Outils d'analyse Big Data avec leurs principales caractéristiques

Cet article vous aidera avec une connaissance approfondie des outils d'analyse BigData et de leurs fonctionnalités clés de manière informative.

Avec l'augmentation du volume de BigData et la formidable croissance du cloud computing, Les outils d'analyse sont devenus la clé pour réaliser une analyse significative des données. Dans cet article, nous aborderons les principaux outils d'analyse BigData et leurs principales fonctionnalités.



Outils d'analyse Big Data

Apache Storm: Apache Storm est un système de calcul de Big Data open-source et gratuit. Apache Storm est également un produit Apache avec un cadre en temps réel pour le traitement des flux de données pour les supports de tout langage de programmation. Il offre un système de traitement distribué en temps réel et tolérant aux pannes. Avec des capacités de calcul en temps réel. Storm Scheduler gère la charge de travail avec plusieurs nœuds en référence à la configuration de la topologie et fonctionne bien avec le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS).



BigData-Analytics-tools-Edureka-Apache-StormTraits:

  • Il est comparé au traitement d'un million de messages de 100 octets par seconde et par nœud
  • Storm assure que l'unité de données sera traitée au moins une fois.
  • Grande évolutivité horizontale
  • Tolérance aux pannes intégrée
  • Redémarrage automatique en cas de crash
  • Clojure-écrit
  • Fonctionne avec la topologie Direct Acyclic Graph (DAG)
  • Les fichiers de sortie sont au format JSON
  • Il a plusieurs cas d'utilisation - analyse en temps réel, traitement des journaux, ETL, calcul continu, RPC distribué, apprentissage automatique.

Talend: Talend est un outil Big Data qui simplifie et automatise l'intégration du Big Data. Son assistant graphique génère du code natif. Il permet également l'intégration du big data, la gestion des données de base et vérifie la qualité des données.



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Traits:

  • Rationalise ETL et ELT pour le Big Data.
  • Accomplissez la vitesse et l'échelle de l'étincelle.
  • Accélère votre passage en temps réel.
  • Gère plusieurs sources de données.
  • Fournit de nombreux connecteurs sous un même toit, ce qui vous permettra de personnaliser la solution selon vos besoins.
  • Talend Big Data Platform simplifie l'utilisation de MapReduce et Spark en générant du code natif
  • Une qualité de données plus intelligente avec l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel
  • Agile DevOps pour accélérer les projets Big Data
  • Rationalisez tous les processus DevOps

Apache CouchDB: Il s'agit d'une base de données NoSQL open source, multiplateforme et orientée document, qui vise à être facile à utiliser et à conserver une architecture évolutive. Il est écrit en langage orienté concurrence Erlang. Couch DB stocke les données dans des documents JSON qui peuvent être consultés sur le Web ou des requêtes à l'aide de JavaScript. Il offre une mise à l'échelle distribuée avec un stockage tolérant aux pannes. Il permet d'accéder aux données en définissant le protocole de réplication du canapé.

Traits:



  • CouchDB est une base de données à nœud unique qui fonctionne comme n'importe quelle autre base de données
  • Il permet d'exécuter un seul serveur de base de données logique sur n'importe quel nombre de serveurs
  • Il utilise le protocole HTTP omniprésent et le format de données JSON
  • l'insertion, les mises à jour, la récupération et la suppression de documents sont assez faciles
  • Le format JSON (JavaScript Object Notation) peut être traduit dans différentes langues

Apache Spark: Spark est également un outil d'analyse de Big Data très populaire et open source. Spark dispose de plus de 80 opérateurs de haut niveau pour créer facilement des applications parallèles. Il est utilisé dans un large éventail d'organisations pour traiter de grands ensembles de données.

Traits:

  • Il permet d'exécuter une application dans un cluster Hadoop, jusqu'à 100 fois plus rapide en mémoire et dix fois plus rapide sur disque
  • Il offre un éclairage Traitement rapide
  • Prise en charge des analyses sophistiquées
  • Capacité à s'intégrer à Hadoop et aux données Hadoop existantes
  • Il fournit des API intégrées en Java, Scala ou Python
  • Spark fournit les capacités de traitement des données en mémoire, ce qui est bien plus rapide que le traitement de disque exploité par MapReduce.
  • De plus, Spark fonctionne avec HDFS, OpenStack et Apache Cassandra, à la fois dans le cloud et sur site, ajoutant une autre couche de polyvalence aux opérations Big Data pour votre entreprise.

Machine d'épissure: C'est un outil d'analyse de Big Data. Leur architecture est portable sur les clouds publics tels que AWS, Azure et Google .

Traits:

  • Il peut évoluer dynamiquement de quelques à des milliers de nœuds pour permettre des applications à toutes les échelles
  • L'optimiseur Splice Machine évalue automatiquement chaque requête dans les régions HBase distribuées
  • Réduisez la gestion, déployez plus rapidement et réduisez les risques
  • Consommez des données en streaming rapide, développez, testez et déployez des modèles d'apprentissage automatique

Plotly: Plotly est un outil d'analyse qui permet aux utilisateurs de créer des graphiques et des tableaux de bord à partager en ligne.

Traits:

  • Transformez facilement toutes les données en graphiques accrocheurs et informatifs
  • Il fournit aux industries auditées des informations détaillées sur la provenance des données
  • Plotly propose un hébergement de fichiers publics illimité grâce à son plan communautaire gratuit

Azure HDInsight: Il s'agit d'un service Spark et Hadoop dans le cloud. Il fournit des offres cloud Big Data dans deux catégories, Standard et Premium. Il fournit un cluster à l'échelle de l'entreprise pour que l'organisation exécute ses charges de travail Big Data.

Traits:

  • Analyses fiables avec un SLA de premier plan
  • Il offre une sécurité et une surveillance de niveau entreprise
  • Protégez les actifs de données et étendez les contrôles de sécurité et de gouvernance sur site au cloud
  • Une plateforme à haute productivité pour les développeurs et les scientifiques
  • Intégration avec les principales applications de productivité
  • Déployez Hadoop dans le cloud sans acheter de nouveau matériel ni payer d'autres coûts initiaux

R: R est un langage de programmation et un logiciel gratuit et It’s Compute statistique et graphique. Le langage R est populaire parmi les statisticiens et les mineurs de données pour le développement de logiciels statistiques et l'analyse de données. Le langage R fournit un grand nombre de tests statistiques.

Traits:

  • R est principalement utilisé avec la pile JupyteR (Julia, Python, R) pour permettre une analyse statistique à grande échelle et la visualisation de données. Parmi les 4 outils de visualisation Big Data largement utilisés, JupyteR est l'un d'entre eux, plus de 9000 algorithmes et modules CRAN (Comprehensive R Archive Network) permettent de composer n'importe quel modèle analytique en l'exécutant dans un environnement pratique, en l'ajustant en déplacement et en inspectant les résultats de l'analyse. immediatement. Le langage R a comme suit:
    • R peut s'exécuter à l'intérieur du serveur SQL
    • R fonctionne sur les serveurs Windows et Linux
    • R prend en charge Apache Hadoop et Spark
    • R est hautement portable
    • R évolue facilement d'une seule machine de test à de vastes lacs de données Hadoop
  • Facilité efficace de traitement et de stockage des données,
  • Il fournit une suite d'opérateurs pour les calculs sur les tableaux, en particulier les matrices,
  • Il fournit une collection cohérente et intégrée d'outils Big Data pour l'analyse des données
  • Il fournit des fonctionnalités graphiques pour l'analyse des données qui s'affichent à l'écran ou sur papier

Skytree: Skytree est un outil d'analyse Big Data qui permet aux data scientists de créer plus rapidement des modèles plus précis. Il propose des modèles d'apprentissage automatique prédictifs précis et faciles à utiliser.

Traits:

  • Algorithmes hautement évolutifs
  • Intelligence artificielle pour les scientifiques des données
  • Il permet aux data scientists de visualiser et de comprendre la logique derrière les décisions de ML
  • L'interface graphique facile à adopter ou par programmation en Java via. Skytree
  • Interprétabilité du modèle
  • Il est conçu pour résoudre des problèmes prédictifs robustes avec des capacités de préparation de données
  • Accès programmatique et GUI

Lumify: Lumify est considéré comme une plate-forme de visualisation, un outil de fusion et d'analyse de big data. Il aide les utilisateurs à découvrir les connexions et à explorer les relations dans leurs données via une suite d'options analytiques.

Traits:

  • Il fournit des visualisations graphiques 2D et 3D avec une variété de mises en page automatiques
  • Analyse de liens entre entités graphiques, intégration avec des systèmes de cartographie, analyse géospatiale, analyse multimédia, collaboration en temps réel à travers un ensemble de projets ou d'espaces de travail.
  • Il est livré avec des éléments d'interface et de traitement d'ingestion spécifiques pour le contenu textuel, les images et les vidéos
  • La fonction d'espaces vous permet d'organiser le travail en un ensemble de projets ou d'espaces de travail
  • Il repose sur des technologies de Big Data éprouvées et évolutives
  • Prend en charge l'environnement basé sur le cloud. Fonctionne bien avec AWS d'Amazon.

Hadoop: Le champion de longue date dans le domaine du traitement du Big Data, reconnu pour ses capacités de traitement de données à grande échelle. Il a une faible exigence matérielle en raison du framework Big Data open source pouvant fonctionner sur site ou dans le cloud. Le principal Hadoop les avantages et les caractéristiques sont les suivants:

  • Système de fichiers distribués Hadoop, orienté vers l'utilisation d'une bande passante à grande échelle - (HDFS)
  • Un modèle hautement configurable pour le traitement du Big Data - (MapReduce)
  • Un planificateur de ressources pour la gestion des ressources Hadoop - (YARN)
  • La colle nécessaire pour permettre aux modules tiers de fonctionner avec Hadoop - (Bibliothèques Hadoop)

Il est conçu pour évoluer à partir d'Apache Hadoop est un cadre logiciel utilisé pour le système de fichiers en cluster et la gestion du Big Data. Il traite des ensembles de données de Big Data en utilisant le modèle de programmation MapReduce. Hadoop est un framework open-source écrit en Java et qui fournit un support multiplateforme. Il ne fait aucun doute qu'il s'agit du meilleur outil de Big Data. Plus de la moitié des entreprises du Fortune 50 utilisent Hadoop. Certains des grands noms incluent les services Web d'Amazon, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook, etc. des serveurs uniques à des milliers de machines.

Traits:

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  • Améliorations de l'authentification lors de l'utilisation du serveur proxy HTTP
  • Spécification pour l'effort de système de fichiers compatible Hadoop
  • Prise en charge des attributs étendus du système de fichiers de style POSIX
  • Il offre un écosystème robuste et bien adapté pour répondre aux besoins analytiques d'un développeur
  • Il apporte de la flexibilité dans le traitement des données
  • Il permet un traitement plus rapide des données

Qubole: Le service de données Qubole est une plateforme Big Data indépendante et complète qui gère, apprend et optimise elle-même à partir de votre utilisation. Cela permet à l'équipe de données de se concentrer sur les résultats commerciaux au lieu de gérer la plate-forme. Parmi les nombreux noms célèbres qui utilisent Qubole, citons le groupe de musique Warner, Adobe et Gannett. Le concurrent le plus proche de Qubole est Revulytics.

Avec cela, nous arrivons à la fin de cet article . J'espère avoir mis en lumière vos connaissances sur Outils d'analyse Big Data.

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