Kerangka kerja data besar memungkinkan bisnis untuk mendapatkan wawasan dari data yang membantu dalam pengambilan keputusan. Lihatlah daftar 5 alat data besar open source teratas.
Perangkat lunak analisis data besar menjadi bagian penting dari bisnis karena sejumlah besar data. Data tidak ada artinya sampai Anda memprosesnya dan mendapatkan informasi yang berguna darinya. Kerangka kerja data besar membantu perusahaan dengan pemrosesan data besar. Dalam artikel ini, kami akan fokus pada 5 Top Open Source Big Data Tools berikut.
Hadoop
Hadoop adalah alat data besar open source* . Ini memiliki tiga komponen utama seperti HDFS (sistem file terdistribusi tinggi), MapReduce, dan benang. Namenodes dan DataTodes adalah dua jenis node yang membentuk lapisan penyimpanan HDFS di Hadoop Framework . Namenode menyimpan metadata tentang lokasi blok. Datanodes menyimpan blok dan mengirimkan laporan blok ke namenode setelah jumlah waktu tertentu berlalu. Fase MAP dan fase pengurangan adalah dua tahap lapisan pemrosesan MapReduce. MapReduce di Big Data Dirancang untuk menangani data yang didistribusikan melalui beberapa node secara bersamaan. Benang adalah penjadwalan kerja dan lapisan manajemen sumber daya di Hadoop Big Data*. Berikut ini adalah fitur utama Hadoop :
- Pemrosesan data yang lebih cepat
- Pemrosesan terdistribusi
- Toleransi kesalahan
- Dapat diandalkan dan dapat diskalakan
- Mudah digunakan dan hemat biaya Pelajari lebih lanjut tentang Hadoop
Apache Storm
Apache Storm adalah sumber pemrosesan data real-time . Ini adalah platform pemrosesan data besar yang mudah digunakan yang dapat digunakan dengan bahasa pemrograman apa pun. Itu layak untuk perusahaan kecil dan besar. Ini sangat terukur dan, dengan menambahkan sumber daya secara linier, dapat mempertahankan kinerja bahkan ketika beban tumbuh. Hadoop memproses data dalam batch, sementara Apache Storm memproses aliran data secara real time. Apache Storm **dapat digunakan untuk teknologi antrian dan database yang ada. Ini ditulis dalam java dan semua kode sumber tersedia di ** github**. Apache Storm muncul dengan fitur -fitur penting berikut:
- Pemrosesan data waktu nyata
- Cepat dan andal
- Sangat terukur dan dapat diselimuti
- Gunakan dengan bahasa apa pun
- Integrasi dengan sistem antrian dan database Pelajari lebih lanjut tentang Apache Storm
Apache Spark
Ini adalah mesin yang gratis dan terbuka pemrosesan data besar mesin. Apache Spark dibangun di atas Hadoop MapReduce. Apache Spark memperluas model Hadoop MapReduce untuk memungkinkan lebih banyak jenis perhitungan dilakukan dengan lebih efisien, seperti kueri interaktif dan pemrosesan aliran. Ini mendukung fungsionalitas komputasi cluster dalam memori yang meningkatkan kecepatan pemrosesan suatu aplikasi. Selain itu, Apache Spark mampu menangani berbagai macam beban kerja, termasuk algoritma berulang, kueri kolaboratif, dan streaming. Toleransi kesalahan, analitik canggih, evaluasi malas, pemrosesan aliran waktu nyata, pemrosesan data dalam memori, dan beberapa fitur lainnya disertakan di luar kotak. Ini ditulis dalam Java, Scala dan dilengkapi dengan semua dokumentasi mengenai pengembangan dan penyebaran. Oleh karena itu, semua kode sumber tersedia di github . Apache Spark menawarkan poin -poin penting berikut:
- Pemrosesan aliran waktu nyata
- Mendukung banyak bahasa
- Terintegrasi dengan Hadoop
- Analisis Lanjutan
- Komputasi dalam memori Pelajari lebih lanjut tentang Apache Spark
Apache Cassandra
Cassandra adalah database yang didistribusikan gratis dan open source noSQL . Ini dapat menangani sejumlah besar data dan salah satu database NoSQL terbaik untuk data besar. Apache Cassandra adalah database data besar yang sangat terukur, berkinerja tinggi, dan sangat mudah diakses. Memungkinkan untuk pengelolaan sejumlah besar data yang didistribusikan melalui banyak server. Ini bekerja mirip dengan database relasional karena mengorganisir data ke dalam baris dan kolom. Cassandra Query Language (CQL) adalah bahasa kueri seperti SQL. Apache Cassandra mendukung fitur -fitur penting berikut:
- Didistribusikan
- Kinerja skala linier cepat
- Penyimpanan data yang fleksibel
- Tulisan cepat
- Skalabilitas elastis Pelajari lebih lanjut tentang Apache Cassandra
Tdengine
TDEngine adalah perangkat lunak data besar open source . Ini adalah platform data besar gratis untuk Internet of Things (IoT). Ini adalah perangkat lunak yang sangat terukur, andal, dan berkinerja tinggi untuk pemrosesan data besar. Tdengine tidak memiliki manajemen dan Anda dapat dengan cepat menginstal dan menjalankannya. Ini menawarkan fungsionalitas seperti caching, streaming komputasi, antrian pesan, dan banyak lagi untuk mengurangi biaya operasi. Tdengine dapat dengan mudah diintegrasikan dengan alat lain tanpa satu baris kode termasuk Telegraf, Grafana, Matlab, R MQTT, OPC, Hadoop, Spark, dan banyak lagi. Semua kode sumber tersedia di github . tdengine muncul dengan fitur utama berikut:
- Analisis data yang kuat
- Mendukung integrasi dengan alat lain
- 10x lebih cepat pada kecepatan insert/kueri
- Tumpukan penuh untuk data seri waktu
- Konsumsi lebih sedikit sumber daya komputasi Pelajari lebih lanjut tentang tdengine
Kesimpulan
Kami telah membahas 5 platform data besar open source dalam tutorial ini. Kami telah membahas fitur -fitur penting untuk kerangka kerja data besar . Anda juga dapat mengunjungi tautan di bawah bagian Explore untuk informasi terperinci. Semoga panduan ini membantu Anda memilih alat data besar gratis yang tepat untuk kebutuhan Anda. Akhirnya, containerize.com sedang dalam proses penulisan posting blog yang konsisten pada produk open source terbaru lebih lanjut. Oleh karena itu, tetap berhubungan dengan kategori data besar ini untuk pembaruan terbaru.
Mengeksplorasi
Anda mungkin menemukan tautan berikut yang relevan: