Big Data ramy pozwalają firmom uzyskać informacje na podstawie danych, które pomagają w podejmowaniu decyzji. Sprawdź listę 5 najlepszych narzędzi dużych zbiorów danych typu open source.

Narzędzia dużych zbiorów danych typu open source

Oprogramowanie do analizy dużych danych staje się istotną częścią firm z powodu dużych ilości danych. Dane są bez znaczenia, dopóki je przetworzysz i uzyskasz z nich przydatne informacje. Big Data Frameworks Pomaga firmom w przetwarzaniu dużych zbiorów danych. W tym artykule skupimy się na następujących najlepszych narzędzia Big Data narzędzi open source**.

Hadoop

Hadoop to solidne, niezawodne i skalowalne narzędzie Big Data Open Source . Ma trzy główne komponenty, takie jak HDFS (wysoko rozproszony system plików), MAPREDUCE i przędzy. Namenody i danych to dwa typy węzłów, które składają się na warstwę pamięci HDFS w Hadoop Framework . Namenode przechowuje metadane wokół lokalizacji bloku. Datanodes przechowują blok i przesyłają raporty blokowe do Namenode po upływie określonego czasu. Faza mapy i faza zmniejszenia to dwa etapy warstwy przetwarzania MapReduce. MapReduce in Big Data Zaprojektowany do obsługi danych, które są dystrybuowane przez kilka węzłów jednocześnie. Przędza to warstwa planowania i zarządzania zasobami w Hadoop Big Data . Poniżej znajdują się kluczowe funkcje Hadoop :

  • Szybsze przetwarzanie danych
  • Przetwarzanie rozproszone
  • Tolerancja błędów
  • Niezawodne i skalowalne
  • Łatwe w użyciu i opłacalne Dowiedz się więcej o Hadoop

Apache Storm

Apache Storm to narzędzie open source Processing w czasie rzeczywistym . Jest to łatwa w użyciu platforma przetwarzania dużych zbiorów danych, której można używać z dowolnym językiem programowania. Jest to opłacalne zarówno dla małych, jak i dużych firm. Jest wysoce skalowalny, a poprzez dodanie zasobów w sposób liniowy może utrzymać wydajność, nawet wraz ze wzrostem obciążenia. Hadoop przetwarza dane w partiach, podczas gdy Apache Storm przetwarza strumienie danych w czasie rzeczywistym. Apache Storm może być używany do istniejących technologii kolejkowania i bazy danych. Jest napisany w Javie, a cały kod źródłowy jest dostępny na github . Apache Storm wymyśla następujące ważne funkcje:

  • Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym
  • Szybki i niezawodny
  • Wysoce skalowalne i równoległe
  • Używaj z dowolnym językiem
  • Zintegruj z systemami kolejkowania i baz danych Dowiedz się więcej o Apache Storm

Apache Spark

Jest to bezpłatny i open source Przetwarzanie dużych zbiorów danych . Apache Spark jest zbudowany na MapReduce Hadoop. Apache Spark rozszerza model MapReduce Hadoop, aby umożliwić wykonanie większej liczby rodzajów obliczeń, takich jak interaktywne zapytania i przetwarzanie strumienia. Obsługuje funkcjonalność obliczania klastrów w pamięci, która zwiększa szybkość przetwarzania aplikacji. Dodatkowo Apache Spark jest w stanie obsłużyć szeroką gamę obciążeń, w tym algorytmy iteracyjne, zapytania o wspólne i streaming. Tolerancja błędów, zaawansowana analityka, leniwa ocena, przetwarzanie strumienia w czasie rzeczywistym, przetwarzanie danych w pamięci i kilka innych funkcji są uwzględnione w polu. Jest napisany w Javie, Scali i jest zawierany przez całą dokumentację dotyczącą rozwoju i wdrażania. Dlatego cały kod źródłowy jest dostępny na github . Apache Spark oferuje następujące kluczowe punkty:

Apache Cassandra

Cassandra to bezpłatna i open source rozproszona nosql baza danych. Może obsługiwać ogromne ilości danych i jedną z najlepszych baz danych NoSQL dla dużych zbiorów danych. Apache Cassandra to baza danych dużych zbiorów danych , która jest wysoce skalowalna, wysokowydajna i wysoce dostępna. Pozwala na zarządzanie dużymi ilościami danych rozłożonych przez wiele serwerów. Działa podobnie do relacyjnych baz danych, ponieważ organizuje dane w wiersze i kolumny. Język zapytania Cassandra (CQL) to język zapytania podobny do SQL. Apache Cassandra obsługuje następujące ważne funkcje:

Tdengine

TDEngine to oprogramowanie Big Data Open Source **. Jest to bezpłatna platforma dużych zbiorów danych dla Internetu rzeczy (IoT). Jest wysoce skalowalny, niezawodny i wysokowydajny oprogramowanie do przetwarzania dużych zbiorów danych. TDEngine ma zerowe zarządzanie i możesz szybko zainstalować i uruchomić. Oferuje funkcje, takie jak buforowanie, przetwarzanie strumieniowe, kolejki komunikatów i wiele innych w celu zmniejszenia kosztów operacyjnych. TDEngine można łatwo zintegrować z innymi narzędziami bez jednej linii kodu, w tym Telegraf, Grafana, Matlab, R MQTT, OPC, Hadoop, Spark i wiele innych. Cały kod źródłowy jest dostępny na ** github**. TDEngine Wymaga następujących kluczowych funkcji:

  • Potężna analiza danych
  • Wspieraj integrację z innymi narzędziami
  • 10x szybciej na prędkościach wkładki/zapytania
  • Pełny stos danych serii czasowych
  • Zużyj mniej zasobów obliczeniowych Dowiedz się więcej o tdengine

Wniosek

W tym samouczku omówiliśmy najlepsze platformy dużych zbiorów danych open source . Omówiliśmy ważne funkcje Big Data Frameworks**. Szczegółowe informacje możesz również odwiedzić linki w sekcji Explore. Mam nadzieję, że ten przewodnik pomoże Ci wybrać odpowiednie bezpłatne narzędzie Big Data dla Twoich potrzeb. Wreszcie Containerize.com jest w spójnym procesie pisania postów na blogu na temat dalszych najnowszych produktów typu open source. Dlatego pozostań w kontakcie z tą kategorią Big Data w celu uzyskania najnowszych aktualizacji.

Badać

Możesz znaleźć istotne następujące linki: