Frameworks Big Data позволяют предприятиям получать информацию от данных, которые помогают в принятии решений. Проверьте список 5 лучших инструментов больших данных с открытым исходным кодом.

Инструменты больших данных с открытым исходным кодом

Программное обеспечение для анализа больших данных становится неотъемлемой частью бизнеса из -за больших объемов данных. Данные бессмысленно, пока вы не обработаете его и не получите из них полезную информацию. Структуры больших данных Помогите компаниям с обработкой больших данных. В этой статье мы сосредоточимся на следующих 5 топ -5 Инструментах с большими данными с открытым исходным кодом .

Hadoop

Hadoop является надежным, надежным и масштабируемым инструмент больших данных с открытым исходным кодом . Он имеет три основных компонента, таких как HDF (высоко распределенная файловая система), MapReduce и пряжа. Namenodes и Datanodes - это два типа узлов, которые составляют уровень хранения HDFS в Hadoop Framework . Namenode хранит метаданные о месте блока. DataNodes хранят блок и отправляют отчеты блоков в Namenode после прохождения определенного количества времени. Фаза карты и фаза уменьшения являются двумя этапами слоя обработки MapReduce. MapReduce в больших данных , предназначенные для обработки данных, которые распространяются по нескольким узлам одновременно. Пряжа - это рабочее планирование и уровень управления ресурсами в Hadoop Big Data . Ниже приведены ключевые особенности Hadoop :

  • Более быстрая обработка данных
  • Распределенная обработка
  • Отказоустойчивость
  • Надежный и масштабируемый
  • Прост в использовании и экономически эффективном Узнайте больше о Hadoop

Apache Storm

Apache Storm -это инструмент с открытым исходным кодом Обработка данных в реальном времени . Это простая в использовании платформу обработки больших данных, которая может использоваться с любым языком программирования. Это жизнеспособно как для малых, так и для крупных компаний. Он очень масштабируемый и, добавляя ресурсы линейным образом, может поддерживать производительность, даже по мере роста нагрузки. Hadoop обрабатывает данные в партиях, в то время как Apache Storm обрабатывает потоки данных в режиме реального времени. Apache Storm может использоваться для существующих технологий очереди и базы данных. Он написан на Java, и весь исходный код доступен по адресу github . Apache Storm придумывает следующие важные функции:

  • Обработка данных в реальном времени
  • Быстрый и надежный
  • Высоко масштабируемый и параллелизируемый
  • Использовать с любым языком
  • Интеграция с системами очередей и баз данных Узнайте больше об Apache Storm

Apache Spark

Это бесплатный и с открытым исходным кодом обработка больших данных двигатель. Apache Spark построен на Hadoop MapReduce. Apache Spark расширяет модель Hadoop MapReduce, чтобы обеспечить больше типов вычислений более эффективно, таких как интерактивные запросы и обработка потоков. Он поддерживает функциональность кластерных вычислений в памяти, которая увеличивает скорость обработки приложения. Кроме того, Apache Spark способен обрабатывать широкий спектр рабочих нагрузок, включая итерационные алгоритмы, совместные запросы и потоковую передачу. Устойчивость к ошибкам, расширенная аналитика, ленивая оценка, обработка потока в реальном времени, обработка данных в памяти и несколько других функций включены из коробки. Он написан в Java, Scala и поставляется со всей документацией относительно разработки и развертывания. Следовательно, весь исходный код доступен по адресу github . Apache Spark предлагает следующие ключевые моменты:

  • Обработка потока в реальном времени
  • Поддержка нескольких языков
  • Интегрирован с Hadoop
  • Расширенная аналитика
  • Вычисления в памяти Узнайте больше об Apache Spark

Апач Кассандра

Cassandra - это бесплатная и распределенная с открытым исходным кодом база данных Nosql . Он может обрабатывать огромные объемы данных и одну из лучших баз данных NOSQL для больших данных. Apache Cassandra -это база данных больших данных , которая очень масштабируется, высокоэффективна и очень доступна. Позволяет управлять большими объемами данных, распределенных по многим серверам. Он работает аналогично реляционным базам данных в том смысле, что он организует данные в строки и столбцы. Язык запросов Cassandra (CQL)-это язык запросов, похожий на SQL. Apache Cassandra поддерживает следующие важные функции:

  • Распределен
  • Быстрая производительность линейного масштаба
  • Гибкое хранение данных
  • Фаст пишет
  • Упругая масштабируемость Узнайте больше об Apache Cassandra

Tdengine

tdengine - это программное обеспечение с большими данными с открытым исходным кодом **. Это бесплатная платформа для больших данных для Интернета вещей (IoT). Он очень масштабируемый, надежный и высокопроизводительный программный обеспечение для обработки больших данных. Tdengine имеет нулевое управление, и вы можете быстро установить и запустить его. Он предлагает функциональность, такие как кэширование, потоковые вычисления, очередь сообщений и многое другое, чтобы снизить эксплуатационные расходы. Tdengine может быть легко интегрирован с другими инструментами без одной строки кода, включая Telegraf, Grafana, Matlab, R MQTT, OPC, Hadoop, Spark и многие другие. Весь исходный код доступен по адресу ** github**. tdengine предлагает следующие ключевые функции:

  • Мощный анализ данных
  • Поддержка интеграции с другими инструментами
  • В 10 раз быстрее на скорости вставки/запроса
  • Полный стек для данных временных рядов
  • Потребляйте меньше вычислительных ресурсов Узнайте больше о Tdengine

Заключение

Мы обсудили 5 лучших платформ больших данных с открытым исходным кодом в этом уроке. Мы рассмотрели важные функции для фреймворков больших данных . Вы также можете посетить ссылки в разделе «Исследование» для получения подробной информации. Надеюсь, это руководство поможет вам выбрать правильный бесплатный инструмент больших данных для ваших нужд. Наконец, cantainerize.com находится в постоянном процессе написания постов в блоге на дальнейших последних продуктах с открытым исходным кодом. Поэтому оставайтесь на связи с этой категорией Big Data для последних обновлений.

Исследовать

Вы можете найти следующие ссылки актуальными: