Big Data Frameworks ermöglichen es Unternehmen, Erkenntnisse aus Daten zu erhalten, die bei der Entscheidungsfindung helfen. Schauen Sie sich die Liste der Top 5 Open -Source -Big -Data -Tools an.

Open Source Big Data Tools

Big Data Analytics -Software wird aufgrund großer Datenmengen zu einem wesentlichen Bestandteil von Unternehmen. Daten sind bedeutungslos, bis Sie es verarbeiten und nützliche Informationen daraus erhalten. Big Data Frameworks Helfen Sie Unternehmen bei der Big -Data -Verarbeitung. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf die folgenden Top 5 Open Source Big Data Tools .

Hadoop

Hadoop ist ein robustes, zuverlässiges und skalierbares Open Source Big Data Tool . Es verfügt über drei Hauptkomponenten wie HDFs (hochverteiltes Dateisystem), MapReduce und Garn. Namenodes und Datanodes sind die beiden Arten von Knoten, aus denen die Speicherschicht von HDFS in Hadoop -Framework besteht. Namenode speichert die Metadaten über den Standort eines Blocks. Datanodes speichern den Block und senden Sie Blockberichte an Namenode, nachdem eine bestimmte Zeit vergangen ist. Die Kartenphase und die Reduzierungsphase sind die beiden Stufen der MapReduce -Verarbeitungsschicht. MapReduce in Big Data für die Verarbeitung von Daten, die gleichzeitig über mehrere Knoten verteilt sind. Garn ist die Arbeitsplanung und Ressourcenmanagementschicht in Hadoop Big Data . Im Folgenden finden Sie die Hauptmerkmale von Hadoop :

  • Schnellere Datenverarbeitung
  • Verteilte Verarbeitung
  • Fehlertoleranz
  • Zuverlässig und skalierbar
  • Einfach zu bedienen und kostengünstig Erfahren Sie mehr über Hadoop

Apache Sturm

Apache Storm ist ein Open Source Echtzeit-Datenverarbeitung Tool. Es handelt sich um eine benutzerfreundliche Big-Data-Verarbeitungsplattform, die mit jeder Programmiersprache verwendet werden kann. Es ist sowohl für kleine als auch für große Unternehmen lebensfähig. Es ist sehr skalierbar und kann durch das Hinzufügen von Ressourcen in linearer Weise die Leistung aufrechterhalten, auch wenn die Last wächst. Hadoop verarbeitet Daten in Stapeln, während Apache Storm Datenströme in Echtzeit verarbeitet. Apache Storm kann für vorhandene Warteschlangen- und Datenbanktechnologien verwendet werden. Es ist in Java geschrieben und der gesamte Quellcode ist unter Github verfügbar. Apache Storm erstellt die folgenden wichtigen Merkmale:

  • Echtzeitdatenverarbeitung
  • Schnell und zuverlässig
  • Hoch skalierbar und parallelisierbar
  • Verwenden Sie bei jeder Sprache
  • Integrieren Sie sich in Warteschlangen- und Datenbanksysteme Erfahren Sie mehr über Apache Storm

Apache Funken

Es ist eine kostenlose und Open Source Big Data Processing Engine. Apache Spark basiert auf Hadoop MapReduce. Apache Spark erweitert das Hadoop -MapReduce -Modell, damit mehr Arten von Berechnungen effizienter durchgeführt werden können, wie z. B. interaktive Abfragen und Stream -Verarbeitung. Es unterstützt die Funktionalität von Cluster-Computing in Memory, die die Verarbeitungsgeschwindigkeit einer Anwendung erhöht. Zusätzlich kann Apache Spark eine Vielzahl von Workloads behandeln, einschließlich iterativer Algorithmen, kollaborativen Abfragen und Streaming. Fehlertoleranz, fortschrittliche Analytik, faule Bewertung, Echtzeit-Stream-Verarbeitung, Datenverarbeitung in Memory und mehrere andere Funktionen sind außerhalb des Box enthalten. Es ist in Java, Scala, geschrieben und verfügt über alle Dokumentationen zur Entwicklung und Bereitstellung. Daher ist der gesamte Quellcode unter Github verfügbar. Apache Spark bietet die folgenden Schlüsselpunkte:

Apache Cassandra

Cassandra ist eine freie und Open -Source -Verteilte NoSQL Datenbank. Es kann massive Datenmengen und eine der besten NoSQL -Datenbanken für Big Data verarbeiten. Apache Cassandra ist eine Big Data-Datenbank , die hoch skalierbar, leistungsstark und hoch zugänglich ist. Ermöglicht die Verwaltung großer Datenmengen, die über viele Server verteilt sind. Es funktioniert ähnlich wie relationale Datenbanken, da es Daten in Zeilen und Spalten organisiert. Die Cassandra Query Language (CQL) ist eine SQL-ähnliche Abfragesprache. Apache Cassandra unterstützt die folgenden wichtigen Funktionen:

Tdengine

tdengine ist eine Open Source Big Data Software . Es ist eine kostenlose Big Data -Plattform für das Internet der Dinge (IoT). Es ist sehr skalierbare, zuverlässige und leistungsstarke Software für die Big-Data-Verarbeitung. Tdengine hat keine Verwaltung und Sie können es schnell installieren und ausführen. Es bietet Funktionen wie Caching, Stream Computing, Nachrichtenwarteschlangen und vieles mehr, um die Betriebskosten zu senken. Tdengine kann leicht in andere Tools integriert werden, ohne eine einzige Codezeile, einschließlich Telegraf, Grafana, Matlab, R MQTT, OPC, Hadoop, Spark und vielem mehr. Der gesamte Quellcode ist unter Github verfügbar. tDengine erstellt die folgenden Schlüsselmerkmale:

  • Leistungsstarke Datenanalyse
  • Unterstützen Sie die Integration mit anderen Tools
  • 10x schneller bei Einfügungs-/Abfragegeschwindigkeiten
  • Voller Stack für Zeitreihendaten
  • Konsumieren Sie weniger Rechenressourcen Erfahren Sie mehr über Tdengine

Abschluss

Wir haben die Top 5 Open Source Big Data Platforms in diesem Tutorial besprochen. Wir haben wichtige Funktionen für Big Data Frameworks behandelt. Sie können auch Links im Abschnitt “Untersuchung” für die detaillierten Informationen besuchen. Ich hoffe, dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei, das richtige kostenlose Big -Data -Tool für Ihre Anforderungen auszuwählen. Schließlich befindet sich containerize.com in einem konsistenten Prozess des Schreibens von Blog -Posts zu weiteren neuesten Open -Source -Produkten. Daher finden Sie in Kontakt mit dieser Kategorie Big Data für die neuesten Updates.

Erkunden

Möglicherweise finden Sie die folgenden Links relevant: