die wirklich riesig sind. In der Regel werden Daten mit einer Größe von mehr als einigen Terabyte als Big Data bezeichnet. Sie können Big Data als maschinengenerierte POS-Daten in den verschiedenen Walmart-Filialen weltweit an einem Tag oder in einer Woche verstehen. Es gibt vier charakteristische Merkmale von Big Data: - Hohe Lautstärke, hohe Geschwindigkeit, hohe Vielfalt und hohe Richtigkeit. Dies bedeutet, dass die Daten, die sehr groß sind, mit hoher Geschwindigkeit generiert werden und viele interne Variationen in Bezug auf Datentyp, Datenformat usw. enthalten, als Big Data klassifiziert werden können.
Big Data wird auch als verteiltes Computing bezeichnet.
Da jeden Tag riesige Datenmengen generiert werden und es ein großes Potenzial an Erkenntnissen gibt, die aus diesen Daten extrahiert werden können, um geschäftlichen Nutzen zu erzielen, wächst der Umfang von Big Data und ist daher sehr gefragt.
Wichtige Konzepte der Big Data Analytics-Software
Wie man mit Big Data umgeht und sie verarbeitet, ist eine häufige Frage. Dies trifft auf junge Fachkräfte zu, die sich mit Big-Data-Technologien befassen möchten, sowie auf Senior Vice President und Director of Engineering großer Unternehmen, die das Potenzial von Big-Data analysieren und in ihrem Unternehmen implementieren möchten.
Dateneingabe, Datenspeicherung, -verarbeitung und -erstellung sind die üblichen Arbeitsabläufe im Big-Data-Bereich. Die ersten Daten werden vom Quellsystem in das Big-Data-Ökosystem (z. B. Hadoop) eingespeist. Dies kann auch über ein Dateneinspeisungssystem wie AVRO oder Scoop erfolgen. Nachdem die eingespeisten Daten irgendwo gespeichert werden müssen, wird am häufigsten HDFS verwendet. Die Verarbeitung kann über Pig oder Hive erfolgen, und die Analyse und die Generierung von Erkenntnissen kann von Spark durchgeführt werden. Abgesehen davon gibt es verschiedene andere Komponenten des Hadoop-Ökosystems, die die eine oder andere wichtige Funktionalität bieten.
Ein vollständiges Hadoop-Framework wird von vielen Distributoren wie Cloudera, Horton Work, IBM, Amazon usw. bereitgestellt.
Apache Hadoop ist die häufigste Plattform für Hadoop. Hadoop ist eine Sammlung von Open Source-Dienstprogrammen. Es löst Probleme, bei denen eine große Datenmenge über ein Computernetzwerk namens Cluster verarbeitet und verarbeitet wird.
Hadoop-Anwendungen werden mit dem MapReduce-Paradigma ausgeführt. In MapReduce werden die Daten parallel auf verschiedenen CPU-Knoten verarbeitet. Das Hadoop-Framework kann Anwendungen entwickeln, die auf Computerclustern ausgeführt werden und äußerst fehlertolerant sind.
Die Hadoop-Architektur besteht aus vier Modulen:
1. Hadoop allgemein: -
- Java-Bibliotheken und -Dienstprogramme, die von anderen Hadoop-Modulen benötigt werden
- Bereitstellung von Abstraktionen auf Dateisystem- und Betriebssystemebene
- enthält die wesentlichen Java-Dateien und -Skripts, die zum Starten und Ausführen von Hadoop erforderlich sind.
2. Hadoop YARN:
- Rahmen für die Auftragsplanung
- Cluster-Ressourcenverwaltung.
3. Hadoop Distributed File System (HDFS):
- Bietet Hochdurchsatzzugriff auf Anwendungsdaten.
4. Hadoop MapReduce:
- YARN-basiertes System zur parallelen Verarbeitung großer Datenmengen.
Im Folgenden sind einige Big Data Analytics-Software aufgeführt:
- Amazon Web Services: - AWS ist wahrscheinlich die beliebteste Big-Data-Plattform und sehr cool. Es ist cloudbasiert und bietet Datenspeicherung, Rechenleistung, Datenbanken, Analysefunktionen, Netzwerkfunktionen usw. Diese Dienste senken die Betriebskosten, beschleunigen die Ausführung und erhöhen die Skalierbarkeit.
- Microsoft Azure: - Azure eignet sich hervorragend zur Verbesserung der Produktivität. Integrierte Tools und vorgefertigte Vorlagen machen alles einfach und schnell. Es unterstützt eine Reihe von Betriebssystemen, Programmiersprachen, Frameworks und Tools.
- Horton Works-Datenplattform: - Basierend auf Open Source Apache Hadoop, ist es von allen vertrauenswürdig und bietet ein zentrales YARN. Es ist ein hochmodernes System, das eine vielseitige Auswahl an Software bietet.
- Cloudera Enterprise: - Es wird von Apache Hadoop betrieben. Von der Analytik bis zur Datenwissenschaft kann es alles in einer sicheren und skalierbaren Umgebung ausführen und bietet unbegrenzte Möglichkeiten.
- MongoDB: - Es ist die Datenbank der nächsten Generation, die auf dem NoSQL-Format basiert. Es wird ein Dokumentdatenmodell verwendet, das JSON ähnelt.
Beispiele für Big Data Analytics-Software
In diesem Abschnitt bieten wir eine breite Palette an Big Data Analytics-Software an.
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Liste der Big Data Analytics-Software |
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| Arcadia-Daten | Actian Analytics-Plattform | FICO Big Data Analyzer | Syncsort |
| Amazon-Webdienste | Google Bigdata | Palantir BigData | Splunk Big Data Analytics |
| Google Big Query | Datenname | Oracle Bigdata Analytics | VMWare |
| Microsoft Azure | IBM Big Data | DataTorrent | Pentaho Bigdata Analytics |
| Blue Talon | Wellenfront | Qubole | MongoDB |
| Informatica Power Center BigData Edition | Cloudera Enterprise Big Data | Konvergierte MapR-Datenplattform | BigObject |
| GoodData | Opera-Lösungen signalisieren Hub | HortonWork-Datenplattform | SAP Big Data Analytics |
| Nächster Weg | CSC Big Data Plattform | Kognito Analytical-Plattform | 1010data |
| GE Industrial Internet | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Teradata Bigdata Analytics |
| Intel Bigdata | Guaven | HP Big Data | Dell Big Data Analytics |
| Pivotal Bigdata | Mu Sigma Big Data | Cisco Bigdata | MicroStrategy Bigdata |
Fazit - Big Data Analytics Software
Von oben können wir verstehen, dass auf dem Gebiet der Big-Data-Analyse eine breite Palette von Tools und Technologien zur Verfügung steht. Ein Punkt, der beachtet werden muss, ist, dass einige der oben genannten Technologien korrekt sind und daher erst nach einem Abonnement zur Verfügung stehen, während andere Open Source und damit völlig kostenlos sind. Für AWS muss beispielsweise ein Abonnement abgeschlossen werden, bei dem die Zahlung zum Stundensatz erfolgt. Die Arbeit von Cloudera und Horton ist hingegen kostenlos. Daher muss man mit Bedacht wählen, für welche Tools oder Technologien man sich entscheidet. In der Regel eignet sich eine kostenpflichtige, lizenzierte Software gut für die Entwicklung von Unternehmenssoftware, da sie mit einer Support- und Wartungsgarantie geliefert wird. Daher gibt es keine Überraschungen beim letzten Mal, während Open Source für Lern- und anfängliche Entwicklungszwecke geeignet ist. Dies bedeutet jedoch nicht, dass Open-Source-Technologien nicht für die Entwicklung von Software auf Produktionsebene gedacht sind. Heutzutage werden viele Softwareprodukte mit Open-Source-Technologien erstellt.
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Dies war ein Leitfaden für Konzepte der Big Data Analytics-Software. Hier haben wir die verschiedenen Big Data Analytics-Software wie Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloudera Enterprise usw. besprochen. Sie können auch den folgenden Artikel lesen, um mehr zu erfahren -
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- 5 Herausforderungen und Lösungen von Big Data Analytics
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- Ist Big Data eine Datenbank?