چارچوب داده های بزرگ به مشاغل اجازه می دهد تا از داده هایی که به تصمیم گیری کمک می کند ، بینش بگیرند. لیست 5 ابزار بزرگ داده منبع باز را بررسی کنید.

ابزارهای بزرگ داده منبع باز

نرم افزار Big Data Analytics به دلیل مقادیر زیادی از داده ها به بخش اساسی مشاغل تبدیل می شود. داده ها تا زمانی که آن را پردازش کنید و اطلاعات مفیدی از آن دریافت کنید ، بی معنی است. چارچوب های داده بزرگ به شرکتهای مربوط به پردازش داده های بزرگ کمک می کند. در این مقاله ، ما روی 5 ابزار بزرگ داده های بزرگ منبع باز تمرکز خواهیم کرد.

هادوپ

Hadoop یک ابزار بزرگ داده بزرگ منبع باز ، قابل اعتماد و مقیاس پذیر است . دارای سه مؤلفه اصلی مانند HDF (سیستم فایل توزیع بالا) ، MapReduce و نخ است. Namenodes و Datanodes دو نوع گره هستند که لایه ذخیره سازی HDFS را در چارچوب Hadoop تشکیل می دهند. Namenode ابرداده را در مورد مکان بلوک ذخیره می کند. DataNodes بلوک را ذخیره کرده و گزارش های بلوک را پس از گذشت مدت زمان مشخصی ، به Namenode ارسال می کند. مرحله MAP و مرحله کاهش دو مرحله از لایه پردازش MapReduce است. MapReduce در Big Data طراحی شده است تا داده هایی را که همزمان از طریق چندین گره توزیع می شوند ، اداره کنند. نخ یک لایه برنامه ریزی کار و مدیریت منابع در Hadoop Big Data**است. در زیر ویژگی های اصلی Hadoop :

  • پردازش سریعتر داده ها
  • پردازش توزیع شده
  • تحمل خطا
  • قابل اعتماد و مقیاس پذیر
  • استفاده آسان و مقرون به صرفه در مورد Hadoop

طوفان آپاچی

طوفان آپاچی یک منبع باز ابزار پردازش داده در زمان واقعی است. این یک پلت فرم پردازش داده بزرگ با استفاده آسان است که می تواند با هر زبان برنامه نویسی مورد استفاده قرار گیرد. این برای هر دو شرکت کوچک و بزرگ قابل استفاده است. بسیار مقیاس پذیر است و با افزودن منابع به صورت خطی ، می تواند عملکرد را حتی با رشد بار حفظ کند. Hadoop داده ها را در دسته ها پردازش می کند ، در حالی که Apache Storm جریان داده ها را در زمان واقعی پردازش می کند. طوفان آپاچی می تواند برای فن آوری های موجود در صف و پایگاه داده استفاده شود. در جاوا نوشته شده است و تمام کد منبع در github در دسترس است. طوفان آپاچی ویژگی های مهم زیر را ارائه می دهد:

  • پردازش داده های زمان واقعی
  • سریع و قابل اعتماد
  • بسیار مقیاس پذیر و موازی
  • با هر زبانی استفاده کنید
  • با سیستم های صف و بانک اطلاعاتی ادغام شوید در مورد طوفان آپاچی بیشتر بدانید

Apache Spark

این یک منبع آزاد و آزاد است موتور بزرگ پردازش موتور. Apache Spark در Hadoop MapReduce ساخته شده است. Apache Spark مدل Hadoop MapReduce را گسترش می دهد تا انواع بیشتری از محاسبات با کارآمدتر انجام شود ، مانند پرس و جوهای تعاملی و پردازش جریان. از عملکرد محاسبات خوشه ای در حافظه پشتیبانی می کند که سرعت پردازش یک برنامه را افزایش می دهد. علاوه بر این ، Apache Spark قادر به اداره طیف گسترده ای از بارهای کاری ، از جمله الگوریتم های تکراری ، نمایش داده های مشترک و جریان است. تحمل گسل ، تجزیه و تحلیل پیشرفته ، ارزیابی تنبل ، پردازش جریان در زمان واقعی ، پردازش داده های حافظه و چندین ویژگی دیگر خارج از جعبه است. در جاوا ، اسکالا نوشته شده است و تمام اسناد مربوط به توسعه و استقرار را ارائه می دهد. بنابراین ، تمام کد منبع در github در دسترس است. Apache Spark نکات کلیدی زیر را ارائه می دهد:

آپاچی کاساندرا

Cassandra یک منبع آزاد و آزاد است که NOSQL بانک اطلاعاتی توزیع شده است. این می تواند مقادیر گسترده ای از داده ها و یکی از بهترین پایگاه داده های NOSQL را برای داده های بزرگ اداره کند. Apache Cassandra یک پایگاه داده داده بزرگ****است که بسیار مقیاس پذیر ، با کارایی بالا و بسیار در دسترس است. اجازه می دهد تا مقادیر زیادی از داده های توزیع شده از طریق بسیاری از سرورها را مدیریت کنید. این کار به طور مشابه با پایگاه داده های رابطه ای کار می کند زیرا داده ها را در ردیف ها و ستون ها سازماندهی می کند. زبان پرس و جو کاساندرا (CQL) یک زبان پرس و جو مانند SQL است. Apache Cassandra از ویژگی های مهم زیر پشتیبانی می کند:

  • توزیع شده
  • عملکرد سریع خطی
  • ذخیره سازی داده های انعطاف پذیر
  • سریع می نویسد
  • مقیاس پذیری الاستیک در مورد Apache Cassandra

رنگ

tdengine یک نرم افزار داده بزرگ منبع باز **است. این یک پلتفرم بزرگ داده رایگان برای اینترنت اشیاء (IoT) است. این نرم افزار بسیار مقیاس پذیر ، قابل اعتماد و با کارایی بالا برای پردازش داده های بزرگ است. TDengine دارای مدیریت صفر است و می توانید به سرعت آن را نصب و اجرا کنید. این قابلیت هایی مانند ذخیره ، محاسبات جریان ، صف پیام و بسیاری دیگر را برای کاهش هزینه های عملیاتی ارائه می دهد. tdengine را می توان به راحتی با سایر ابزارها بدون یک خط کد از جمله Telegraf ، Grafana ، Matlab ، R MQTT ، OPC ، Hadoop ، Spark و موارد دیگر ادغام کرد. تمام کد منبع در ** github** در دسترس است. tdengine ویژگی های کلیدی زیر را ارائه می دهد:

  • تجزیه و تحلیل داده های قدرتمند
  • از ادغام با سایر ابزارها پشتیبانی کنید
  • 10 برابر سریعتر روی سرعت درج/پرس و جو
  • پشته کامل برای داده های سری زمانی
  • منابع محاسباتی کمتری مصرف کنید درباره tdengine

نتیجه

ما در این آموزش در مورد 5 پلتفرم های بزرگ منبع باز بحث کرده ایم. ما ویژگی های مهمی را برای چارچوب داده های بزرگ** پوشش داده ایم. همچنین می توانید برای اطلاعات دقیق به لینک های زیر اکتشاف مراجعه کنید. امیدوارم این راهنما به شما کمک کند تا ابزار داده های بزرگ و مناسب را برای نیازهای خود انتخاب کنید. سرانجام ، Containerize.com در یک فرآیند مداوم برای نوشتن پست های وبلاگ در مورد جدیدترین محصولات منبع باز است. بنابراین ، برای آخرین به روزرسانی ها با این داده های بزرگ در تماس باشید.

کاوش کنید

ممکن است پیوندهای زیر مربوطه را پیدا کنید: