Увод у велики софтвер за анализу података
Велики подаци су буззворд. То је најпожељнији и веома тражен посао. Данас ћемо у овом чланку о софтверу за велику анализу података разговарати о томе шта су велики подаци, зашто је то важно, како се то ради и што је најважније, фокусираћемо се на то који су алати и софтвер доступни на тржишту за анализу великих података.
Велики подаци су име које се даје подацима који су заиста огромне величине. Обично се подаци величине више од неколико терабајта називају великим подацима. Велике податке можете схватити као ПОС машине које генеришу подаци компаније Валмарт из разних продавница широм света за дан или преко недеље. Постоје четири карактеристике карактеристика великих података: - велика јачина, велика брзина, велика разноликост и велика веродостојност. То значи да се ти подаци велике величине, генеришу великом брзином и садрже мноштво унутрашњих варијација у погледу врсте података, формата података итд. Могу се класификовати као велики подаци.
Велики подаци се називају и дистрибуирано рачунање.
Будући да се огромни подаци генерирају свакодневно и постоји огроман потенцијал увида који се из таквих података могу извући како би се добила пословна вриједност, опсег великих података расте и стога је то велика потражња.
Важни концепти софтвера за велике податке аналитике
Како се рукује и обрађује велике податке је уобичајено питање. То се дешава у виду младих професионалаца који желе да започну учење великих података, као и високог потпредседника и директора инжењеринга великих корпорација који желе да анализирају потенцијал великих података и да исти примене у својој организацији.
Убризгавање података, складиштење, обрада и стварање увида уобичајени су тијек рада у великом простору података. Први се подаци убризгавају из изворног система у екосустав великих података (на пример Хадооп), а исти се може учинити преко система за убризгавање података као што су АВРО или Сцооп. Након тога убризгани подаци требају бити негде похрањени, ХДФС је оно што се најчешће користи за то. Обрада се може обавити путем Свиње или кошнице, а анализу и стварање увида може извршити Спарк. Али осим тога, постоји неколико других компоненти Хадооп екосистема које пружају једну или другу важну функционалност.
Цео Хадооп оквир пружају многи дистрибутери, као што су Цлоудера, Хортон ворк, ИБМ, Амазон итд.
Апацхе Хадооп је најчешћа платформа за Хадооп. Хадооп је збирка програмских програма отвореног кода. Решава проблеме који укључују руковање и обраду огромне количине података путем мреже рачунара званих кластери.
Хадооп апликације се покрећу помоћу парадигме МапРедуце. Подаци у МапРедуце-у се паралелно обрађују подаци на различитим ЦПУ чворовима. Хадооп оквир може развити апликације које раде на кластерима рачунара и високо су толерантне на грешке.
Хадооп архитектура има четири модула: -
1. Хадооп уобичајен: -
- Јава библиотеке и услужни програми који захтијевају други Хадооп модули
- пружање апстракција нивоа датотека и система
- садржи битне Јава датотеке и скрипте које су потребне за покретање и покретање Хадооп-а.
2. Хадооп ПРИЈА:
- оквир за планирање послова
- управљање ресурсима кластера.
3. Дистрибуирани датотечни систем Хадооп (ХДФС):
- пружа висок приступ пропусним подацима.
4. Хадооп МапРедуце:
- Систем заснован на ИАРН-у за паралелну обраду великих скупова података.
Следи неколико софтвера за велику анализу података: -
- Амазон Веб Сервицес: - Вероватно најпопуларнија платформа за велике податке, АВС је супер кул. Он је заснован на облаку и омогућава складиштење података, рачунарску снагу, базе података, аналитику, умрежавање итд. Ови сервиси смањују оперативне трошкове, брже извршење и већу скалабилност.
- Мицрософт Азуре: - Азуре је одличан за побољшање продуктивности. Интегрисани алати и унапред уграђене шаблоне чине све једноставно и брзо. Подржава спектар оперативних система, програмски језик, оквире и алате.
- Хортон ради на платформи за податке: - На основу отвореног кода Апацхе Хадооп, сви му верују и пружа централизовано предиво. То је врхунски систем који пружа свестран софтвер.
- Цлоудера Ентерприсе: - Покреће га Апацхе Хадооп. Од аналитике до науке о подацима, она може све радити у сигурном и скалабилном окружењу и пружа неограничене могућности.
- МонгоДБ: - То је база нове генерације која се заснива на НоСКЛ формату. Користи модел података документа који је сличан ЈСОН-у.
Примери софтвера за велику анализу података
У овом одељку пружамо широк спектар софтвера за велике податке Аналитике.
|
Списак софтвера Биг Дата Аналитицс |
|||
| Арцадиа Дата | Ацтиан Аналитицс платформа | ФИЦО анализатор великих података | Синцсорт |
| Амазонске веб услуге | Гоогле Бигдата | Палантир БигДата | Сплунк Анализа великих података |
| Гоогле Велики упит | Датамеер | Орацле Бигдата Аналитицс | ВМВаре |
| Мицрософт Азуре | ИБМ Биг Дата | ДатаТоррент | Пентахо Бигдата Аналитицс |
| Плави талон | Вавефронт | Куболе | МонгоДБ |
| Издање центра за информатику бигдата | Цлоудера Ентерприсе Велики подаци | МапР конвертирана платформа података | БигОбјецт |
| ГоодДата | Концентрација сигнала за решења опера | ХортонВорк платформа података | САП Биг Дата Аналитицс |
| Следећа стаза | ЦСЦ платформа великих података | Когнито Аналитицал платформ | 1010дата |
| ГЕ Индустриал Интернет | ДатаСтак Бигдата | СГИ Бигдата | Терадата Бигдата аналитика |
| Интел Бигдата | Гуавас | ХП Биг Дата | Делл аналитика великих података |
| Пивотал Бигдата | Му Сигма Биг Дата | Цисцо Бигдата | МицроСтратеги Бигдата |
Закључак - Софтвер за велику анализу података
Одозго можемо схватити да постоји широки спектар расположивих алата и технологија на пољу аналитике великих података. Једна ствар коју треба имати на уму да су неке од горе споменутих технологија подобност и стога доступне тек након претплате, док су неке отворене и стога потпуно бесплатне. На пример, за АВС потребно је извршити претплату где се плаћање наплаћује по сатници. Цлоудера и Хортон рад, с друге стране, су бесплатни. Стога треба мудро одабрати који ће се алати или технологију одлучити. Обично је плаћени, лиценцирани софтвер добар за развој софтвера на нивоу предузећа, јер долази са гаранцијом подршке и одржавања, тако да нема изненађења последњег времена, док је отворени извор добар за сврхе учења и почетног развоја. Међутим, то не значи да технологије отвореног кода нису намењене развоју софтвера на нивоу производње, ових дана је пуно софтвера направљено коришћењем технологија отвореног кода.
Препоручени чланци
Ово је водич за концепте софтвера за велику анализу података. Овде смо разговарали о различитим софтверима за велике податке аналитике попут Амазон веб услуга, Мицрософт Азуре, Цлоудера Ентерприсе итд. Такође можете погледати следећи чланак да бисте сазнали више -
- Велики алати за анализу података
- 5 Изазови и решења велике аналитике података
- Технике великих података
- Да ли је Биг Дата база података?