Sissejuhatus suurandmete analüüsi tarkvara
Suured andmed on sõnad. See on eelistatuim ja kõige nõudlikum töö. Täna räägime selles suurandmete analüütikatarkvara käsitlevas artiklis sellest, mis on suurandmed, miks need on olulised, kuidas neid tehakse ja mis kõige tähtsam - keskendume sellele, millised tööriistad ja tarkvara on turul suurandmete analüüsi tegemiseks saadaval.
Suured andmed on andmetele antud nimi, mis on tõesti tohutu suurusega. Tavaliselt nimetatakse andmeid, mille maht on rohkem kui mõni terabait, suurandmeteks. Suurtest andmetest saate aru saada nagu Walmarti eri kauplustes kogu päeva jooksul või nädala jooksul masinate loodud POS-i andmed. Suurandmetel on neli karakteristikut: - suur helitugevus, suur kiirus, suur mitmekesisus ja suur veenvus. See tähendab, et tohutu suurusega andmeid genereeritakse suure kiirusega ja need sisaldavad palju sisemisi variatsioone andmetüübi, andmevormingu jms osas.
Suurandmeid nimetatakse ka hajutatud andmetöötluseks.
Kuna iga päev genereeritakse tohutul hulgal andmeid ja on tohutul hulgal teadmisi, mida on sellistest andmetest võimalik saada äriväärtuse saamiseks, kasvab suurandmete ulatus ja seetõttu on neil nii palju nõudlust.
Suurte andmeanalüüsi tarkvara olulised kontseptsioonid
Suurandmete käsitlemine ja töötlemine on tavaline küsimus. See juhtub nii noorte spetsialistide, kes soovivad hakata õppima suurandmete tehnoloogiaid, kui ka suurte ettevõtete korporatsioonide vanemdirektori ja inseneridirektorina, kes soovivad analüüsida suurandmete potentsiaali ja rakendada seda oma organisatsioonis.
Andmesüstimine, andmete salvestamine, töötlemine ja teadmiste genereerimine on suures andmeruumis tavaline töövoog. Esimesed andmed sisestatakse lähtekoodisüsteemist suurandmete ökosüsteemi (näiteks Hadoop) ja sama saab teha andmete sisestamise süsteemi kaudu nagu AVRO või Scoop. Pärast seda tuleb sisestatud andmed kuskile salvestada, seda kasutatakse HDFS-i jaoks kõige sagedamini. Töötlemist saab teha sea või taru kaudu ning analüüse ja teadmiste genereerimist saab teostada Spark. Kuid peale selle on Hadoopi ökosüsteemi veel mitu komponenti, mis pakuvad üht või teist olulist funktsionaalsust.
Terve Hadoopi raamistiku pakuvad paljud levitajad nagu Cloudera, Horton work, IBM, Amazon jne.
Apache Hadoop on Hadoopi kõige levinum platvorm. Hadoop on avatud lähtekoodiga tarkvara utiliitide kogum. See lahendab probleeme, mis hõlmavad tohutu hulga andmete käsitsemist ja töötlemist klastriteks nimetatava arvutivõrgu kaudu.
Hadoopi rakendusi käitatakse MapReduce'i paradigma abil. MapReduce'is töödeldakse andmeid erinevatel CPU-sõlmedel paralleelselt. Hadoopi raamistik võib välja töötada rakendusi, mis töötavad arvutiklastrites ja on väga rikkekindlad.
Hadoopi arhitektuuril on neli moodulit: -
1. tavaline Hadoop: -
- Teiste Hadoopi moodulite jaoks vajalikud Java teegid ja utiliidid
- pakkuge failisüsteemi ja OS-i taseme abstraktsioone
- sisaldab olulisi Java-faile ja skripte, mis on vajalikud Hadoopi käivitamiseks ja käitamiseks.
2. Hadoopi lõng:
- töö planeerimise raamistik
- klastri ressursside haldamine.
3. Hadoopi hajutatud failisüsteem (HDFS):
- pakub suure läbilaskevõimega juurdepääsu rakenduse andmetele.
4. Hadoop MapReduce:
- Lõngapõhine süsteem suurte andmekogumite paralleelseks töötlemiseks.
Järgnevalt on toodud mõned suured andmeanalüüsi tarkvarad: -
- Amazoni veebiteenused: - tõenäoliselt kõige populaarsem Big andmeplatvorm, AWS on ülilahe. See on pilvepõhine ja pakub andmesalvestust, arvutusvõimsust, andmebaase, analüütikat, võrkude loomist jne. Need teenused vähendavad tegevuskulusid, kiiremat täitmist ja suuremat mastaapsust.
- Microsoft Azure: - Azure on suurepärane tootlikkuse parandamiseks. Integreeritud tööriistad ja eelvalmis mallid muudavad kõik lihtsaks ja kiireks. See toetab spektrit operatsioonisüsteeme, programmeerimiskeelt, raamistikke ja tööriistu.
- Horton töötab andmeplatvormil: - Avatud lähtekoodiga Apache Hadoopi põhjal on see usaldusväärne kõigile ja pakub tsentraliseeritud lõnga. See on kõige kaasaegsem süsteem, mis pakub mitmekülgset valikut tarkvara.
- Cloudera Enterprise: - selle toiteallikaks on Apache Hadoop. Analüüsist kuni andmeteaduseni saab see turvalises ja skaleeritavas keskkonnas kõike teha ning pakub piiramatuid võimalusi.
- MongoDB: - see on järgmise põlvkonna andmebaas, mis põhineb NoSQL-i vormingul. See kasutab dokumentide andmemudelit, mis sarnaneb JSON-iga.
Suure andmeanalüüsi tarkvara näited
Selles jaotises pakume laia valikut Big data Analytics tarkvara.
|
Suurte andmeanalüüsi tarkvara loetelu |
|||
| Arcadia andmed | Actian Analyticsi platvorm | FICO suurandmete analüsaator | Sünkroonsort |
| Amazoni veebiteenused | Google Bigdata | Palantir BigData | Splunk Big andmete analüüs |
| Google'i suur päring | Datameer | Oracle Bigdata Analytics | VMWare |
| Microsoft Azure | IBM Big Data | DataTorrent | Pentaho Bigdata Analytics |
| Sinine Talon | Lainefrondi | Kubool | MongoDB |
| Informatica energiakeskuse bigdata väljaanne | Cloudera Enterprise Big data | MapR lähendatud andmeplatvorm | BigObject |
| GoodData | Ooperilahenduste signaalikeskus | HortonWorki andmeplatvorm | SAP Big Data Analytics |
| Järgmine rada | CSC suurandmete platvorm | Kognito analüütiline platvorm | 1010data |
| GE tööstuslik Internet | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Teradata Bigdata analüütika |
| Intel Bigdata | Guajaavid | HP suured andmed | Dell Big data Analytics |
| Keskne Bigdata | Mu Sigma suurandmed | Cisco Bigdata | MicroStrategy Bigdata |
Järeldus - suurandmete analüüsi tarkvara
Ülaltpoolt saame aru, et suurandmete analüüsi valdkonnas on saadaval lai valik tööriistu ja tehnoloogiat. Üks punkt, mida tuleb meeles pidada, et mõned ülalnimetatud tehnoloogiad on sobivus ja on seega saadaval ainult pärast tellimust, samal ajal kui mõned teised on avatud lähtekoodiga ja seega täiesti tasuta. Näiteks AWS-i korral tuleb tellida, kui makse võetakse tunnitasu alusel. Cloudera ja Hortoni töö seevastu on tasuta. Seetõttu tuleb targalt valida, milliseid tööriistu või tehnoloogiat valida. Tavaliselt on tasuline, litsentsitud tarkvara hea ettevõtte tasemel tarkvara arendamiseks, kuna sellega kaasneb tugi- ja hooldustööde garantii, seetõttu pole viimase aja üllatusi, samas kui avatud lähtekood on hea õppimiseks ja esmaseks arendamiseks. Kuid see ei tähenda, et avatud lähtekoodiga tehnoloogiad pole mõeldud tootmistasemel tarkvara arendamiseks, tänapäeval on palju tarkvara loodud avatud lähtekoodiga tehnoloogiate abil.
Soovitatavad artiklid
See on olnud juhend Big Data Analytics tarkvara kontseptsioonide juurde. Siin oleme arutanud erinevat suurt andmeanalüüsi tarkvara, näiteks Amazoni veebiteenused, Microsoft Azure, Cloudera Enterprise jne. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmist artiklit -
- Suured andmeanalüüsi tööriistad
- 5 suurandmete analüüsi väljakutsed ja lahendused
- Suurandmete tehnikad
- Kas suurandmed on andmebaas?